Energieeffizienz und Prozessoptimierung mit intelligenter Datenanalyse

Transkript

1 Energieeffizienz und Prozessoptimierung mit intelligenter Datenanalyse Prof. Dr.-Ing. Andreas Schwung Fachhochschule Südwestfalen, Folie 1 Fachgebiet Automatisierungstechnik

2 Daten im industriellen Kontext Und was machen Sie damit? Produktion / Maschinen / Logistik generieren Unmengen an Daten Und was macht man damit? In den meisten Fällen: Speichern für zukünftige Anwendungen Wie auch immer die Anwendung dann aussieht Alte Daten werden wieder hervorgeholt, z.b. bei Fehlern etc. Auswertung der Daten kann erhebliche Produktivitätssteigerungen bedeuten, aber Wer wertet die Daten aus: Hersteller der Maschinen, Betreiber oder Datenanalytiker? Wie kann ich die Daten auswerten? Wer kann wie damit Geld verdienen? Folie 2

3 Data Analytics Zustandüberwachung und Energieoptimierung mit Big Data Produktion / Maschinen / Logistik generieren Unmengen an Daten: Energieeffizienter Betrieb der Anlage Produktionsplanung Optimierung der Auslastung Zustandsüberwachung Reduktion von Ausfallzeiten Erhöhung der Zuverlässigkeit Erhöhung der Produktqualität durch Rückkopplung in Entwicklungsprozesse Wartungsvorhersage für Maschinen zeit- und kosteneffiziente Wartung Datenanalyse Geschäftsmodelle im After-Sales Bereich Folie 3

4 Data Analytics Geschäftsmodelle und Umsetzung Geschäftsmodelle im After-Sales Bereich mit Big Data Voraussetzung: Know-How Aufbau im Bereich Big Data und Data Analytics: Verkauf des Experten-Know-Hows direkt beim Kunden Optimierter Betrieb der Maschine Passgenaue Anpassung an Begebenheiten beim Kunden Reduzierter Energieverbrauch Unmittelbarer Benefit beim Kunden Benefit für das eigene Unternehmen Kundenschulungen zur Datenauswertung und Optimierung der Maschinen Automatisierte Auswertung durch die Maschine Regelmäßige Softwareupdates und Erweiterungen Datenanalyse Folie 4

5 Data Analytics Case Studies Proactive / Predictive Maintenance Proactive Maintenance at Rolls Royce: New Business Model integrating Sensor Data & Big Data Analytics Condition Monitoring, Proactive Maintenance, Power by the hour, as a service business model payment modell by flight hours Quelle Rolls-Royce Sehr viele verschiedene Geschäftsmodelle, v.a. im After Sales Bereich denkbar: Datenauswertung und Optimierung als Serviceleistung rund um die Uhr Wartungsvorhersage gekoppelt mit After-Sales Angeboten Kontinuierliche Softwareupdates a la Virenscanner vs. pay-per-use Win-Win Situation: Betreiber erhöht Zuverlässigkeit Hersteller Produktqualität Schnell auch schon heute umsetzbar durch Nutzung vorhandenen Know-Hows Folie 5

6 Data Analytics Case Studies Energiemanagement und Optimierung Besonders für energieintensive Industriezweige: Aufspüren von besonders ineffizienten Maschinen, Verbrauchern, Betriebsweisen Abschalten von Anlagen, wenn sie nicht benötigt werden Ermittlung und Vorhersage von energieeffizienten Betriebsstrategien aus historischen Daten Win-Win Situation: Betreiber verringert Energiekosten Hersteller steigert Produktqualität Folie 6

7 Data Analytics Case Studies Qualitätsmanagement und Ausschussminimierung Ermittlung von Einflussfaktoren auf die Produktqualität von Gießereiprodukten über verschiedene Standorte hinweg: Datenanalyse Ermittlung von (versteckten) Einflussparametern auf die Produktqualität Ermittlung von bisher unentdeckter Zusammenhänge zwischen verschiedenen Bearbeitungsschritten Zusammenhänge zwischen Maschinenzustand und Produktqualität Win-Win Situation: Produktqualität steigt Ausschuss wird verringert Folie 7

8 Data Analytics Case Studies Wissenstransfer Know-How-Sicherung im Unternehmen durch automatisierte Analyse von Bedienvorgängen und Nutzung als Assistenzsystem: Analyse von Bedienvorgängen erfahrener Bediener Ableitung von typischen Bedienstrategien aus Prozessdaten Umsetzung von Assistenzfunktionen für wenig erfahrene Bediener Geführte Prozessbedienung Geführte Fehlersuche Erhöhung der Produktivität, Reduktion von Ausschuss und Rüstzeiten Folie 8

9 Intelligente Datenanalyse - Kooperationen Wie geht s weiter: Möglichkeiten zur Förderung von Projekten FH SWF ist Ansprechpartner rund um Data Analytics Kooperationen von FH Südwestfalen und Unternehmen der Region im Rahmen von: Projektarbeiten Bachelor und Masterarbeiten Ist-Analysen und Projektbegleitung Forschungs- und Förderprojekten Themenschwerpunkte Condition Monitoring Vorausschauende, prädiktive Wartung Energieoptimierung Prozessoptimierung Qualitätssicherung und -optimierung Automatisierter Wissenstransfer Gut dotierte Fördertöpfe beim Land, BMWi und BMBF zum Thema vorhanden Folie 9

10 Noch Fragen? Prof. Dr.-Ing. Andreas Schwung Fachhochschule Südwestfalen, Folie 10 Fachgebiet Automatisierungstechnik