Condition-based Monitoring:
Daten nutzen, Anlagenperformance steigern
Episode 11
Produktionsdaten und ihre Visualisierung
Bereits in der ersten Folge des Antriebspodcasts ging es um Condition-based Monitoring (CBM). Im Fokus damals: Die Technik und das Anlernen des Systems. In Episode 11 von Drehmoment – der Antriebspodcast steht der Anwender im Mittelpunkt. Es geht um Daten und Visualisierung. Podcasthost Robert Weber spricht mit dem Anwender Jakov Perisic von Molson Coors, einer multinationale Brauereigruppe, die viele prominente Bier- und Getränkemarken im Portfolio hat, Ian Rowledge, Spezialist für das Sammeln und Visualisieren von Produktionsdaten bei LineView und Virgil Ioan Lupu von Danfoss Drives. Lupu gehört zu dem Team, das Condition-based Monitoring mit Frequenzumrichter entwickelt hat.
Die drei Experten sind sich einig: Aus Daten müssen sinnvolle und gut verständliche Informationen gemacht werden, um im nächsten Schritt mehr Intelligenz in die Produktionsprozesse zu bekommen. Vor allem Jakov Perisic sucht nach einer einfachen und praktikablen Lösung: "Wir wollen mit CBM nicht nur die Reparaturen effizienter machen, sondern die Anlage länger fahren können. Im Mittelpunkt steht unsere hauseigene Plattform, die mit Daten gefüllt ist und die uns Transparenz in den Prozessen zusichert." Doch der erste Schritt, nämlich aus der Vielzahl an Daten wichtige Informationen zu filtern, ist nicht trivial. Wie es den drei Experten gelingt, erklären sie im Podcast-Gespräch.
Zwei Jahre Achterbahn – Interview mit Jakov Perisic von Molson Coors
Jakov Perisic ist Senior Manufacturing Excellence Lead bei Molson Coors. Die Getränkespezialisten nutzen Frequenzumrichter mit CBM-Funktionalität von Danfoss Drives und sammeln die Daten und Informationen unterschiedlicher Systeme in einer hauseigenen Plattform. Die Pandemie verlangte ihm und sein Team viel ab. Die digitale Transformation schlug in der Produktion voll durch. Wie er und sein Team damit umgehen und wie sie gemeinsam Prozesse optimieren, erklärt er im Interview.
Wie verändert die Digitalisierung die Produktion bei Molson Coors?
Wir haben in der Pandemie viele Kolleginnen und Kollegen ins Home Office geschickt. Sie mussten von zuhause arbeiten. Das hat geklappt, auch dank unserer neuen Prozesse. Die meisten Prozesse waren bei uns schon vor der Pandemie hochautomatisiert. Aber in der Pandemie haben wir den Wert der Daten noch mal mehr schätzen gelernt. Wir verstehen unsere Anlagen besser – dank Condition-based Monitoring. Mein Team kennt Fehlermodi jetzt besser. Unser Ansatz: Wir wollen nicht die Reparaturen effizienter machen, sondern die Anlage länger fahren können. Im Mittelpunkt steht unsere Plattform, die mit Daten gefüllt ist und die uns Transparenz in den Prozessen zusichert.
Sie nutzen die Lineview-Plattform und auch die Danfoss-Daten laufen in das System, korrekt? Wie schwierig war das?
Überhaupt nicht schwierig. Man braucht nur einen Push- und einen Pull-Faktor. Wir haben schnell verstanden, dass wir begrenzte Ressourcen haben, also zum Beispiel begrenzte Instandhaltungszeiten und sie werden immer kürzer – vor allem in der Hochsaison. Da können wir uns keinen Stopp leisten. Jeder Eingriff, jede Aktivität muss einen guten Grund haben und wir müssen genau wissen, was wir tun. Ich vergleiche es immer mit einem Formel-1-Boxenstopp – reinfahren und rausfahren. Push und Pull garantiert uns, dass wir nichts umsonst machen. Die Implementierung war nicht schwer. Eine Herausforderung waren die Fragen: Was wollen wir eigentlich überwachen? Was bringt uns das monetär und wo messen wir? Wo holen wir uns die Daten – im Schaltschrank, am Fließband?
Was überzeugt Sie bei CBM?
Ganz einfach: Das System sagt uns nicht nur, dass etwas passieren wird, sondern es informiert uns, wo das Problem ist, beispielsweise im Getriebe. Die Informationen aus den Daten sind sehr detailliert und das ist wichtig für uns.
Welche Bedeutung spielt die Benutzerfreundlichkeit des Systems?
Wir haben unterschiedliche Anwenderinnen und Anwender und nicht jeder braucht die gleichen Informationen; Die Teamleitung will den Überblick haben. Der Werker an der Produktionsstraße will seine Maschine im Auge behalten. Wir haben verschiedene Rollen und die muss das System abbilden können. Das ist für uns gute UX. Denn wir wollen mit den Informationen noch einen Schritt weiter gehen. Wir wollen nicht nur wissen, wie der Zustand unseres Equipments beispielsweise unserer Frequenzumrichter ist, sondern auch wie sie sich auf unser Endprodukt auswirkt. Unsere Vision: Am Ende schlägt uns die Maschine oder die Danfoss-Komponente eine Lösung vor.
Klingt nach Prozessoptimierung, Predictive Maintenance und Machine Learning?
Ja, all das. Leider kann uns aber noch keiner Ratschläge aus der Maschine herausgeben. Aber wir arbeiten jetzt intern selbst daran.
