Mittelständische Anwendungsbeispiele von IoT in und mit der Cloud. Wolfgang Schmidt

Transkript

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2 Mittelständische Anwendungsbeispiele von IoT in und mit der Cloud Wolfgang Schmidt

3 Daten Qualität Automatisierung Digitalisierung in der Fertigungsindustrie (ein IoT-Anwendungsbereich als Beispiel) Unternehmensebene (ERP) Betriebsleitebene (MES) Prozessleitebene (Scada) Steuerungseben (SPS) Planung Gesamtanlageneffektivität (GAE) (OEE) Verfügbarkeitsfaktor Leistungsfaktor Arbeitsproduktivität Störungsreduzierung Warten auf Qualitätsfreigaben Qualitätsfaktor Anzahl Prozessfehler, Anzahl Defekte Instandhaltungskosten, Energiekosten Fehlende Fertigungsaufträge Gesamtanlageneffizienz Warten auf die Instandhaltung Personalengpass Anzahl Kundenreklamationen Wertschöpfung pro Person Materialengpass Feldebene (Sensorik)

4 Digitalisierung mittels IoT, predictive, prescriptive & cognitive Analytics Beispiele

5 Neues ditigales Produkt Digitalisierte Textilproduktion Echzeitanalyse von Fertigungsprodukten

6 Produktionsabläufe in Werkshallen optimieren Abläufe in Werkshallen automatisieren (Sensorik, M2M, IoT) Datenintegration zur Produktlinie (Maschinen) eines Herstellers Bewertung der Auslastungs- und Nutzungsprofile Analysemöglichkeiten deskriptiv sowie prediktiv Betriebsoptimierung der Produktlinie Managed Service für den Endkunden Integration von Drittherstellern (z.b. Schnitt oder Verpackung)

7 IoT / Cloud Nutzung node.js auf Docker Basisserver/off premise Varianten http/https Portal Datenbank Postgres auf Docker WS-I Services Integration IIB auf Docker ERP Branchen PLM Technik PLM on/off premise on premise Broker Datenbank MQTT/CoAP auf Docker Postgres auf Docker Basisserver MQTT/CoAP

8 Echtzeitanalyse von Produkten im Maschinenbau Referenztext Digitalisierte Textilproduktion (Kundenvideo: unter NDA)

9 Qualitäts- & Prozessoptimierung Beispiel 2 mittels IoT & predictive

10 Optimierung der nachgelagerten QS-Prozesse Ausgangslage: Automobilhersteller Reduzierung der QS-Prozessaufwendungen Anforderung an Maschinenbauer dies bereits in der Herstellung der Teile zu unterstützen -> smarte Maschine Mustererkennung auf Kraft-/Wirkkurven > Modell Projekt: Maschine mit Sensoren ausstatten Analog/Digital Wandlung und Integration (IoT) Anlernphase und Bewertung je gefertigtes Teil Automatisiertes Lernen zur Verbesserung des Modells

11 Scoring der Produkt Qualität Mustererkennung auf Kraft-/Wirkkurven -> Modell

12 Ebenen der Scoring Lösung Maschinen Layer Maschinensteuerung Sensoren Sensoren Sensoren Stoppbefehl per MQTT Datenpaket per MQTT Zusammenführung und Aufbereitung der Sensordaten AD Wandlung Sensorik Layer Prognose Layer IoT Broker (MQ TT Broker) Datenhaltung (Datenbank) Prognose (Scoring) Prognoserechner

13 X-INTEGRATE IoT Scoring Gateway Echtzeit Scoring von Produktions-/Prozessqualität via Mustererkennung, Vorhersagemodelle & autom. Entscheidungen Basis: IBM SPSS, DB2, Docker, MQTT, Node-RED Hybrid Deployment Maschine, Edge, Plant, Cloud Edge-Gateway von Hilscher Field Network: PROFINET IO or EtherNet/IP, PROFIBUS or DeviceNet Access Network: MQTT, REST, OPC UA Optional: IBM Informix, IBM ODM

14 Neuer Digitaler Dienst & Prozessoptimierung Beispiel 3 mittels IoT Plattform

15 Smart Inventory Referenztext

16 Beispiel: Smart Inventory IoT Food Industry Best before date scanning Food Tracking Container Tracking Apparel Industry (instore inventory in real time) manage supply chain, include weather data to predict and forecast sales in order to locate the correct clothes on the correct position in store

17 Stories News/Presse PDFs

18 Business Integration - Prozesse, Menschen, IT & Ergebnisse Prozessintegrationen flexibel entlang der Wertschöpfungskette Entscheidungsprozesse automatisiert und mathematisch optimiert Daten- und Anwendungsschnittstellen automatisiert und zuverlässig Middleware Architekturen maximal verfügbar, flexibel und skalierbar Fachanwendungen prozessorientiert, effizient und wertsteigernd BPM & Analytics Prozessautomatisierung Prozesssimulation / -Monitoring Rules/Decision Management Mathematische Optimierung Supply Chain Optimization Predictive & Cognitive Analytics Integration Enterprise Application Integration Electronic Data Interchange / B2B Machine-to-Machine (M2M) / IoT SaaS & Cloud Service Integration Microservice ESB Service Oriented Architecture Connectivity Message Queuing Managed File Transfer Security Internet of Things (IoT) API Management Hybrid Cloud Consulting, Architecture, Infrastructure, Development, Support, Managed-Services, LoB-Solutions

19 Vielen Dank!