Mehr Transparenz bei der Schaltschrank-Kühlung

Anbieter zum Thema

Bürklin GmbH & Co. KG

TRACO ELECTRONIC GMBH

RECOM Power GmbH

Rittal GmbH & Co. KG

Predictive Maintenance und Data Analytics

Wie zukünftige Industrie 4.0-Anwendungen wie Predictive Maintenance und Data Analytics aussehen können, zeigte Rittal bereits auf der diesjährigen Hannover Messe im Zusammenspiel mit Siemens MindSphere und IBM Watson IoT. Der erste Anwendungsbeispiel zeigte wie die Industrie-4.0-fähigen Geräte in Siemens MindSphere eingebunden werden können.

Mit diesem cloudbasierten, offenen IoT-Betriebssystem können Anwender eigene Industrie-4.0-Applikationen entwickeln. Desweiteren können mit Siemens MindSphere große Datenmengen skalierbar erfasst und analysiert werden, um so Smart-Factory-Applikationen in den Bereichen vorausschauende Wartung, Energiedaten-Management oder Ressourcenoptimierung zu realisieren.

Beispielhaft wurden Anwendungen zu Predictive Maintenance durch gezielte Datenanalyse vorgestellt. Mit der bedarfsgesteuerten Wartung lassen sich im Vergleich zur intervallgetriebenen Wartung Kosten senken und gleichzeitig die Verfügbarkeit erhöhen.

Auch eine Routenoptimierung für die Instandhaltung, die bei Anlagen mit einer großen installierten Geräteanzahl Vorteile bietet, ist Bestandteil der vorgestellten Lösung. Der Mitarbeiter aus der Instandhaltung vermeidet damit unnötige Wege. Da die Daten aus dem Gerät auf der IoT-Plattform stets aktuell zur Verfügung stehen, kann der Service-Techniker im Fall einer Störung auch gleich das passende Ersatzteil mitbringen.

Anwendungsbeispiel Data Analytics mit IBM Watson IoT

Das zweite Anwendungsbeispiel zeigte die Analyse der Daten auf der cloudbasierten Data-Analytics-Anwendung IBM Watson IoT. Die Watson-Architektur ist darauf ausgelegt, Informationen schnell zu verarbeiten. Ziel ist es, mit lernenden Systemen die stetig wachsenden Datenmengen genauer zu analysieren und bessere Antworten auf unterschiedliche Fragestellungen zu finden.

Die Nutzung der Daten wurde am Beispiel einer Maschine in der Produktion in Rittershausen demonstriert. Eine effizientere Instandhaltung und hohe Ausfallsicherheit lassen sich über derartige Data-Analytics-Anwendungen erreichen.

Die Vorteile für den Kunden sind unter anderem höhere Maschinenverfügbarkeit und optimierte Wartungskosten. Auch neue Geschäftsmodelle – etwa Smart Maintenance Contracts – sind eine Möglichkeit, die sich durch die neuen Technologien eröffnet.

Kühlgeräte kommunizieren mehrfach

Der Anwender kann die Informationen aus den Kühlgeräten und Chillern nicht nur über das IoT Interface erhalten. Auch die aktuelle Version III der Software RiDiag zur Diagnose und Parametrierung von Kühlgeräten und Chillern stellt einen wichtigen Schritt in Richtung transparenter Kommunikation von Informationen dar.

Die komplett überarbeitete Software bietet dem Anwender zahlreiche neue Funktionen zum Bedienen und Parametrieren und die Möglichkeit alle Daten, die in den Geräten bis zu zwei Jahren rückwirkend gespeichert werden, zu analysieren und sich damit einen Überblick auch über die Laufzeithistorie zu verschaffen.

Das Look-and-feel der neuen Software ist an die Bedienung der Kühlgeräte und Chiller der Serie Blue e+ angelehnt. Der Nutzer hat beim Arbeiten mit der Software die gleiche Bedienphilosophie und Menüstruktur vor sich und muss sich nicht umstellen.

Alle Funktionen, Darstellungen und Bedienmöglichkeiten, die das Bedienpanel am Gerät zu Verfügung stellt, gibt es analog auch auf dem Bildschirm. Zentrales Gestaltungselement sowohl am Bedienpanel als auch in der Software ist der „Tacho“. Hierüber erreicht der Benutzer alle wichtigen Funktionen und Menüs.

Der Startbildschirm zeigt dem Anwender auf einen Blick die wichtigsten Informationen und Statusmeldungen wie Gerätename, Seriennummer, aktuelle Temperatur, Betriebsstunden und weitere Parameter. Eventuell vorhandene Updates der Firmware können direkt über RiDiag III geladen und auf dem Bedienpanel des Kühlgeräts installiert werden.

(ID:44945617)