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„Das PI System ist wie eine Einstiegsdroge in das Echtzeit-Datenmanagement“

„Das PI System ist wie eine Einstiegsdroge in das Echtzeit-Datenmanagement“

PI System eröffnet mit Echtzeit-Datenmanagement neue Geschäftsmodelle für Unternehmen

Bereits seit 38 Jahren auf dem Markt konzentriert sich das Unternehmen Osisoft bis heute ausschließlich auf ein Produkt: das PI System. Die Software schaltet verborgene Daten aus verschiedenen Systemen frei, verarbeitet sie zu Informationen und ermöglicht so die Optimierung sämtlicher Produktionsprozesse. Redakteurin Alexandra Pisek sprach mit Christoph Papenfuss, Regional Sales Manager – Central Europe bei Osisoft, über die Voraussetzungen für eine Implementierung und welche neuen Geschäftsmodelle sich daraus erschließen.

Viele Unternehmen wollen heute mit Sensordaten arbeiten. Ist der Einstieg leicht oder gibt es Probleme, die Unternehmen beachten müssen?

Sensordaten sind ein sehr heißes Thema, das durch Industrie 4.0 und IoT nochmal angefacht worden ist. Der Einstieg ist tatsächlich nicht ganz leicht. Da gibt es z. B. die Datenakquise. Unternehmen haben alte und neue Anlagen. Die Sensordaten sind meistens in Scada und in den Leitsystemen vertreten. Da ist es zuweilen schwer, überhaupt noch an die Daten ranzukommen, weil bspw. alte oder viele unterschiedliche Kommunikationsprotokolle vorhanden sind. Ein weiterer Aspekt ist die Sicherheit. Daten auszulesen stellt natürlich auch immer ein Risikoproblem dar. Der Zugang zu diesen kritischen Systemen muss dazu geöffnet werden. Damit besteht dann die Möglichkeit, gewollt oder ungewollt in den Prozess einzugreifen. In anderen Worten: Es kann Schabernack betrieben werden. Die Sicherheitsrisiken steigen, wenn man auf Systeme in anderen Ländern und Regionen zugreifen muss.

Der nächste Punkt ist: Sensordaten sind Big Data. Folglich ist es nicht unüblich, dass Daten im Sekundenrhythmus oder sogar Millisekundentakt anfallen. Dementsprechend muss man über Systeme und Schnittstellen verfügen, die die Daten in dieser Taktung verarbeiten können. Wir haben Kunden, die bis zu 5 Mio. unterschiedliche Signalströme aufweisen. Von daher klingt es immer sehr verlockend, wenn man sagt, dass man was mit Sensordaten machen möchte. Aber zuerst muss man an sie herankommen und sie in einem sicheren Umfang verarbeiten. Das ist gar nicht so leicht. Außerdem besteht das Problem des Einheitenmanagements: Handelt es sich bei einem Temperatursignal um Celsius oder Fahrenheit? Ferner muss man natürlich dann auch die richtigen Werkzeuge haben, um diese großen und auch durchaus komplexen Datenmengen verarbeiten zu können.

Wir wollen Sensordaten für Unternehmen zugänglicher machen und so die operativen Abläufe optimieren. Auf diese Weise wird die betriebliche Spitzenleistung erzielt. Das PI System managt den gesamten Lebenszyklus.

„Betriebliche Spitzenleistung beginnt genau hier“ lautet ein Slogan zum PI System. Was bietet Osisoft, um dieses Ziel zu erreichen?

Wir wollen Sensordaten für Unternehmen zugänglicher machen und so die operativen Abläufe optimieren. Auf diese Weise wird die betriebliche Spitzenleistung erzielt. Das PI System managt den gesamten Lebenszyklus. Wir haben eine sehr große Bibliothek an Standardschnittstellen, mit denen man an praktisch alle operationellen Datenquellen herankommen kann – unabhängig davon, ob es sich um ein altes oder neues Leitsystem, eine gängige IoT-Plattform oder Kommunikationsprotokolle wie OPC UA handelt. Diese Schnittstellen ermöglichen es, Daten verlustfrei und effizient zu übertragen. Der zweite Aspekt sind die Zeitreihendaten. Das PI System ist darauf optimiert, diese sehr großen Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und zu archivieren, sodass sie einem Unternehmen immer in Echtzeit zur Verfügung stehen. Zudem können die Daten in Smart Data umgewandelt werden, KPIs können errechnet werden und Nutzer werden alarmiert, wenn etwas Wesentliches in der Unternehmung passiert. Darüber hinaus hat man die Möglichkeit, die Daten zu visualisieren. Und last but not least können wir die Daten an Big-Data-Systeme wie SAP Hana, Microsoft Azure oder Hadoop weitergeben. Es ist also ein System, das volle Interaktivität in alle Richtungen bietet. Genau das ist der gesamte Lebenszyklus von der Entstehung der Daten bis hin zur Visualisierung oder Berechnung diverser Algorithmen.

Wie gelingt der Prozess von Big Data zu Smart Data konkret?

Das lässt sich am besten an einem Beispiel erläutern. Ein großes Chemieunternehmen hat unterschiedliche Anlagen, die durchgängig überwacht werden. Diese Daten werden akquiriert und im PI System gespeichert. In einem nächsten Schritt werden Algorithmen und Zusammenhänge analysiert und mathematisch berechnet. Der Anwender bekommt Resultate in Echtzeit und kann die Daten auch sofort online weiter analysieren. Sollten weitergehende Analysen erforderlich sein, die prädiktive Algorithmen oder andere Arten von Informationen, z. B. unstrukturierte Daten, benötigen, können die Sensordaten in Big-Data-Systeme wie SAP Hana oder Microsoft Cortana weitergeleitet werden. Dort werden die Algorithmen angewandt, um weitere Zusammenhänge zu ermitteln. So lässt sich z. B. feststellen und sogar vorhersagen, ob eine Anlage gewartet werden muss.

Welchen Nutzen hat das PI System für einen Kunden?

Wie gerade besprochen, wird das PI System primär dazu verwendet, Sensordaten zu managen und bereitzustellen. Richtig spannend wird es aber, wenn man sich anschaut, was Kunden damit alles realisieren. Mithilfe unserer Software können sehr viele unterschiedliche Geschäftsprobleme gelöst werden. Der Nutzen steigt daher kontinuierlich an. Schauen wir uns mal ein Beispiel aus der Lebensmittelbranche an: Vor allem in Brauereien kommen häufig Anlagen von unterschiedlichen Herstellern zum Einsatz, die erst mal gar nichts miteinander zu tun haben. Veltins schafft mit dem PI System aber Transparenz und erhält eine Gesamtübersicht über den Brauprozess. Der Braumeister kann den Prozess somit über ein Handy oder Tablet überwachen, die Wasserqualität prüfen sowie die Temperatur des Abwassers und im Kessel im Blick behalten. Demnach ist allein mit dem PI System Monitoring über unterschiedliche Systeme hinweg möglich. Aber auch die Rückverfolgbarkeit ist in der Lebensmittelproduktion ein wichtiger Aspekt. Unternehmen müssen regelmäßig Produktionsdaten vorweisen, um z. B. zu belegen, dass keine Chargen verunreinigt wurden. Hier schafft das PI System ebenfalls Transparenz über den gesamten Produktionsprozess. Wir sprechen hier also von Qualität oder auch Compliance.

Darüber hinaus lassen sich Applikationen auf dem PI System aufbauen. Aurubis in Hamburg verwendet das PI System, um Energiemanagement zu betreiben. Dabei ist es wichtig zu wissen, wo unterschiedliche Energieverbräuche anfallen und ob diese überhaupt richtig sind. Deshalb hat das Unternehmen ein PI System mit über 5000 Messwerten aufgebaut, die im Millisekundentakt aus 50 unterschiedlichen Systemen ermittelt werden. Dadurch kann Aurubis z. B. Messprobleme erkennen, Energieverbräuche ermitteln und die Effizienz automatisch berechnen.

Zugleich lässt sich das PI System dazu nutzen, Daten an andere Businesssysteme weiterzuleiten. Während RWE in Essen uns anfänglich nur in Kraftwerken eingesetzt hat, um Turbinen zu überwachen und den gesamten Produktionsprozess des Stroms zu managen, fließen inzwischen Echtzeitdaten der Produktion in den Handel ein, sodass Händler darauf basierend Handelsentscheidungen treffen können. Das PI System lässt sich demnach immer weiter ausrollen, um neue Lösungen zu finden und Probleme aufzudecken. Es ist wie eine Einstiegsdroge, wenn man einmal daran geleckt hat.

Welche Voraussetzungen muss der Kunde vor dem Einsatz der Software erfüllen und mit welchen Konsequenzen muss er rechnen?

Die technischen Voraussetzungen sind einfach, denn das PI System läuft auf typischer Industriehardware. Wir sprechen also von relativ minimalen Investitionen. Zudem benötigen wir Zugang zu den Leitsystemen, um unsere Standardschnittstellen zu installieren. Prinzipiell ist der Einstieg in unsere Software mit dem PI System also einfach und kann recht schnell erfolgen. Eine normale Installation dauert ein bis zwei Wochen, dann hat man bereits alle Daten, die in das PI System reinlaufen.

Komplexer ist hingegen die menschliche Ebene, der Wille zur Veränderung. Die Unternehmen müssen sich bewusst sein, was auf sie zukommt, und sie müssen bereit sein, mit Daten zu arbeiten. Sie müssen sich also Gedanken machen, wie die Daten genutzt und strukturiert werden sollen und welche Informationen sie aus den Daten ziehen wollen. Das ist ein Prozess, in den man Arbeit investieren muss.

In einem Unternehmen gibt es sowohl alte als auch neue Maschinen und Anlagen, die Daten in unterschiedlichen, teils veralteten Formaten liefern. Wie gehen Sie hierbei vor?

Der Mix aus alten und neuen Systemen hat natürlich zur Folge, dass es unterschiedliche Kommunikationsprotokolle gibt. Folglich hätten Unternehmen ohne das PI System Schwierigkeiten, an die Daten ranzukommen. Aus diesem Grund haben wir eine sehr große Bibliothek mit beinahe 500 Schnittstellen, die seit 38 Jahren programmiert oder entwickelt werden. Da findet man in aller Regel immer eine Schnittstelle, die zur jeweiligen Anlage passt oder das entsprechende Leitsystem unterstützt. Somit ermöglichen wir es mit dem PI System, an sämtliche Datenquellen heranzukommen und diese in einem System zusammenzuführen.

Ähnlich verhält es sich bei einer Firmenübernahme. In Unternehmen kommen oftmals unterschiedliche Produktionssysteme zum Einsatz, die nicht miteinander kommunizieren. Häufig müssen wir diese Schnittstellen programmieren oder anpassen. Unsere Ingenieure können in solch einem Fall schnell eine Lösung realisieren. Das ist uns wichtig, denn das PI System ist ein System von Ingenieuren für Ingenieure.

Manche IT-Abteilungen sind der Meinung, dass man Sensordaten einfach und billig über einen Data Lake anbinden und analysieren kann. Wie denken Sie und die Automatisierer darüber?

Das ist durchaus ein Thema, das jetzt mit Industrie 4.0 und IoT sehr stark aufkommt und auch in Deutschland vielfach diskutiert wird. Mit Industrie 4.0 sind neue Teams gegründet worden, die aus der Automatisierung und der IT zusammengeführt worden sind. Sie versuchen natürlich, entsprechend kostengünstige Lösungen zu entwickeln. Hierbei kommen immer Data Lakes ins Spiel, also sehr große Datenbanken wie Hadoop, die u. a. auch in einer Cloud laufen. Das ist aber leider, wie schon eingangs besprochen, sehr schwierig: Daten von den Quellsystemen verlustfrei in den Data Lake zu übertragen, ist schon sehr kompliziert. Außerdem fehlt der Kontext, das heißt IT-Fachleute wissen nicht, um was für Daten es sich handelt. Signale haben sehr esoterische Namen, die nur den Ingenieuren bekannt sind. Diese Vorarbeit erledigen wir, indem wir mit unseren Kunden eine Lösung entwickeln, mit der wir die Daten zuerst aufnehmen, vorverarbeiten und anschließend evtl. an einen Data Lake weitergeben. Dabei werden die Daten in die richtige Businesssprache übersetzt, sodass auch der IT-Anwender mit ihnen arbeiten kann. Ferner können wir die Daten bereinigen. Es ist nicht unüblich, dass Sensoren ausfallen oder Kommunikationsprobleme auftreten, die Lücken zur Folge haben. Solche Probleme werden in Data Lakes nicht erkannt, mit unserem PI System allerdings schon.

Welche neuen Geschäftsmodelle ergeben sich für den Kunden?

In der Vergangenheit haben viele Kunden hauptsächlich auf Kostenreduzierung gesetzt, also z. B. Energiemanagement oder Compliance. Momentan ist der Datenaustausch zwischen Unternehmen ein sehr heißes Thema in Deutschland. So können z. B. Maschinenbauer sowie Geräte- oder Anlagenhersteller völlig neue Service- und Geschäftsfelder aufbauen.

Aktuell arbeiten wir mit einem großen Verpackungsmaschinenhersteller für den Pharmaziebereich zusammen. Hier gibt es zwar eine Serviceabteilung, aber die muss jedes Mal, wenn bei einem Kunden etwas an der Maschine anfällt, einen Techniker rausschicken. Das ist kostspielig und zeitaufwendig, vor allem wenn sich der Kunde im Ausland befindet. Deshalb arbeiten wir daran, dass sämtliche Daten in den Maschinen aufgezeichnet und an die Zentrale zurückgesendet werden. Fachleute analysieren diese Daten und informieren den Kunden vorausschauend. Hier spricht man von dem Geschäftsmodell Connected Services.

Weitere Vorteile des Datenaustauschs ergeben sich für miteinander kollaborierende Unternehmen. So betreibt z. B. Ørsted (vormals Dong Energy) in Dänemark sehr große Offshore-Windparks und tauscht Daten z. B. mit Beratern aus, die die täglichen Winddaten analysieren und Empfehlungen für die Produktion abgeben. Aber auch in der Pharmazie ist es gang und gäbe, dass externe Firmen mit der Entwicklung oder Produktion von Wirkstoffen beauftragt werden. Somit sind die Daten auch für sie wichtig, um den weiteren Produktionsprozess zu kennen und optimieren zu können.

Was raten Sie Automatisierern? Sollen sie klein anfangen oder das PI System direkt über die gesamte Produktion ausfahren?

Das kommt immer auf die Situation an, welche Probleme gelöst werden sollen. Im Idealfall fängt man klein an, um Erfahrungen zu sammeln. Später kann man größere Projekte stemmen. Wenn jedoch akute Probleme vorliegen, muss man einen großen Umbau vornehmen, viele Systeme anschließen, ein großes PI System aufbauen und große Datenmengen direkt miteinfangen. Aber auch das kann sehr erfolgreich sein.

In aller Regel beginnen unsere Kunden mit der Implementierung des PI Systems für einen gewissen Zweck, z. B. Compliance. Dann sehen sie, dass sie noch viel mehr mit den Daten machen können, entwickeln Applikationen und erfassen immer mehr Daten. Bei dem Pharmaunternehmen Shire in Wien haben wir das PI System eingeführt, um den Anforderungen der Behörden gerecht zu werden. In der Zwischenzeit hat das Unternehmen viele Applikationen angebaut, um den gesamten betrieblichen Ablauf zu optimieren. Eine Applikation dient bspw. dazu, das Abwasser-Management effizienter zu gestalten. Während in der Vergangenheit manuelle Berichte erstellt wurden, ist dieser Prozess nun automatisiert. Darüber hinaus überwacht das Unternehmen mit der Stadt Wien die Qualität des Stromnetzes, weil das System Schwankungen erkennen kann, die wiederum Einfluss auf den Produktionsprozess haben.

In den USA wird das PI System u. a. in Eishockeystadien eingesetzt. Dabei werden sämtliche Daten zu Temperatur, Wasserqualität, Luftfeuchtigkeit usw. zusammengeführt und Algorithmen entwickelt, wie man die Qualität der Eisoberfläche verbessern und nebenbei Energie sparen kann. Diese Umweltschutzkomponente in Form der Ressourceneinsparung ist ein großer Zusatznutzen des PI Systems.

Veröffentlicht von

Alexandra Pisek

Von Mensch zu Mensch oder zwischen Mensch und Maschine – Kommunikation ist vielfältig und das fasziniert mich bei meiner täglichen Arbeit.

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