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Datenmanagement in der Verpackungsproduktion

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(Bild: Crate.IO)

Kunststoffe sind in der Verpackungsindustrie das am meisten verwendete Material. Rund 900.000 Tonnen Kunststoff wurden den Statistiken zufolge im Jahr 2018 dazu umgeformt – Becher oder Dosen nicht einmal mitgerechnet. So vorteilhaft sich das Material darstellt, so komplex ist allerdings die Produktion. Die Anforderungen an Lieferzeiten, Qualität oder Preis zwingen zu weitgehender Automatisierung. Das stellt hohe Ansprüche an das Datenmanagement.

Das Internet-of-Things hat im industriellen Umfeld in den vergangenen Jahren zu bahnbrechenden Veränderungen geführt. Ehedem isolierte Produktionseinrichtungen wurden zunehmend vernetzt. Das galt in der ersten Stufe für einzelne Produktionslinien, führt aber mehr und mehr zur Verknüpfung ganzer Fabriken.

Das hat vielfältige Gründe: Die Kunststoffflasche ist zwar leicht, aber dennoch denkbar ineffizient beim Transport vom Hersteller zum Befüller. Transportiert wird vornehmlich Luft. Entsprechend sinkt die Wirtschaftlichkeit mit der Länge des Weges. Die Lösung liegt oftmals darin, entsprechende Produktionseinrichtungen nah am Kunden zu errichten. Das ermöglicht zwar zunächst die Just-in-time-Bereitstellung, bedeutet für den Produzenten allerdings den Betrieb einer Vielzahl von Fabriken, verbunden mit der erforderlichen Kontrolle und Steuerung der Anlagen.

Massive Datenmengen

Bereits eine einzelne Fertigungslinie erzeugt Tausende von Datensätzen in Millisekunden. Es gilt, vielfältige physikalische Daten wie Rohstoffmengen, Temperaturen oder Drücke zu erfassen. Zum Zwecke der Qualitätssicherung werden visuelle Prüfungen durchgeführt, um Ausschussprodukte zu erkennen. Die Maschinen selbst geben pausenlos Signale hinsichtlich ihrer Funktion etc.

Der Ausfall einer einzelnen Einheit hat nicht selten den Stillstand der gesamten Produktionslinie zur Folge, was zu wirtschaftlichen Einbußen führen kann. Gefordert sind Lösungen, die mögliche Fehler bereits im Vorfeld erkennen und ein proaktives Troubleshooting ermöglichen. Nur ist das entsprechende Fachpersonal kaum mehr an jedem einzelnen Standort vorzuhalten. Das gilt insbesondere, wenn der Produzent Fabriken betreibt, die sich in wenig attraktiven Regionen befinden. Hier gesellt sich zu dem Problem der Personallogistik die Schwierigkeit, Experten für zum Teil sehr spezialisierte Maschinen zu rekrutieren.

Der Weg führt zwangsläufig zu einer regional übergreifenden Vernetzung und der Überwachung des Produktionsprozesses in entsprechend ausgerüsteten Zentralen. Dazu müssen alle verfügbaren Daten von Maschinen, Sensoren und Geräten in Echtzeit erfasst und mit anderen Informationen intelligent verknüpft werden, um durch entsprechende Analysen geeignete Maßnahmen einleiten zu können. Nur bedarf es dazu einer neuen Generation von Datenbanken, die in der Lage sind, komplexe Zeitreihen zu bewältigen. Das ist am Ende nicht nur eine Frage der Kapazität, sondern auch der Effizienz des Betriebes sowie der Integration in die gesamte IT-Landschaft von den Human Resources bis hin zu ERP- oder CRM-Verfahren.

Beispiel Alpla

Das Beispiel Alpla zeigt, wie mittels der Möglichkeiten des IIoT komplexe Lösungen realisiert werden können, die auf State-of-the-Art-Technologien aufsetzen und diese zu einem Gesamtkonzept verbinden. Mit 178 Produktionswerken in 46 Ländern gehört Alpla zu den Branchengrößen bei der Produktion von Kunststoffbehältern – von der Getränkeflasche über die Kosmetik bis hin zu Dosen für Schmiermittel. Angesichts des Zwanges, die regional fragmentierte Produktion zu steuern und die Kontinuität 24 x 7 sicherzustellen, hat das Unternehmen im Rahmen eines Proof-of-Concept eine durchgängige Lösung entwickelt, die mittels eines Mission-Control-Centers die zentrale Überwachung aller Fertigungseinrichtungen ermöglicht und ein proaktives Troubleshooting ermöglicht.

Alpla hat hierzu mit dem Datenbankentwickler Crate.io zusammengearbeitet. Den Kern bildet die Crate DB, eine Datenbank neuester Generation, die eine unlimitierte Skalierung der Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen und mit verschiedenen Formaten ermöglicht. Das ist deshalb von Bedeutung, weil die Daten etwa von Kameras, die jede einzelne Flasche auf Produktionsfehler hin scannen, die Umdrehungsgeschwindigkeiten von Motoren oder der Durchsatz einer ganzen Linie in Echtzeit korreliert werden müssen, um Abweichungen zu erkennen. Aber mit der reinen Datenbank ist es nicht getan. Vielmehr setzt darauf die Crate IoT Data Platform auf, die eine Echtzeit-Integration von Maschinendaten, ERP-Informationen, Qualitätsdaten und Informationen aus anderen Quellen ermöglicht. Erst dadurch entsteht ein transparentes Bild des gesamten Produktionsprozesses. Der Echtzeitstatus der Maschinen wird mit Informationen über das Produkt, Planungsinformationen und Fehlerzuständen mittels verschiedener Dashboards in Real-Time angezeigt. Das Prozessmanagement erkennt so unmittelbar, wo sich die aktuelle Charge befindet, wo sich Probleme entwickeln und wie sich die gesamte Prozesshistorie darstellt.

Verbesserung der betrieblichen Kennzahlen

Nur ist die Überwachung der Prozesse lediglich der erste Schritt zur Sicherstellung der Produktionskontinuität. Wird aufgrund der Analysen und Korrelationen ein möglicher Fehler erkannt, müssen unmittelbare Aktionen eingeleitet werden. Hierzu hat Alpla einen sogenannten Rule-Service implementiert, der alle Parameter abgreift und prüft sowie im Bedarfsfall Notifications erzeugt, die an die vordefinierten Mitarbeiter in den Fabriken versendet werden – je nach Ursache und Verantwortlichkeiten. Diese Nachrichten erfolgen über eine Text-to-Speech-Funktion auf die Ohrhörer der Mitarbeiter und beinhalten neben der Beschreibung der Ursache auch Hinweise zur Behebung.

Alpla konnte mit diesem Konzept eine Verbesserung der betriebswirtschaftlichen Kennzahlen erzielen. In der Praxis ist der Lösungsansatz vor allem durch die zugrundeliegende Datenmanagement-Technologie in ähnlicher Weise übertragbar.

Aufgrund ihrer architektonischen Konzeption kommt die Crate-Plattform vor allem in Produktionsbetrieben zum Einsatz, die ein großes Volumen dezentraler Datenströme bewältigen müssen. Die Integration wird dadurch erleichtert, dass es sich bei der Crate DB um eine verteilte SQL-Datenbank handelt, die auf einer No-SQL-Basis aufsetzt und auf diese Weise die Vorteile beider Welten verknüpft – auf der einen Seite die Vertrautheit und den Komfort von SQL und auf der anderen Seite die unlimitierte Skalierbarkeit und Flexibilität wie sie im IIoT gefordert sind.

Die Wirtschaftlichkeit für Produktionsbetriebe wird dadurch gesteigert, dass sich die Gesamtlösung ohne eigene Kapitalinvestitionen 24 x 7 in der Cloud betreiben lässt. Das ermöglicht die Fokussierung auf die Kernkompetenz der Produktion.

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Crate.io GmbH
Berlin
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