print logo
- Anzeige -

Daten vom Kühlgerät in die Cloud

Erhebung, Kommunikation und Verarbeitung von Daten sind ein zentraler Bestandteil von Industrie-4.0-Anwendungen.
Rittal GmbH & Co. KG | 24.04.2017
©
 

Geräte im industriellen Umfeld müssen daher immer kommunikativer werden, um zum Beispiel eine vorausschauende Wartung zu ermöglichen. Rittal zeigt auf der Hannover Messe die Kommunikationsfähigkeiten seiner neuen Kühlgeräte und Chiller, und präsentiert im Zusammenspiel mit Siemens MindSphere und IBM Watson IoT wie zukünftige Industrie 4.0-Anwendungen aussehen könnten.

Die neuen Rittal Kühlgeräte und Chiller der Serie Blue e+ verbrauchen nicht nur durchschnittlich 70 Prozent weniger Energie, sie setzen auch in Bezug auf Kommunikationsfähigkeit Maßstäbe. So lassen sich über eine NFC-Anbindungen (Near Field Communication) wichtige Daten mit einem Smartphone einfach übertragen. Perfekte Bedienung, schnelle Unterstützung bei Wartung und Service sowie eine umfangreiche Diagnose der Betriebsdaten ermöglicht die Parametrier- und Diagnose-Software RiDiag III über eine USB-Schnittstelle oder über Netzwerk.

Mit dem neuen Com Modul können Kühlgeräte und Chiller jetzt auch via OPC UA, ProfiNet, SMNP, Modbus RTU und CAN Master mit beliebigen übergeordneten Systemen kommunizieren. Damit sind neue Anwendungen wie Predictive Maintenance und Data Analytics möglich.

Auf der Hannover Messe stellt Rittal zwei Beispiel-Applikationen vor, die eindrucksvoll zeigen, welche Möglichkeiten die neue Kommunikationsfähigkeit bietet.

Use Case mit Siemens MindSphere

Der erste Use Case zeigt die Einbindung der Industrie 4.0-fähigen Rittal-Geräte in Siemens MindSphere. Mit diesem cloudbasierten, offenen IoT(Internet of Things)-Betriebssystem können Kunden eigene Industrie 4.0-Applikationen entwickeln. Desweiteren können mit 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 werden 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 Mitarbeiter im Falle einer Störung auch gleich das passende Ersatzteil mitbringen.

Use Case mit IBM Watson IoT


Der zweite Use Case zeigt 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 unterschiedlichste Fragestellungen zu finden. Die Nutzung der Daten wird am Beispiel einer Maschine in der Rittal-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.

Mit den beiden Beispielen gibt Rittal einen Ausblick auf zukünftige Industrie 4.0-Anwendungen und damit möglichen neuen Geschäftsmodellen. Die Grundlagen dafür hat das Unternehmen mit der durchgängigen Kommunikation der Daten vom Sensor innerhalb der Kühlgeräte bzw. Chiller bis in die Cloud geschaffen.