Bestandsmaschine frisch vernetzt

Digitalisierung einer Motorenlackierung

Die Motoren werden über ein Transportsystem zum Lackierprozess befördert. Bilder: Bosch Rexroth AG
Mittels verschiedener Provider Apps bindet das IoT Gateway unter anderem das OpCon Shopfloor Dashboard an.
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Es wird nach wie vor auf vielen Maschinen und Anlagen produziert, die noch nicht im Zeitalter der Digitalisierung angekommen sind. Diese Maschinen zu vernetzen und sie damit aus dem Schatten des nicht digitalen Zeitalters herauszuholen, ist derzeit eine der grossen Herausforderungen. Wie sich dies umsetzen lässt, zeigt ein Beispiel aus der Motorenfertigung von Bosch Rexroth in Lohr.

Schauplatz des Industrie-4.0-Projekts ist die Lackiererei für elektrische Motoren in Lohr am Main. Hier bekommen die Gehäuse ihren typischen schwarzen Anstrich. Der Prozess der bislang nicht vernetzten Anlage gliedert sich in wenige Schritte: Die Motoren werden zunächst in die Schlitten des Fördersystems eingehängt und fahren dann über ein Schienensystem zur Lackieranlage, wo sie vor einem Wasservorhang lackiert werden. Der überschüssige Lack wird über das Wasser abgeführt und abgeschieden, getrocknet und entsorgt. Die lackierten Motoren fahren danach weiter zum Ofen, wo sie bei circa 80° C trocknen. Auf die anschliessende Abkühlphase folgen Verpackung und Versand. Um die Produktion hinsichtlich Industrie 4.0 zu optimieren, entschied sich die Werksleitung für ein einfaches Vorgehen in fünf Schritten, mit dem sich ohne Eingriff in die Automatisierungsinfrastruktur Produktionsdaten erfassen, speichern und verarbeiten lassen.

Schritt 1: Einflussgrössen festlegen

Durch das Industrie-4.0-Upgrade und die neu generierte Datenbasis soll die Anlage sukzessive optimiert und eine motorenspezifische Dokumentation mit allen qualitätsrelevanten Daten realisiert werden. Im ersten Schritt wurden dazu die Einflussgrössen auf Bauteilqualität und -kosten festgelegt, um danach passende Datenquellen auszusuchen. Ein Beispiel: Die Durchlaufzeit des Ofens ist von der Trocknungsgeschwindigkeit der Motoren abhängig. Diese wird von der Motorengrösse und den schwankenden Bedingungen im Ofen beeinflusst. Durch ein Monitoring von Luftfeuchtigkeit und Temperatur kann die nötige Durchlaufzeit dynamisch berechnet und damit reduziert werden.

Schritt 2: Auswahl und Nachrüsten der Sensorik

Die Sensoren zur Erfassung der relevanten Messgrössen bilden die Grundlage für einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess in der Produktion. Insgesamt wurden 25 analoge Sensoren unterschiedlichster Hersteller systematisch ausgewählt und in der Anlage installiert. So wurde etwa ein analoger Sensor zur Luftdruckmessung an der Lackierpistole verwendet, ebenso für Temperatur und Feuchte während der Trocknung. Der Druckluftdurchfluss wird ebenfalls erfasst, um mögliche Leckagen festzustellen und den Verbrauch zeitlich zu erfassen. Beschleunigungssensoren messen die Vibration der Umwälzpumpen und des Hauptantriebs. Die künftige Beschleunigungsüberwachung nach DIN ISO 10816 dient dazu, drohende Motorenausfälle frühzeitig zu erkennen und ungeplante Stillstände zu vermeiden. Ein Strommessumformer erfasst den Stromverbrauch direkt im Schaltschrank.

Schritt 3: Anbinden der Sensorik ans IoT-Gateway

Um die Messdaten aufzunehmen und den richtigen Systemen zur Verfügung zu stellen, wird ein Gateway benötigt. Es muss die Sensordaten sammeln, vorverarbeiten und zur Weiterverarbeitung an übergeordnete IT-Systeme weiterleiten. Dies geschieht über das IoT-Gateway von Bosch Rexroth. Die in diesem Fall auf der Embedded-Steuerung XM installierte Software-Lösung eröffnet nicht nur ein breites Spektrum an Datenquellen, sondern eine hohe Konnektivität nach oben. Zudem können Sensoren über die schon existierenden und standardisierten I/O-Module der Automatisierung eingebunden werden. Weiterhin war eine einfache Konfiguration und Bedienung gewünscht, die keine Programmierkenntnisse voraussetzt.

Die Bedienung des IoT-Gateway erfolgt über ein browserbasiertes Webinterface, das verschiedene Apps zur Verfügung stellt. Es muss keine Software auf dem eigenen Rechner installiert werden. Zur Datenerfassung nutzt der Anwender die App Devices. Hiermit können beispielsweise analoge oder digitale, kabelgebundene oder drahtlose Sensoren, diverse Steuerungen und OPC-DA/UA-Server eingebunden werden. Hierzu stellt das IoT-Gateway Vorlagen zur Verfügung, die wie Templates ausgefüllt werden und eine schnelle Integration erlauben. Ist die Datenquelle eingerichtet, kann mit der Dashboard App überprüft werden, ob diese korrekt eingebunden ist. Über die Processing App legt der Nutzer anschliessend fest, welche Daten in welcher Form und Genauigkeit an übergeordnete Systeme gesendet werden. Dieser Vorgang dauert nur wenige Minuten.

Schritt 4: Anbindung der übergeordneten IT-Systeme

Im letzten Konfigurationsschritt wird mittels der Processing App der Datentransfer an die überlagerten IT-Systeme festgelegt. Dank weiterer Templates ist dies ebenfalls ein einfacher Vorgang. Im Fall der Lackieranlage wurden in Summe vier Systeme angebunden: als erstes und mittels TCP/IP das MES-System OpCon MES. Auf diesem Weg soll unter anderem die motorenspezifische Serialnummer mit den jeweiligen Produktionsparametern abgespeichert und in Verbindung gebracht werden. Die zweite Anwendung, der CM Condition Monitor, kommuniziert via OPC UA und visualisiert Maschinendaten und gibt Warnungen aus. Als dritte Instanz wird der Production Performance Manager von Bosch Software Innovations genutzt. Die Cloud-Anwendung visualisiert und speichert Produktionsdaten und kann diese mit Regel- und Schwellwerten überwachen. Des Weiteren wird das eventbasierte Verschicken von E-Mails und SMS angewandt. Als vierte Lösung wird Online Diagnostics Network verwendet. Über Machine Learning werden Sensorsignale zu einem Health-Index miteinander verknüpft. Stillstandszeiten und Fehlfunktionen können so im Voraus erkannt und durch entsprechende Wartungsmassnahmen vermieden werden.

Bei Bedarf stehen der Produktionsleitung ergänzend weitere Anbindungsmöglichkeiten zur Verfügung, etwa für Cloud-Plattformen wie Azure von Microsoft, die IoT Cloud von Oracle, Amazon Web Services oder aber auch Datenbanken, wie MySQL. Der Anwender kann so künftig mit minimalem Aufwand beliebige IT-Systeme einbinden.

Schritt 5: Verbesserungspotentiale erschliessen

Wie die Industrie-4.0-Landschaft entwickelt sich das implementierte Projekt in der Lackiererei stetig weiter. Aus den kontinuierlich neu generierten Informationen über die Anlage lassen sich immer wieder neue Massnahmen ableiten. Für die Lackiererei ergeben sich nach der Implementierung nun zahlreiche Verbesserungspotentiale. So kann im konkreten Fall durch die Integration des MES-Systems und der Speicherung produktionsrelevanter Daten, die Produktionshistorie serialnummerspezifisch getrackt und ein höherer Grad an Traceability erreicht werden. Dadurch konnten bereits erste wichtige Informationen über den Lackierprozess gewonnen werden. So hat ein bestimmter Temperaturbereich im Ofen in Kombination mit einer bestimmten Feuchtigkeit einen deutlichen Einfluss auf die Lebensdauer des Lackes. Kritische Konstellationen von Produktionsparametern können so in Zukunft vermieden werden.

Über das CM Dashboard kann die Prozess- und Produktionslandschaft ortsunabhängig visualisiert werden, sei es auf dem zentralen ActiveCockpit in der Produktion oder auf mobilen Endgeräten. Auf Erfahrungen basierende Warngrenzen erlauben ein frühzeitiges Eingreifen bei kritischen Zuständen. Für spontane Analysen lässt sich die Visualisierung auf unterschiedlichste Ansichten umschalten. Durch ein gezieltes Energietracking liess sich zu guter Letzt der Strom- und Druckluftverbrauch der Anlage minimieren.