Onlineblick in die Kabine

Eine innovative Lösung für das Industrial Internet of Things (IIoT) hat Dürr jetzt präsentiert. Sie heißt "EcoScreen Equipment Analytics" und erfasst und wertet Roboter- und Prozessdaten aus. Das Zusatzmodul "Streaming Analytics" analysiert in Echtzeit und ein neues Modul mit künstlicher Intelligenz löst Problemstellungen durch maschinelles Lernen selbst.

Die IIoT-Lösung erfasst alle Roboter- und Prozessdaten und analysiert sie in Echtzeit
Die IIoT-Lösung erfasst alle Roboter- und Prozessdaten und analysiert sie in Echtzeit. Fotos: Dürr -

Datenerfassung

Als Einsatzbeispiel für die Möglichkeiten von „EcoScreen Equipment Analytics“ nennt der Anlagenhersteller die Applikationstechnik des vorderen Roboterarms. Sie stellt permanent Daten der Druckregler, Dosierpumpen und Farb­ventile bereit. Hauptnadel, Turbinendrehzahl, Lenkluft und Lufterhitzer aus den elektrostatischen Rotationszerstäubern sind ebenfalls an den Datenrecorder angeschlossen. Darüber hinaus erfasst die Software die Positionen, Drehmomente und Temperaturen der einzelnen Achsen der Lackier- und Handlingsroboter. Für die Positionen der Karosserien in der Lackierkabine werden Daten aus der Fördertechnik erhoben. Diesen Angaben stellt die Software Sachverhalte aus den Lackierzellen gegenüber. Dazu zählen beispielsweise Start- und Endzeitpunkt einer Lackierung oder Produktionsdaten einzelner Karosserien, wie Typ- und Farbcode. Auch alle Fehler und Warnungen aus dem Lackierprozess werden erfasst.

Die Software besteht aus mehreren Modulen.

Die Software besteht aus mehreren Modulen.

Die IIoT-Lösung besitzt neben Datenrecorder und Datenbank auch eine Visualisierung zur grafischen Darstellung und Analyse der Ergebnisse. „Mit Hilfe des ‚Visual Analytics Moduls‘ können wir die Daten der zurückliegenden Wochen bis auf den Millisekundentakt genau nachvollziehen“, erklärt Dr. Lars Friedrich, Vorstand der Dürr Systems AG. „Die detaillierten Informationen helfen dabei, Fehler schneller zu identifizieren und zu beseitigen. Die Quervergleiche verschiedener Roboter verbessern die Ursachenanalysen und unterstützen den Anlagenbetreiber dabei, die Verfügbarkeit der Anlage zu steigern, die First-Run-Rate zu erhöhen und den Gesamtprozessablauf zu verbessern.“ Dazu können auf dem Bedienrechner beispielsweise die erfassten Signale der Dosierpumpe mitsamt Durchflussraten, Druckregler und Hauptnadel der Zerstäuber synchron angezeigt und Korrelationen abgeleitet werden. Diese Prozesssignale kann die Software in einer 3D-Ansicht auch mit den gefahrenen Bahnverläufen der Roboter und der exakten Position der Karosserie gemeinsam darstellen und abgleichen.

Datenanalyse

Warum das wichtig wird
Das Industrial Internet of Things (IIoT) hält in großen Schritten Einzug in industrielle Lackierbetriebe. Die damit erfassten Daten bieten die Möglichkeit, alle Schritte des Lackierprozesses zu verfolgen und zu dokumentieren, in Echtzeit zu analysieren und bei Störungen sofort einzugreifen. Die aktuelle Entwicklung von Dürr zeigt, dass auch der Einsatz künstlicher Intelligenz auf dem Vormarsch ist. Die selbstlernende Software wird in naher Zukunft Fehler in Lackierprozessen selbstständig korrigieren und damit zur Prozess- sowie zur Qualitätssicherung beitragen.

Ebenfalls ein Zusatzmodul ist „Streaming Analytics“. Es analysiert die Daten in Echtzeit und errechnet mit Algorithmen aus den erhobenen Daten Muster und Zusammenhänge, die den Idealzu­stand der Anlage beschreiben. Bereits kleinste Anomalien in der Anlage und im Prozess werden automatisiert ermittelt. Dadurch können Mitarbeiter entsprechende Servicemaßnahmen einleiten, noch bevor die Karosserie die Lackierkabine verlässt. Für die Streaming-Analytics-Funkti­on nutzt „EcoScreen Equipment Analytics“ eine Software der IIoT-Plattform „ADAMOS“, die Dürr gemeinsam mit der Software AG und mehreren Maschinenbauunternehmen betreibt.

Künstliche Intelligenz

„Parallel zu ‚Streaming Analytics‘ entwickelt Dürr für Batch-Analytics-Anwendungen weitere Module, die auf der Basis künstlicher neuro­naler Netze arbeiten. Die Software erlernt vollautomatisch den optimalen Prozesszustand und registriert jegliche Abweichungen. Das heißt, die Software löst Problemstellungen zukünftig durch maschinelles Lernen selbst“, blickt Dr. Friedrich voraus. „Sofern die selbstlernenden Module Trends feststellen, können Probleme im Equipment sogar unter Angabe einer Prognose des Ereigniszeitpunktes vorausschauend erkannt werden.“ Die Software „EcoScreen Equipment Analytics“ ist seit 2018 bei mehreren Automobilherstellern im Einsatz. Das Zusatzmodul „Streaming Analytics“ wird seit dem vierten Quartal 2018 in einer kompletten Produktionslinie erstmalig eingesetzt. Das mit künstlicher Intelligenz arbeitende Modul „Batch Analytics“ befindet sich derzeit bei einem Kunden in der Erprobungsphase.

Zum Netzwerken:
Dürr Systems AG, Bietigheim-Bissingen, Harald Pandl, Tel. +49 7142 78-4284, harald.pandl@durr.com, www.durr.com

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