Erfolgreich Maschinendaten On-Premise integrieren und in Echtzeit auswerten - Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit Die umfassende Verfügbarkeit von Sensordatenströmen bietet auch für das Qualitätsmanagement im Fertigungsprozess neues Potenzial. So können zusätzlich zur Erfassung von Qualitätsparametern auch Echtzeitdaten aus dem Fertigungsprozess in die Analysen einbezogen werden. Neben einer verbesserten Ursachenermittlung bei Qualitätsabweichungen können diese basierend auf Big Data Ansätzen und Mustererkennung bereits während des Produktionsprozesses vorhergesehen werden. Das wiederum ermöglicht frühzeitige Korrekturmaßnahmen. Realisiert wird diese Ergänzung des Qualitätsmanagements durch den Einsatz des Konzeptes der Enterprise Application Integration (EAI), auf Basis des Integrationsservers TRANSCONNECT®.

1. Digitale Unabhängigkeit
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten:
Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit

2. Warum Industrie 4.0?
 Starke Produktindividualisierung (bis zur Losgröße 1)
 Stetig steigende Anforderungen an Effektivität in Vertrieb, Service, Planung, Einkauf,
Konstruktion, Produktion, Logistik/Lager
 Immer tiefere Integration von Partnern und Lieferanten
 Digitalisierung bietet Freiräume für Innovationen im Kerngeschäft!
 Steigende Energiekosten
 Latenter Fachkräftemangel
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit15.11.2017

3. Warum Industrie 4.0?
auf das Tagesgeschäft konzentrieren, dies als maßgeblichen Motiva-
tionsfaktor erachten, dann ist das ein ermutigendes Zeichen.
Abb. 4: Motivationsfaktoren, um das IoT-Konzept voranzutreiben
28%
52%
54%
71%
73%
77%
43%
39%
38%
21%
19%
17%
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Neue Märkte erschließen
Innovationsfähigkeit steigern
Kostenreduktion
Agilität und Flexibilität erhöhen
Wettbewerbsfähigkeit steigern
Effizienzdruck
Maßgeblicher Motivationsfaktor
Geringer Motivationsfaktor
(n = 150) ("kein Motivationsfaktor" nicht dargestellt)
©PAC-aCXPGroupCompany,2016
15.11.2017 Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit
IoTinProduktionunTrendstudiedLogistik:„Endlichistesda!“

4. Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit
Warum Industrial Analytics?
15.11.2017
Quelle: Sponsored Report „INDUSTRIAL ANALYTICS 2016/2017“ |
Digital Analytics Association Germany |
http://www.blog.it2industry.de/2017/01/26/industrial-analytics-
study-how-real-time-integration-leverages-industrial-internet-of-
things/
Steigerung der
Einnahmen,
Kundenzufriedenheit &
Produktqualität
sind die Werteversprechen
in der Industrie.

5. Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit
Anwendungsfälle Industrial Analytics?
67% der Unternehmen
stufen die Messung von
Qualitätsdaten als
extrem & sehr wichtig
ein.
15.11.2017
Quelle: Sponsored Report „INDUSTRIAL ANALYTICS 2016/2017“ |
Digital Analytics Association Germany |
http://www.blog.it2industry.de/2017/01/26/industrial-analytics-
study-how-real-time-integration-leverages-industrial-internet-of-
things/

6. Warum Industrie 4.0?
Es geht um Wettbewerbsfähigkeit!
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit15.11.2017

7. Datenflüsse entlang der Produktion
Unvollständig ;)
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit15.11.2017
CRM ERP PLM CRMERPMES QMS

8. Herausforderungen Industrie 4.0
Daten Integration Anlagen-
Lifecycle-
Management
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit15.11.2017

9. Herausforderungen Industrie 4.0
Daten Integration Anlagen-
Lifecycle-
Management
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit15.11.2017

10. UnternehmensdatenMaschinendaten
SimulationMachine Learning
Industrial Analytics - Überblick
Die Zusammenarbeit zwischen Unternehmens-IT und Produktions-IT ist zwingend erforderlich.
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit
Daten Abweichungen
erklärenAbweichungen
feststellen
Handlungs-
empfehlungen
Ergebnisse
vorhersagen
Vergangenheit Zukunft
15.11.2017

11. Herausforderungen Industrie 4.0
Daten Integration Anlagen-
Lifecycle-
Management
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit15.11.2017

12. Herausforderung Industrie 4.0
Die Zusammenarbeit zwischen Unternehmens-IT und Produktions-IT ist zwingend erforderlich.
Integration
Complex Event Processing
Automatisch Zustände
erkennen & Aktionen
auslösen
Datenintegration
ELT/ETL
Replikation
Prozessintegration
Modellierung von
Abläufen
Ausführung über
verschiedene Systeme
Applikationsintegration
Aufruf von Funktionen
in verschiedenen
Systemen
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13. Instandhaltung neu gedacht!
Qualität von Qualitätsdaten?
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit15.11.2017
CRM ERP PLM MES CRMERPQMS

14. Herausforderungen Industrie 4.0
Daten Integration Anlagen-
Lifecycle-
Management
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit15.11.2017

15. Herausforderung Industrie 4.0
Anlagen-
Lifecycle-
Management
ohne IIoT (nur Maschinen, Gebäude etc.) mit IIoT (zzgl. Sensorik)
Anzahl Anlagen & Komponenten in der Instandhaltung
 Zusätzliche Sensorik wird genauso produktionskritisch wie die Maschinen
selbst.
 Einbeziehung von zusätzlichen Sensordaten erhöht statistisch die
Ausfallwahrscheinlichkeit. Risikoaggregation!
 Sensorik & M2M-Komponenten müssen (sollten) analog
Instandhaltungsprozessen unterliegen.
15.11.2017 Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit

16.  Maße
 Dichte
 Gewicht
 Oberflächengüte
 Stabilität/Bruchsicherheit
 Reaktionszeiten
 Angebotserstellungszeiten
 Korrekturzyklen
 Planungszeiten
 Durchlaufzeiten ...
Potenziale:
 SOLL-IST-Vergleiche
 Ursachenanalyse
 Automatische & erweiterte
Korrelationsanalysen
 Vorhersagen
Kennzahlen
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit15.11.2017

17. CRM
ERP
PLM
CAD
MES
QMS
Legacy
...
Einfache Qualitätsdatenerfassung & -auswertung
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit
Sensorik
IoT-Gateways
Prozessdaten
Reporting &
Auswertungen
(Standard-Software)
Instandhaltung
Integrationsserver TRANSCONNECT®
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18. Selektive Auslagerung rechenintensiver Auswertungen
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit
Sensorik
IoT-Gateways
Prozessdaten
CRM
ERP
PLM
CAD
MES
QMS
Legacy
...
Instandhaltung
Integrationsserver TRANSCONNECT®
15.11.2017
Spezial-
Auswertungen
(Machine Learning)
Reporting &
Auswertungen
(Standard-Software)

19. Beispiel-Dashboard
(Live-Demo Messestand inTEC17)
15.11.2017 Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit

20. Vorteile
 Komplexitätsreduktion: Fertige Lösungen anstatt einer Software-Entwicklungs-
Plattform, Integration durch Konfiguration
 Risikoreduktion: Stufenweise und einfache Integration aller am Produktionsprozess
beteiligten Systeme und Kompontenten
 Standards: Nutzung von Standard-BI-Software, keine proprietären Lösungen
 Langfristigkeit: Eine Plattform für alle Ausbaustufen der digitalen Produktion
 Investitionssicherheit: Nutzung vorhandener Quellen oder einfache Nachrüstung
laufender Maschinen & Anlagen
 Informationssicherheit: Wählbare Balance zw. cloud und OnPrem
Erfolgreich Qualitätsdaten integrieren und in Echtzeit auswerten: Reduktion von Ausschuss während der Laufzeit15.11.2017

21. Danke!
Stefan Ehrlich
Vorstand
SQL Projekt AG Fon +49 351 876 19 0
Franklinstraße 25a Fax +49 351 876 19 99
01069 Dresden Mobile +49 160 475 3828
Mail: stefan.ehrlich@sql-ag.de