Elektromotoren 4.0: So funktionieren sie im Industrial Internet of Things

Internetfähige Elektromotoren? Noch vor wenigen Jahren schien das eine Utopie zu sein. Heute sind Wartung und Betrieb über vernetzte Sensoren Realität. Aus Drehstrom- und Niederspannungsmotoren sind „Smart Motors“ geworden – dank der Entwicklungen in den Bereichen Sensoren, Microservices, IoT-Plattformen, Edge-Computing und Cloud.

Die Leistungen von Motoren in Echtzeit zu messen und Abweichungen sofort zu erkennen, ist heute ganz einfach möglich. In den meisten Fällen werden dafür lediglich Sensoren an die Maschine angebracht, um Temperatur, Vibration oder Überlastungen zu erfassen. Maschinen intelligenter zu machen, ist ein Faktor. Doch das Industrial Internet of Things bietet noch viel mehr Möglichkeiten: Dank der Cloud können ganze Motorflotten vernetzt und enorme Datenmengen erhoben werden, die wiederum eine permanente Überwachung (Condition Monitoring) ermöglichen. Techniker können dann sofort auf Musterabweichungen reagieren.

In der Regel bestehen Produktionsanlagen heute aus Maschinen, die von Elektromotoren angetrieben werden. Unternehmen bietet sich aktuell eine Vielzahl an Möglichkeiten, ihre Motoren und Anlagen zu optimieren. Maschinen können aufgewertet und Wartungsintervalle verbessert werden. Soll etwa mit Echtzeitanalysen eine belastbare Lösung im Bereich Predictive Maintenance geschaffen werden, gilt es vorab, verschiede Themen zu bedenken. Hier kommen Edge­-Computing, selbstverständlich die Cloud, Plattformen, Microservices und Sensoren ins Spiel.

Die richtige Plattform als solide Basis wählen

Eine Plattform sollte in erster Linie mit Blick auf die gewünschte Anwendung und die geplanten Ausbaustufen gewählt werden. Sind etwa bestimmte Schnittstellen für das Edge­-Computing nötig? Wie sieht es mit Daten­-Hygiene Mechanismen aus, die Daten bereinigen und vereinheitlichen? Sollen mit Hilfe bestimmter Machine Learning Algorithmen, Predictive maintenance Maßnahmen umgesetzt werden? Eine gute Wahl für eine Abfüllanlage ist beispielsweise die Amazon Plattform AWS, da hier die Ausfallsicherheit sehr hoch ist. Ein Faktor, der extrem wichtig ist, denn in Abfüllanlagen müssen die Prozesse schnell und reibungslos ablaufen. Wichtig ist auch, die Skalierbarkeit der Plattform, um bei wachsenden Anforderungen einsetzbar zu bleiben. Besonders vorteilhaft ist es, wenn sich Rechenleistung und Datenspeicher auf Knopfdruck hinzuschalten lassen. Ein breites Set an Werkzeugen für einen optimalen Start bieten hier die großen Cloud Plattformen wie Amazon AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform mit Edge­-Computing Betriebssystem, Machine Learning Algorithmen, MapReduce Implementierungen usw. In den vergangenen Monaten hat AWS gezeigt, dass es seine IIoT-­Plattform laufend um neue Features wie lokale Cloud Module oder neue Maschinen­Schnittstellen erweitert. Sie möchten Ihre IIoT­-Plattform selbst betreiben? Dann kommt für Ihr Unternehmen die aufstrebende deutsche Plattform ADAMOS in Frage.

Microservices als Baukastensystem Flexibilität und Unabhängigkeit

Eine aktuell sehr wichtige Entwicklung sind: Microservices. Sie ergeben in Summe eine Software­Architektur, die sich aus vielen kleinen, abgeschlossenen Services zusammensetzt. Diese Teil­Module ermöglichen eine Unabhängigkeit von einzelnen Technologien und Plattformen. Dies ist besonders im IIoT­-Bereich wichtig, da sich bisher nur wenige Standards oder Plattformen etablieren konnten. Unternehmen müssen flexibel und unabhängig auf Entwicklungen reagieren. Die Anwendungen für Microservices sind äußerst vielschichtig: So können manche Anwendungen den Authentifizierungs­ und Autorisierung­Service übernehmen. Sie organisieren damit für alle Services im System das User­ und Rechte­ Management. Andere Miniprogramme wiederum managen den Gateway­Service. Er gibt die Daten der Maschinen gesammelt und gebündelt an den Data Lake weiter. Die Daten können dann über ein Data Warehouse strukturiert abgelegt und wieder zur Verfügung gestellt werden – ein Prozess, der erneut von einem weiteren Microservice umgesetzt wird. Gerade beim Thema Predictive maintenance sind Anwendungen nötig, die laufend und teilweise in Echtzeit Daten analysieren und Abweichungen von bisherigen Mustern erkennen – auf diese Weise wird frühzeitig auf Störungen hingewiesen. Über eine bestimmte Oberfläche, etwa die eines Smartphones, sollten diese Hinweise dann vermittelt werden, wofür wiederum GUI­-Services notwendig sind. Insgesamt zeigt dieses Szenario, dass ein Baukastenprinzip mit Microservices sehr schnelle Anwendungen liefern kann.

Sensoren – die wichtigen Helfer zum Erfassen und Messen von Daten

Alle notwendigen Kennwerte werden von Sensoren gemessen und erfasst. Die nützlichen Datensammler sind jedoch in den meisten Fällen noch nicht an den Maschinen vorhanden. Die gute Nachricht: Temperatur­, Vibrations­ und Helligkeitssensoren können ganz einfach für bereits bestehende Elektromotoren nachgerüstet werden (retrofit). Diese werden beispielsweise von außen angebracht und über Edge­-Computing an einem Raspberry Pi ausgewertet. Die Komplexität hängt dabei je vom Anwendungsfall  oder von den benötigten Informationen ab. Ein Motoren­Hersteller, der selbst für die Entwicklung zuständig ist, kann Sensoren völlig problemlos direkt in den Motor integrieren. Beim Beispiel Abfüllanlage könnten etwa nachträglich Lichtschranken angebracht werden, um an konkreten Stellen den Durchsatz zu messen.

Flach spielen, hoch gewinnen – mit der agilen Transformation starten

Der Einstieg ins IIoT kann ganz schnell und einfach gelingen. Themen, die mit dem Sammeln von Daten sofort gestartet werden können, sind beispielsweise Anwendungen für Predictive maintenance und das damit verbundene Machine Learning. Die oben erwähnte Mustererkennung ermöglicht ein frühzeitiges Erkennen von Störungen. Auf diese Weise entstehen dynamische Wartungszyklen. Sie lassen eine Prognose zu, wann ein Motor ausfällt ohne ihn präventiv austauschen zu müssen. Doch bevor ein Unternehmen damit startet, müssen die Verantwortlichen schnelle und flexible Teams zusammenstellen, in denen das Thema Industrie 4.0 agil angegriffen wird. Wichtig dabei: Arbeiten Sie mit überschaubaren Zielen, indem Sie etwa nur mit einer Maschine beginnen. Entscheidend ist zudem, dass Ihr Team dynamisch arbeitet und in der Lage ist, mögliche Wettbewerber schnell zu überholen. Gerade im Bereich der Elektromotoren gibt es eine Vielzahl von Anwendungen, die den Betrieb sowie die Wartung der Maschinen nachhaltig optimieren können. Beginnen Sie also klein und schnell – dann können Sie mit Ihrem technologischen Vorsprung hoch gewinnen.

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