Vom Produkt-Lieferant zu erweiterten Geschäftsmodellen – Teil 2

Im Teil 1. haben wir die Begründung gelesen, warum bereits heute ein Ventilatoren-Hersteller als System-Lieferant agieren sollte. Will der klassische mittelständische Maschinenbauer von der Entwicklung nicht überrollt werden, muss er sich jedoch den Herausforderungen, die die Digitalisierung mit sich bringt, stellen. Dies setzt aber eine Digitalisierungs-Strategie voraus, die vom Kopf des Unternehmens durchgängig bis in alle Abteilungen gelebt wird. Hat die Geschäftsführung sich von der Notwendigkeit eines Wandels durch Digitalisierung überzeugt, sollte diese ein Team aus der Führungsebene aller Geschäftsbereiche,  also von der Technik, Produktmanagement, Marketing, Vertrieb, Service, Recht, Finanzen und IT bilden. Bei der Komplexität der notwendigen Aufgaben braucht man Mitarbeiter, die für den Wandel gerüstet sind und den Wandel mit vollziehen, vielleicht sogar vorantreiben, miteinander interagieren und man braucht Unternehmer die diesen Wandel führen.

Bild 15: Quelle: Von Webteam UNITY – Eigenes Werk, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=68073586

Eine solche Digitalisierungs-Strategie kann für den klassischen Maschinenbauer der Weg über den Serviceanbieter hin zur Plattformökonomie sein. So heterogen wie die derzeitige IoT-Plattformlandschaft stellt sich auch die Bandbreite möglicher unternehmerischer Zielstellungen innerhalb der Plattformökonomie dar. Sollen Plattformen vertikal, also zur innerbetrieblichen Optimierung der Geschäfts- und Produktionsprozesse, oder horizontal, d.h. zur unternehmensübergreifenden Integration mit Lieferanten und/oder Kunden und Ausrichtung auf erweiterte und/oder neue Geschäftsmodelle eingesetzt werden? Oder beides?

Die Plattformökonomie bietet Anbietern wie Nutzern umfassende Möglichkeiten und Chancen, haben perspektivisch enorme Auswirkungen auf die Erlös- und/oder Kostenposition und können damit einen entscheidenden Beitrag zur strategischen Positionierung eines Unternehmens im Wettbewerb und zu dessen unternehmerischem Erfolg leisten. 

Im Vorgriff zu dem letzten Teil der Berichtsreihe “ Vom Produkt-Lieferant  zu erweiterten Geschäftsmodellen.“ Ein kurzer Überblick. Was sind überhaupt erweiterte Geschäftsmodelle im Kontext der Digitalisierung?

Bild 16: Quelle: Hintergrundbild Norman Glaser über Linkedin 

Zu den  5 häufigsten  Digitalen Geschäftsmodellen zählen:

1. Digitale Plattformen:

Plattform-Angebote sind aktuell die verbreitetste Variante digitaler Geschäftsmodelle. Die Zahl der B2B-Plattformen deutscher Industrieunternehmen steigt immer weiter an.

2. Applikationen:

Tatsächlich können Applikationen auch ein eigenes Geschäftsmodell darstellen, in dem  sie Daten erfassen, analysieren und für den Kunden visualisieren. Ergänzend zum Sammeln und Aufbereiten von Daten gehört die Beratung fest zu diesem Geschäftsmodell – diese Dienstleistungen werden somit zur eigentlichen Grundlage der Umsätze.

3. Produkt als Service:

Dieser Ansatz lässt sich dahingehend ausbauen, dass die Nutzung des Produktes als Service angeboten wird – und nicht das Produkt selbst. Der Kunden bezahlt dann, ähnlich wie bei den Applikationen, für die Nutzung des Produkts. Also ein Pay-per-Use-Angebot.

4. Digitale Elemente:

In eine andere Richtung führt hingegen das Angebot digitaler Elemente, um eigene Produkte effizienter und somit für den Kunden attraktiver zu machen. Die Bandbreite ist dabei sehr groß, sie reicht vom weiten Feld der Sensorik bis hin zu  Augmented Reality. Diese zus. Leistungen erhöhen zwar den Preis, bieten aber gleichzeitig für den Kunden einen deutlichen Mehrwert.

5. Konnektivität:

Die Vernetzung von Produkten und die Analyse von deren Daten bietet vor allem im Bereich der Überwachung und Wartung neue Möglichkeiten. Dies reicht vom Remote Service bis zum Predictive Maintenance-Angebot.

Stellt man sich nun als Ventilator-Hersteller die Frage nach der Zielsetzung eines erweiterten „Digitalen Geschäftsmodell“ so springt einem das 5. Geschäftsmodell, die „Konnektivität“ und die daraus sich ergebenden Möglichkeiten direkt ins Auge. 

Fest steht für mich aber das zukünftige Complete Fan System wird erst als smartes Produkt komplett. Denn hier wird die Grundlage für zwei Lösungsansätze gelegt. Langfristig dem Remote Service bis hin zum  Predictive Maintenance-Angebot. Kurzfristig, und schnell umsetzbar und damit als Einstieg in die Materie ideal. Für den Betreiber der Ventilator-Systeme können digitale Elemente eine kostengünstige, intelligente und effiziente Instandhaltung, mit einer App und Auswertsoftware die selbsterklärend ist, bereits wesentliche Vorteile bieten.  

Bild 17: Quelle: HBC Horst Benderoth Consulting, Bilder: Reitz, Alexander Bürkle

Wenn wir das Ventilator-System aber durch entsprechende Sensoren smart gestalten, nützt dies nur etwas, wenn wir aus den Rückmeldungen auch Analysen und Simulationen durchführen können. Dazu brauchen wir die Daten auf einer Plattform.

Die langfristige Lösung führt über einen Digitalen Zwilling, also dem virtuellen Abbild des realen Produktes der entlang der gesamten Wertschöpfungskette umgesetzt wird, und genau wie das reale Produkt mit den Informationen verbundener Sensoren versorgt wird. Er ist also, wenn Sie so wollen über den gesamten Lebenszyklus des Produktes sein digitales Ebenbild. Zum Thema „Digitaler Zwilling“ jedoch in einem späteren Beitrag Teil 3 mehr. 

Zurück zur IoT-Konnektivitätslösung. Wie las ich doch jetzt in einem Bericht in der Industry of Things – „Kognitive Systeme sind die Nervenzellen des industriellen Internet of Things (IIoT). Messwerte werden erfasst, ausgewertet und bedarfsgerecht weitergeleitet.“

Sehen wir uns doch einmal um, was es an fertigen IoT-Konnektivitätslösung für ein Complet Fan System (CFS) gibt.

Antriebslieferanten bieten bereits sogenannte Smarte Sensoren für deren Motore an, die wichtige Betriebs- und Zustandsparameter zu Vibration, Temperatur, Überlastung, Energieverbrauch etc. erfassen, analysieren und per WLAN bzw. einem Gateway an die Cloud übermitteln. Diese Betriebsdaten werden dann in der Cloud gespeichert. Mit einer entsprechenden App,  und zukünftig auch mittels cloudbasierte Analysemöglichkeiten, stellen die Antriebsfirmen  dem Benutzer technische Motordaten und wertvolle Analyseergebnisse zum Betrieb und Zustand des Motors zur Verfügung. Das Tool schlägt z.B. empfohlene Maßnahmen zur vorbeugenden Wartung vor.

Bild 18: Quelle: ABB, Siemens, WEG

Derartige Lösungen gibt es z.B. bereits von ABB, Siemens aber auch WEG um nur ein paar der großen Anbieter zu nennen. ABB Ability Smart Sensor System  auf seinem IoT Betriebssystem basierend auf der Microsoft Azure Cloud-Plattform. Siemens mit dem Smart Motor Concept auf MindSphere , einem offenen IoT-Betriebssystem von Siemens. WEG Motor Scan  auf ihrer WEG IoT Plattform. 

Bild 19: Quelle: ABB

Auch für die Lagerung gibt es bereits Smart Sensor-Lösungen.

Z.B. der ABB Ability  Smart Sensor für montierte Lager ist eine Überwachungslösung, die eine allgemeine Zustandsanzeige des Lagers bietet, um Sie zu informieren, wenn eine Wartung erforderlich ist, bevor es zu spät ist. Die neueste Smart Sensor-Lösung, die für den Einsatz in Dodge-Lagern von ABB entwickelt wurde, ist ein fortschrittlicher Sensor, der mit dem Lager verbunden ist und kabellos kommuniziert – über Smartphones oder andere Geräte. Der Sensor liefert Vibrations- und Temperaturinformationen, die eine schnelle Zustandsanzeige des Lagers ermöglichen, wodurch ein unerwarteter Ausfall verhindert und die Lebensdauer der Ausrüstung verlängert werden kann.

Über die Maschinenüberwachung Aion inkl. Echtzeit FFT-Analyse (Fast Fourier Transform) und KI-Algorithmen in der Firmware dank Edge-Computing Architektur von AiSight habe ich im Okt. 2020 bereits berichtet.

All diese schönen Dinge sind Cloud-basierte Anwendungen, die für den Ventilatoren-Hersteller keine offenen Systeme darstellen, da diese Software und Datenauswertung auf den Komponenten-Hersteller spezifischen Plattformen betrieben werden. Will man jedoch sowohl die kurzfristige Lösung für einen Soforteinstieg und sich aber auch für die langfristige Lösung und Integration in andere IoT-Datenbanken, wie z.B. die Leonardo-IoT-Plattform von SAP offen halten, benötige ich zumindest ein System, das über eine REST-API die Möglichkeit geschaffen hat mit anderen Systemen zu kommunizieren. 

Hier bietet sich die Lösung von SH-Tools an.

Die SH-Tools GmbH https://www.sh-tools.com/ aus dem Technologiezentrum Marienwerder / Hannover haben jetzt 4 Jahre Forschung und Entwicklung betrieben und somit viel Zeit und Geld investiert, um das SH-Tools System jetzt in den Markt zu bringen. Dazu zählen die Hardware, die ToolBox, wie auch eine Web-Applikation die als Software as a Service (SaaS) oder On-Premises Variante angeboten wird. Das gesamte System ist Herstellerunabhängig und über eine dokumentierte REST-API offen für die Anbindung an weitere Systeme wie SAP, Salesforce etc.

Bild 20: Quelle: SH-Tools GmbH

Mit dem SHT System kann man in der Industrie dezentral in einem All-In-One Datensammler physikalische Messdaten  für die präventive Instandhaltung analysieren und digitalisieren.

Bild 21: Quelle: SH-Tools GmbH – Hardware ToolBox

Die ToolBox umfasst 8 x 4 – 20 mA analoge Eingänge, 2 x digitale Eingänge, wie auch 3 digitale Ausgänge, die als Ampel funktioniert. Eine Möglichkeit für die Internetverbindung ist der Anschluss eines Ethernet Kabel. Alle Anschlüsse sind Standard M12 Anschlüsse.

Darüber hinaus können optionale Antennen angeschlossen werden wie LTE, WLAN /BT und GNSS/GPS. Für die einfache Identifizierung Vor-Ort kann mittels NFC die ToolBox, respektive das Aggregat erkannt werden. Die Stromversorgung wird über 24V gesichert. Alles zusammen ist in einem robusten Aludruckgussgehäuse und ist IP66 / IP67 zertifiziert. 

Cloud-Applikation – MoniTool.

Die Web-Applikation MoniTool wurde genauso wie die Hardware mit der Idee entwickelt, dass alles sehr einfach sein muss. Die Software funktioniert in jedem modernen, aktuellen Internetbrowser.

Bild 22: Quelle: SH-Tools GmbH – Web-Applikation MoniTool

Der Benutzer kommt innerhalb weniger Schritte genau dorthin, wo er sein möchte. Die Übersichtsseite bietet alles auf einem Blick. Bei der Einrichtung weiterer Maschinen und Aggregate wird der Benutzer durch ein einfaches Menü geführt. Die Oberfläche wirkt sehr aufgeräumt und man kommt auf jedem Endgerät wie Notebook, Tablet oder sogar Smartphone schnell zum Ergebnis. 

Die wichtigsten Funktionen sind das Trend-Chart, die digitale Dokumentation wie Ersatzteile, Reparaturberichte, Typenschild und Inbetriebnahmeprotokoll. 

Das jetzige System wurde ausgiebig über 1 Jahr im Feld getestet. Darunter sind Hersteller wie auch Anlagenbetreiber aber auch Anlagenbauer. Vom Instandhalter über den Kaufmann bis hin zum digitalen Visionär sind alle überzeugt, dass die SH-Tools den Zahn der Zeit treffen. 

Die Einbindung.

Die dezentrale Installation ermöglicht es, mit wenig Aufwand das System in den Betrieb zu nehmen. Nachdem alle Dokumente hinterlegt sind, die Sensoren angeschlossen sind und die ToolBox im System hinterlegt ist, hat man die Maschine oder das Aggregat digitalisiert. Ab diesem Zeitpunkt lebt man die Industrie 4.0 und gerade die kleineren Maschinen und Aggregate werden gern übergangen. Doch auch diese ungeplanten Stillstandszeiten können nicht kalkulierbare Kosten verursachen. Durch die Einstellung der Grenzwerte kann man sich alarmieren lassen, sollten diese Überschritten werden. Dieser Vorteil ist für den Anlagenbetreiber und Instandhalter sofort greifbar. Dies kann man im Retrofit Industrie 4.0 Bereich umsetzen aber auch bei Neumaschinen. Gerade wenn es um einen Gewährleistungsfall geht, ist der Blick in die Vergangenheit bei der Maschine hilfreich, um Klärung zu bieten. Handelt es sich um ein unsachgemäßes Betreiben der Maschine und Aggregate oder um einen Konstruktionsfehler. Hierbei zählt nicht den Schuldigen zu finden, sondern um die Nachhaltigkeit und ein weitgehend runden und störungsfreien Produktionsprozess zu erreichen.

Bild 23: Quelle: SH-Tools GmbH – MoniTool – Trend-Chart

Das Arbeiten in der Cloud.

Langfristig werden Dienstleister und Hersteller eine noch bessere Zusammenarbeit mit Ihren Kunden merken. Wenn alle Parteien sich über das gleiche Thema unterhalten und alle zusammen daraus ihren Mehrwert ziehen. Die präventive, zustandsorientierte Instandhaltung verursacht allgemein weniger Kosten, in dem die Laufzeit der Aggregate insgesamt erhöht wird und sich die Wartungskosten reduzieren.  

Durch die gesicherte Cloud können alle Beteiligten im selben Datencenter arbeiten. Restriktive Zugänge ermöglichen ebenfalls, dass bestimmte Benutzergruppen auch nur bestimmte Bereiche bearbeiten können. Des Weiteren können Laufzeiten mit aufgezeichnet werden. Die SH-Tools hat einen aktiven Wartungskalender integriert. Somit kann die Software eine durchschnittliche Laufzeit errechnen und einen Zeitpunkt der Wartung festlegen. Dieser reagiert jederzeit auf das Aggregat. Das heißt, auch bei einer unübersichtlichen Größe an Aggregaten können Instandhalter jetzt feststellen, wann zum Beispiel eine Wartung oder eine Nachschmierkontrolle durchgeführt werden muss.

Bild 24: Quelle: SH-Tools GmbH – Wartungskalender

Die Keyfacts.

  • Optimierung der Anlagensicherheit.
  • Messdatenerfassung.
  • Serviceintervalle für den Kunden werden proaktiv gestaltet (Wartungsverträge).
  • Langzeit-Trendanalyse: Den Aggregatzustand im Fokus halten mittels Langzeit-Trendanalyse.
  • Papierlose Dokumentation.
  • Bestandsaggregate durch Vernetzung modernisieren und somit Kosten optimieren.
  • Vorgeschriebene Inspektionen innerhalb der Gewährleistungszeit sind automatisch terminierbar.
  • Bei Erstinbetriebnahme oder nach Revisionen von Aggregaten. permanente digitale Überwachung der Messwerte während des Probelauf.

Unterschied Mess- und Regelwarte zu Instandhaltung.

Mess- und Regelwarte:

Eine plötzliche Fehlfunktion der Aggregate wird von der Prozessparameterüberwachung nicht immer gleich erkannt. Die Prozessparameter sind hauptsächlich für den aktuellen Live-Prozessablauf zuständig. Für die reine Instandhaltung sehr komplex und teuer.

Präventive Instandhaltung:

Messen und Vorhalten von Maschinenparametern zum Überwachen der Aggregate. Frühzeitige Erkennung von Problemen durch Trendanalyse. Schnelle Reaktion durch Alarmierung bei Grenzwertüberschreitung. Garantie für eine zuverlässige Produktion und konsequente Kontrolle der Aggregate.

 

 

Bild 25: Quelle: SH-Tools GmbH – Einsatzbeispiel

Im Teil 3 meines Blog-Berichtes werde ich mich dann mit dem Digitalen Zwilling des CFS auseinandersetzen.

Vom Produkt-Lieferant zu erweiterten Geschäftsmodellen – Teil 1

In dem folgenden Beitrag  Teil 1 möchte ich am Beispiel des Ventilatorenbaus, den aktuellen Stand und die Chancen  aufzeigen, die sich, und das gilt stellvertretend für viele mittelständische Maschinenbauer, durch die Digitalisierung ergeben.

Bild 1: Quelle: HBC Horst Benderoth Consulting, Bild Reitz Ventilatoren

Wenn wir uns den aktuellen Stand bei der Mehrzahl der mittelständischen Ventilatorenbauer ansehen, stellen wir fest, daß diese meist reine Produkt-Lieferanten sind. Was heißt das?

Für alle Leser, die nicht gerade aus dem Ventilatorenbau kommen und nicht unbedingt nach einer DIN-Norm suchen, sondern einfach mal googeln was Wikipedia als Begriffs-Definition so anbietet, finden sie folgende Definition:                                                                                                Ein Ventilator (von lat. Ventilare  „Wind erzeugen“, „Kühlung zufächeln“)  ist eine fremd angetriebene Strömungsmaschine, die meist mittels eines in einem Gehäuse rotierenden Laufrads ein gasförmiges Medium fördert und verdichtet sowie dabei zwischen Ansaug- und Druckseite ein Druckverhältnis zwischen 1 und 1,1 erzielt.

Bild 2: Quelle: Bild; fotolia, Text; http://de.wikepedia.org/wki/Ventilator

Maschinen mit einem Druckverhältnis zwischen 1,1 und 3 sind Gebläse. Ventilatoren und Gebläse werden auch als Lüfter bezeichnet, insbesondere wenn sie zur Luftabsaugung vorgesehen sind. Im weiteren Sinn werden alle zu den Verdichtern gerechnet. Verdichter im engeren Sinn erzielen dagegen Druckverhältnisse von mehr  als 3. Im Verhältnis zur Leistung erzielen Ventilatoren aufgrund des niedrigen Druckverhältnisses hohe Volumenströme. Gebläse wegen des mittleren Druckverhältnisses mittlere Volumenströme. Für die, die jetzt ganz verwirrt sind, das Ganze einfach in Bildern.

Bild 3: Quelle: TROX-TLT, Berliner Luft, Nicotra Gebhardt, TLT Turbo, Reitz Ventilatoren 

Unter dem Sammelbegriff Ventilatoren laufen die verschiedensten Ausprägungen. Während  grundsätzlich zwischen Axial- und Radialventilatoren unterschieden wird, ist ein weiteres Unterscheidungskriterium die Anwendung. Hier wird zwischen Klimaventilatoren oder auch  Ventilatoren der Technischen Gebäude Ausrüstung einerseits

Bild 4: Quelle: Reitz Ventilatoren, TLT Turbo

und den Industrieventilatoren bzw. Prozess-Ventilatoren andererseits unterschieden. Die unterschiedlichen Anforderungen an die Ventilatoren prägen hier deutlich die Ausführungen und Bauarten der Ventilatoren.

Bild 5: Quelle: IKTD Universität Stuttgart, Dipl.-Ing. Matthias Bachmann und Dipl.-Ing. S. Recker 

Allen gemeinsam ist die Tatsache, dass der Produkt-Lieferant im Ventilatorenbau  versucht das eigentliche Produkt, also den Ventilator zu optimieren, d.h.; Die optimale Auslegungsdrehzahl zu finden,  mittels CFD-Analyse die Laufradströmung und damit den Wirkungsgrad zu verbessern,  mittels FEM  und Modal-Analysen die Laufradbelastung und damit Festigkeit  mit kleinst möglichen Massen zu realisieren, Untersuchungen der Lagerbelastung durchzuführen, sowie Maßnahmen zu Geräuschreduzierung vorzunehmen.

Kurz er ist bemüht, im Sinne der zuständigen EU-Richtlinien  und Verordnungen, ein effizientes Produkt zu gestalten, zu fertigen und zu liefern.

Bild 6: Quelle: HBC Horst Benderoth Consulting, Bild Reitz Ventilatoren

Der nächste Schritt in der Entwicklung des Ventilatorenbaus ist der Systemlieferant. Dies vor allem getrieben durch die EU-Richtlinien, wie der Er-P-Richtlinie 2009/125/EG sowie der speziell auf Ventilatoren bezogene Verordnung (EU) Nr. 327/2011, aber auch der internationalen Normenreihe IEC 61800-9, die eine ganzheitliche Betrachtung der Effizienz eines kompletten Antriebsystems ermöglicht. Die deutsche Fassung dieser internationalen Norm ist mit der  DIN EN 61800-9-2 am 01.01.2018 veröffentlicht worden und ersetzt die bisherige DIN EN 50598-2. Hierin heißt es, um die effizienteste Lösung einer elektrisch betriebenen Arbeitsmaschine herauszufinden, müssen zur Energieeffizienzindex      (EEI) -Ermittlung die Verluste des eingesetzten Motorsystems vorliegen. Hinzu kommen die Verluste der Arbeitsmaschine inklusiv der Übertragungs-Module. Also das Zusammenspiel des kompletten Ventilatorsystems.

Mit der internationalen Normreihe IEC 61800-9 wurde im Jahr 2017 ein normatives Werkzeug veröffentlicht, das unter anderem eine objektive Bewertung der Energieeffizienz von Antriebssystemen, aber auch des erweiterten Produktbereiches ermöglicht. Die Effizienzklassen der Complete Drive Module (der Frequenzumrichter) werden hierin in den Klassen IE0 bis IE2 festgelegt. Vergleichbares gilt für das Power Drive System also das komplette Antriebssystem (Motor+FU). Bei der Ermittlung der Verluste eines Power-Drive-Systems werden die Einzelverluste des Motors und des kompletten FU´s addiert. Die Verlustbestimmung wird in 8 Betriebspunkten ermittelt. Um die effizienteste Lösung einer elektrisch betriebenen Arbeitsmaschine herauszufinden, müssen zur Energieeffizienzindex (EEI)-Ermittlung die Verluste des eingesetzten Motorsystems vorliegen. Hinzu kommen die Verluste der Arbeitsmaschine inklusiv der Übertragungs-Module. Die Arbeitsmaschine ist in unserem Fall der Ventilator.

Bild 7: Quelle: ZVEI – Handout – zu Norm EN 50598 – heute DIN EN 61800-9-2

Entscheidend dabei ist die Einsicht, nicht Komponenten sparen Energie, sondern Systeme in ihrer verfahrenstechnischen Anwendung.

Bild 8: Quelle: HBC Horst Benderoth Consulting

Da aber der entscheidende Ansatz der Verlustvermeidung bei der Wahl des Regelkonzeptes von den verfahrenstechnischen Anforderungen des Kundenprozesses bestimmt wird, sollte also auch logischerweise die konzeptionelle Gestaltung, Lieferung und damit Verantwortung des erweiterten Produktes Ventilatorsystem in einer Hand bei dem Ventilatorlieferanten angesiedelt sein. Nur er kann bei den vom Verfahrenstechniker vorgegebenen Lastpunkten einer Anlage die mit der Ventilatorkennlinie und dem entsprechend gewählten Regelungskonzept sich ergebenden Arbeitspunkte und damit den Energieeffizienzindex (EEI) des kompletten Ventilatorsystems (CFS) bestimmen bzw. ein für die Anforderungen entsprechendes Ventilatorsystem auslegen. Eine strikte Trennung von Maschinenbau und Antriebstechnik muss dem Energieeffizienzgedanken weichen. Deshalb plädiere ich bereits aus Energieeffizienzgründen, das CFS als Einheit zu betrachten und die Konzeptionierung und Lieferung in einer Hand zu belassen.

Das es weitere Gründe für die einheitliche Behandlung als Ventilatorsystem gerade im Zuge der Digitalisierung gibt, wird in dem weiteren Verlauf dieses Beitrags deutlich.

Eine sehr gelungene Umsetzung eines kompletten Ventilator-Systems aus dem Niederdruckbereich sehen Sie hier mit einer Baureihe der Firma ebmpapst. Und zwar das Ventilator-System der Baureihe RadiFit:

Bild 9:  Quelle: ebmpapst Produkt RadiFit 

Es besteht aus den Komponenten: Spiralgehäuse, Hochleistungslaufrad, GreenTech EC-Motor und  der elektronischen Steuerung für eine stufenlos steuerbare Drehzahl mit integriertem Blockier- und Übertemperaturschutz.

Bei dieser Art Ventilatoren, würde kein Kunde auf die Idee kommen den Antrieb oder die Regelung beizustellen. Ganz abgesehen davon, dass ebm-papst die Antriebe auch selbst herstellt.

Bild 10: Quelle: ebmpapst Produkt RadiCal

Bei dem rückwärtsgekrümmten GreenTech EC-Ventilator der RadiCal Baureihe handelt es sich um eine All-in_One Lösung aus einer Hand. Also Laufrad, GreenTech EC-Motor mit integrierter Steuerelektronik und Spiralgehäuse. Zus. einer zum Patent angemeldeten Volumenstrommessung  mit Flügelradanemometer, Feuchtigkeits- und Temperatursensoren und einer MODBUS-RTU Schnittstelle. ebm-papst zeigte 2018 auf der Messe Chillventa in Nürnberg bereits die Linie GreenIntelligence. Hierbei entwickelt ebm-papst aus energieeffizienten Ventilatoren und Antrieben eine intelligente vernetzte Komplettlösung. Alle Produkte mit GreenIntelligence von ebm-papst sind IoT-fähig und mit jedem System vernetzbar – und das schnell und einfach per Plug & Play. D.h. hier sind Smart Fans bereits Realität.

Bild 11: Quelle: HBC Horst Benderoth Consulting, Bilder: Scheuch, Reitz

Anders sieht das bei den sogenannten Industrie- bzw. Prozeß-Ventilatoren aus. Hier wollen oft sogar die Ventilatorlieferanten nichts mit der E-Technik, geschweige denn  der Leistungs-Elektronik zu tun haben. Denn wie höre ich häufig. „Wir sind ja schließlich Maschinenbauer“. Aber auch hier besteht das komplette Ventilator-System immer aus dem eigentlichen Ventilator (also dem Laufrad, dem Gehäuse, bei separater Lagerung den Lagern, den  Moment übertragenden Komponenten (Kupplung, Riementrieb) und den Konsolen etc.)

Bild 12: Quelle: HBC Horst Benderoth Consulting, Bilder: Scheuch, Danfoss, ABB, Siemens, REEL S.r.l.

dem Antrieb – In den meisten Fällen einem Elektromotor, wobei man je nach Einsatzbedingungen und Antriebsgröße entscheiden muss, welche Antriebslösung die richtige ist. Drehstromasynchronmotor mit Alu-Läufer. Drehstromasynchronmotor mit Kupferläufer. Synchronmotor mit Permanentmagneten am Rotor. Synchronreluktanzmotor dessen spezielles Rotordesign den magnetischen Fluss führt und so ein Reluktanzmoment erzeugt. Wobei der Synchronmotor mit Permanentmagneten bei kleineren Leistungen und hohen dyn. Anforderungen und der Synchronreluktanzmotor bei Leistungen bis max. 450 kW  die richtige Wahl bei dem Wunsch nach einer Effizienzklasse >=IE4 in Verbindung mit einem Frequenzumrichter sind. Die verschiedenen Motorkonzepte beeinflussen erheblich den Antriebswirkungsgrad.

Bild 13: Quelle: HBC Horst Benderoth Consulting, Bilder: Scheuch, Reitz, CG Drives & Automation, Siemens, ABB, Danfoss

Die dritte wichtige Komponente ist die Regelung.

Ob Drosselklappenregelung, Drallregelung oder Drehzahlregelung, und hierbei je nach Leistung mit einem Aufsatz-FU, mit einem Einbaugerät oder einem kompletten Schranksystem. Der richtige Antrieb (Motor +FU) bestimmt schon einmal den Antriebssystem-Wirkungsgrad. In Verbindung mit dem Ventilator dann den Ventilatorsystem-Wirkungsgrad und was viel wichtiger ist, durch die Unterschiede in der Regelungsart die unterschiedlichen Leistungsaufnahmen über den Regelbereich. Entscheidend  ist aber hier, dass das Ventilator-System, also Ventilator, Motor und Regelung exakt aufeinander abgestimmt ist. Wobei hier leider in der Praxis oft die Systemkomponenten auseinander gerissen werden (also nicht aus einer Hand geliefert werden), weshalb gerade die Abstimmarbeiten vernachlässigt werden, obgleich diese von großer Bedeutung sind, da es sonst bei nicht richtig abgestimmten Ventilator-Systemen bzw. falsch parametrierten Antriebssystemen zu Schwingungen und letztlich Schäden an den Ventilatoren kommen kann.

Wenn in den ErP-Richtlinien bzw. der EU-Verordnung Nr. 327/2011 vom Ventilator-System-Wirkungsgrad gesprochen wird, sind also zumindest diese drei Komponenten gemeint.

Bild 14: Quelle: HBC Horst Benderoth Consulting, Bilder: Scheuch, Siemens, Reitz

Zwar nicht im Sinne der EU-Richtlinie 327/2011, wohl aber im Sinne der Anforderungen an ein optimales Ventilator-System, gehören die aktiven oder passiven Maßnahmen zur Schallreduktion mit in die Betrachtung. Denn auch hier gewinnen durch steigende Marktanforderungen und verschärfte gesetzliche Bestimmungen maschinenakustische Produktanforderungen immer mehr an Bedeutung.

Ist damit das Ventilator-System abgerundet? – Ich sage nein.

Denn wenn wir im Ergebnis erweiterte digitale Geschäftsmodelle anstreben, müssen erst die Grundlagen, die digitale Geschäftsmodelle erst möglich machen, gelöst und damit vorhanden sein.

Hierzu zählen, die Sensorik, Konnektivität, Cloud-Nutzung, das Arbeiten mit Digitalen Zwillingen und den Plattform-Technologien.

Im Teil 2 werde ich über die Sensorik berichten bzw. versuche ich zu der Frage, wie bekommen wir die Daten zu einer vorausschauenden Wartung bis hin zu einem IoT-basierten Predictive Maintenance des CFS in den Griff, Antworten zu finden.

Aion von AiSight – Maschinenüberwachung inkl. Echtzeit FFT-Analyse (Fast Fourier Transform) und KI-Algorithmen in der Firmware dank Edge-Computing Architektur

Zwei wichtige Faktoren, die bei der Entwicklung einer Digitalisierungsstrategie berücksichtigt werden müssen, sind, dass alle Prozesse digitalisiert werden können und dass dies manchmal einfacher ist als gedacht.

Basierend auf diesen Prinzipien wächst AiSight, ein in Berlin ansässiges, junges, internationales Startup, weiterhin erfolgreich.

Die neueste Version ihrer Lösung „Aion“ wurde gerade veröffentlicht.  Es nutzt Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um den Zustand einer Maschine in Echtzeit zu bestimmen, Fehler vorherzusagen und die Maschinenparameter basierend auf Sensordaten dynamisch zu regulieren.  Aion besteht sowohl aus Hardware- als auch aus Softwarekomponenten.

Die Hardware besteht aus einem Sensorkit, das eine Vielzahl von Sensoren enthält und so optimiert ist, dass eine Plug & Play-Installation ohne spezielles Fachwissen möglich ist.

Die Software verwendet maschinelle Lernmodelle, um den Zustand einer Maschine zu bewerten, Anomalien zu identifizieren und Fehlerursachen basierend auf Mustern und physikalischen Parametern in den Sensordaten zu bestimmen.  Der Schlüsselalgorithmus dieser Lösung ist das „akustische Fingerprinting“, bei dem physikalische Parameter aus den Sensordaten extrahiert werden, um Muster zu identifizieren.

Was Aion von anderen Lösungen auf dem Markt unterscheidet, ist die einfache Implementierung und Skalierbarkeit, die diese sehr fortschrittlichen Analysen auch für KMU zugänglich macht.

Unter den Anwendungen von Aion finden sich auch Industrieventilatoren.  Die Funktionsweise der Lösung setzt ein gründliches Wissen darüber voraus, weshalb solche Maschinen ausfallen können.  Basierend auf diesem Wissen ist es möglich, die von Ventilatoren oder anderen Maschinen ausgehenden Schwingungen zu interpretieren und sie mit einem bestimmten Fehler zu verknüpfen.

Die Hauptfehler, mit denen Industrieventilatoren konfrontiert werden können, sind Lagerfehler.  Die Lager sind eine der wichtigsten Komponenten eines Ventilators, daher kann die Vorhersage ihrer Fehlfunktion äußerst wichtig sein.  Die Hauptursachen für einen Lagerfehler sind Schmierung (das Schmiermittel kann aufgrund hoher Temperaturen unzureichend, ungeeignet oder verschlechtert sein) und Verunreinigungen, die auftreten, wenn Fremdstoffe und Partikel mit dem Lager in Kontakt kommen.

Durch Beobachtung von Vibrationen ist es möglich, einen Lagerfehler zu erkennen.

 

 

 

 

(Abbildung 1)

Die Vermeidung von Lagerfehlern ist auch möglich, indem wichtige Ereignisse überwacht werden, die die Wahrscheinlichkeit von Lagerfehlern erhöhen können. 

Es folgen einige Beispiele.

-Unwucht. Diese Fehler treten im Allgemeinen auf, wenn sich Material auf den Laufradschaufeln ansammelt und dies dann von einigen Schaufeln ungleich abplatzt oder wenn hohe Temperaturen, die ein Ventilator im Betrieb erreicht, eine ungleichmäßige Ausdehnung einiger Komponenten des Laufrades verursachen. Diese Unwucht erhöht die Wahrscheinlichkeit eines Lagerfehlers exponentiell. 

 

 

 

 

(Abbildung 2)

-Fehlausrichtung:  Dieser Fehler hängt hauptsächlich mit der falschen Installation neuer Geräte (wie Kupplung, Antrieb etc.) oder mit Wellen und Lagern zusammen, die nicht richtig montiert wurden.

 

 

 

 

 

(Abbildung 3)

Neben der Erkennung von Fehlern oder Schlüsselereignissen, die zu diesen führen könnten, kann die Vibrationsüberwachung auch die aktuellen Wartungsvorgänge optimieren.  Es gibt zwei Beispiele für Fehler, die auf unsachgemäße Wartungsarbeiten zurückzuführen sind.

Erstens treten nach Wartungssitzungen, bei denen das Lager auf der Welle gewechselt wird, häufig Fehlausrichtungen auf.  Durch die ständige Überwachung von Industriemaschinen ist es auch möglich, solche Fehler sofort zu erkennen.

Zweitens ist bei Industrieventilatoren eine ordnungsgemäße Reinigung der Schaufeln von grundlegender Bedeutung.  Eine zu häufige oder zu späte Durchführung dieses Vorgangs kann zu einer Verringerung der Effizienz führen.  AiSight ist in der Lage, diese Art von Fehlern zu erkennen und die Planung der Wartungsvorgänge zu vereinfachen, um mit maximaler Leistung zu arbeiten.

Die Art und Weise, wie AiSight den Bediener auf all diese Fehler aufmerksam machen kann, ist sehr einfach: Aion kann an jede Industriemaschine angeschlossen werden.  Seine Sensoren verfolgen viele Parameter wie Temperatur, Magnetfeld und hauptsächlich Vibration.  Die dreiachsige Analyse ermöglicht eine hochauflösende Überwachung aller Arten von Geräten. Die Firmware führt eine FFT-Analyse (Fast Fourier Transform) und eine Reihe verschiedener Signalverarbeitungstechniken in Echtzeit durch.  Die FFT-Analyse kann die Zeitbereichsdaten erfassen mit der Erkennung von transienten Signalen, Schwebungen sowie wiederkehrenden Stoßfolgen und diese in den Frequenzbereich umwandeln, um den Bedienern zu zeigen, wie sich die Vibrationen der Maschine verhalten und wie diese mit der Normalität verglichen werden (wie in den obigen Grafiken dargestellt).  Die Analyse der Frequenzgraphen erleichtert die Erkennung der Grundursache hinter jedem Fehler.  Die Algorithmen für maschinelles Lernen, die die Analyse durchführen, sind bereits für die Interpretation dieser Daten geschult und für die direkte Anwendung in den im Sensor eingebetteten leistungsstarken Mikroprozessoren optimiert.  Dies ist möglich durch eine Kombination der neuesten Fortschritte in der Mikroprozessortechnologie und der Optimierung von Algorithmen für extrem leistungsschwache Umgebungen.  Die Edge-Computing-Architektur impliziert, dass nur relevante Daten an die Cloud gesendet werden, wodurch der Datenverkehr erheblich reduziert wird.

Alle Daten sind in Echtzeit auf dem Dashboard sichtbar. Wenn ein Fehler erkannt wird, werden Warnungen nicht nur über das Dashboard (siehe Titelbild), sondern auch per E-Mail und SMS gesendet, um ein rechtzeitiges Eingreifen zu ermöglichen.

Bei rotierenden Geräten kann diese Analyse zu einer durchschnittlichen Erhöhung der Betriebszeit um 6% führen, was sich positiv auf die Gesamtanlageneffektivität (OEE) auswirkt.  Die Wartungsproduktivität kann sich im Durchschnitt um 45% verbessern. Meistens wird sie entsprechend den Anforderungen der Geräte geplant und durchgeführt, wodurch die Belastung der Bediener durch ungeplante Eingriffe verringert wird.

Digitale Produktentwicklung – Additive Fertigung

Bei der digitalen Produktentwicklung im Ventilatorenbau erschließen sich dem Entwickler ganz neue Möglichkeiten, um anforderungsgerechte, hocheffiziente Laufräder mit räumlich gekrümmten Schaufeln für hochtourige Ventilatoren zu konzipieren. 

Stellten bisher noch für den Entwickler bei dem klassischen Ventilatorenbauer fertigungstechnische Voraussetzungen eng gesetzte Formgebungszwänge, sowie knappe Budgetrahmen bei der Neuentwicklung kundenauftragsbezogener Individualprodukte unüberwindbare Hindernisse dar, zeigen heute Lösungsansätze wie der „Digitale Ventilatoren-Prüfstand“ und die „Additive Fertigung“ Wege zur Realisierung auf.  

Während ich in meinem Beitrag „Von der digitalen Produktentwicklung zum erweiterten Geschäftsmodell“ bereits ausführlich über die Chancen und kommerziellen Vorteile eines entwickelten „Digitalen Ventilatoren-Prüfstand“ berichtet und hierin aufgezeigt habe wie der Entwickler und Anbieter einer derartigen SaaS-Lösung auf einer entsprechenden Plattform auch hiermit monetäre Ziele verfolgen kann, zeigt der Markt auch der Fertigungsindustrie gleiche Zielsetzung auf. 

Auf der Suche nach Umsetzungsmöglichkeiten seiner digital entwickelten Ideen bieten heute bereits einige Firmen Dienste der Additiven Fertigung an. Schöne Beispiele hierzu liefern die Plattform mipart.com der Firma BAM GmbH, aber auch die Firma Mark 3D GmbH, um nur zwei Anbieter von vielen zu nennen. Gerade auch bei kundenauftragsbezogenen Individualprodukten bietet sich die Additive Fertigung oder auch Additive Manufacturing (AM) als Fertigungsverfahren an. So bietet z.B. pulverbasiertes Schmelzen mit einem Laser, wie dem Selektive Lasersintern (SLS) oder Selektive Laserschmelzen (SLM) bei dem der zu verarbeitende Werkstoff in Pulverform in einer dünnen Schicht auf einer Grundplatte aufgebracht und mittels Laserstrahl entsprechend einer programmtechnisch vorgegebenen Bahn Schicht für Schicht lokal vollständig umgeschmolzen wird, eine kostengünstige Möglichkeit die Laufräder aus extremen Materialien herzustellen. Eine weitere innovative Technologie um Metall zu drucken zeigt der Metal X von Mark3D auf. In der Atomic Diffusion Additive Manufacturing kurz ADAM-Technologie besteht das Druckmaterial aus Kunststoff und einem Metallpulver in sehr hoher Konzentration. Gedruckt wird dann im FFF-Verfahren (Fused Filament Fabrication) – komplett ohne giftigen Metallstaub. Darauf folgt der Sinterprozess und das Ergebnis ist ein über Nacht gefertigtes Metallteil. Durch den Sinterprozess erfolgt eine Atomare Diffusion. Durch die Hitze verschieben sich die Atome leicht und verkleben. Dadurch erreichen die Bauteile hervorragende mechanische Eigenschaften und eine enorme Steifigkeit auch in z-Richtung. 

Von reinem Kupfer über Edel- und Werkzeugstähle bis hin zu Inconel 615 oder in naher Zukunft auch Titanlegierungen.

Aber auch aus Werkstoffen wie dem Polyamid PA12 lassen sich beispielsweise mit der sogenannten Multi Jet Fusion Technologie (eine 3D Druck Technologie von HP) entsprechende Laufräder mit räumlich gekrümmten Schaufeln herstellen. 

Mit der Continuous Filament Fabrication kurz CFF-Technologie, ein Verfahren, das die Mark3D GmbH einsetzt, lassen sich sogar Laufräder aus ONYX (PA6 mit 15% Carbonfaseranteil) in Verbindung mit einer Carbon-Endlosfaser herstellen.

Mit anderen Worten, der Entwicklung von extrem hochtourigen Turbo-Laufrädern stehen sowohl von der Materialseite, als auch aus Kostensicht von der Fertigungsseite keine Hindernisse mehr im Weg. In Verbindung mit regelbaren, hochtourigen Antriebssystemen können sich hier dem Ventilatorenbauer ganz neue, erweiterte Märkte eröffnen.

Remote Services unterstützt durch Augmented Reality

In Zeiten der COVID-19-Pandemie geben staatliche Gesundheitsorganisationen stetig neue, verschärfte Empfehlungen heraus, wie Unternehmen die Gesundheit und Sicherheit von Mitarbeitern, Kunden und Partnern gewährleisten können.

Wie für die Angestellten mit dem homeoffice muss auch der Service beispielsweise nach neuen Wegen suchen seine Arbeitsweise so anzupassen, dass ein Einsatz vor Ort beim Kunden durch einen Remote Service ersetzt werden kann. Will ein Unternehmen trotz Reiseeinschränkungen seinem Kunden bzw. dem Betreiber seiner gelieferten Produkte für Einsätze bei denen Fachwissen erforderlich ist, Hilfestellung gewähren, so stehen heute Fernunterstützungsprodukte bereit, um Betreiberpersonal vor Ort durch das Fachwissen der Experten des Produktlieferanten zu unterstützen, Anweisungen zu geben, um so Wartungen und Reparaturen mittels Remote Services durchzuführen und den Anlagenbetrieb zu sichern.

Hier helfen oft einfache Dinge. Die Kollaborations-App Vuforia Chalk beispielsweise, für die PTC seinen Kunden für eine erste Laufzeit bis zum 30. Juni 2020 während der Krisenzeit kostenfreien Zugang gewährt, kann helfen den Betrieb aufrecht zu erhalten, aber auch für Tests genutzt zu werden, um sich über die Möglichkeiten eines Remote Services zu informieren.   

Von der digitalen Produktentwicklung zum erweiterten Geschäftsmodell

Die digitale Produktentwicklung hinkt in vielen KMU´s noch hinterher. Dabei kann die Digitalisierung der Produktentwicklung in vielen Unternehmen die Effizienz um ca. 30 Prozent steigern und die Kosten nicht unerheblich verringern.

Im Ventilatorenbau wird heute zwar üblicherweise Strömungssimulationssoftware zur Optimierung und Gestaltung des Schaufelkanals an den Laufrädern eingesetzt, die rechnerkapazitätsintensiven Berechnungen werden aber zum Teil über Nacht bzw. über mehrere Tage durchgeführt, da die meist Klein- oder Mittelständler im Ventilatorenbau nicht über ausreichend  Rechner Power verfügen.

Bei Flugantrieben und Gasturbinen ist 3D-CFD heute Standard. Hier verkaufen beispielsweise die Gasturbinenhersteller ihre Produkte noch bevor der erste Prototyp existiert und dies mit Wirkungsgradzusagen, deren Abweichung von der Vorberechnung im Bereich weit unter 1% liegt. Dies wäre ohne die digitalisierte Produktentwicklung unterstützt durch 3D-CFD-Simualtionsrechnungen noch während der Produktentwicklung nicht denkbar.

Will nun der Ventilatorenbauer auch auf Kundenwünsche und prozessorientierte Auslegung seiner Produkte eingehen, ist es ratsam sich der Plattformdienste großer Anbieter zu bedienen. Hier sind 3D-Konstruktions- und Simulationsprogramme als SaaS-Dienste verfügbar. So bietet beispielsweise das Simcenter Lösungen zur Kombination von Systemsimulation, 3D-CAE und Tests und unterstützt den Anwender somit, die Leistung über sämtliche kritische Attribute hinweg früher und während des gesamten Produktlebenszyklus zu prognostizieren. D.h. von der Produkterstellung, dem parallel erstellten Digital Twin des Produktes  bis hin zur integrierten Lösung für CFD-fokussierte Multiphysik-Simulation stehen Lösungen bereit. Außerdem bekommt man heute auch für wenig Geld nahezu unbegrenzte Rechenleistung, u.a. auch zum Mieten in der Cloud. Bei Verwendung der  attraktiven PowerSession-Lizenzfunktion beispielsweise lässt sich ein Simulations-Auftrag auf einer unbegrenzten Anzahl von Hochleistungscomputern ausführen um tiefere Einblicke in die 3D Strömung an jedem Ort des Ventilators (Laufradschaufelkanal und Spiralgehäuse) sowie in jedem Lastfall zu gewinnen und das daraus resultierende Verständnis plus die im Vergleich zur Messung frühere Verfügbarkeit der Daten schon in der Entwurfsphase zu erhalten. 

Mit derart durchgängigen Lösungen an PLM-Software läßt sich so, nicht nur ein Digitaler Zwilling eines Ventilators, sondern auch z.B. ein Digitaler Leistungsprüfstand erstellen. Während bei der herkömmlichen Erstellung eines Prototyps und Messungen an einem herkömmlich realem Leistungsprüfstand die Entwicklung aus Zeit- und Kostengründen auf wenige Designvarianten beschränkt ist, ließe sich an einem Digital Twin eines Leistungsprüfstands das gesamte Spektrum der Möglichkeiten und kreativen Ideen mit hunderten virtuellen Varianten ausprobieren und damit eine enorme Flexibilität und Reaktion auf individuellen Kundenanforderungen erreichen. Das Verständnis, was bei welchen Änderungen von Parametern in der Abhängigkeit von anderen Parametern passiert, kann man mittels Simulation so viel besser erreichen. Außerdem lassen sich auf einem Digitalen Prüfstand einige Erkenntnisse viel genauer darstellen. Skalare Werte wie z.B. die Wellenleistung können natürlich auf einem realen Prüfstand gut gemessen werden. Aber bereits bei der Austrittstemperatur der Luft fängt es schon an; Reicht eine Sonde oder ist die Temperatur an der Austrittsebene stark ungleichförmig?

Bleibt die Frage, warum sollte ein Ventilatorhersteller einen Digitalen-Leistungsprüfstand erstellen, wenn er einen realen Leistungsprüfstand gemäß den Anforderungen der DIN EN ISO 5801 unterhält? 

Abgesehen von dem eigenen Nutzen bei der schnellen Anpassungsfähigkeit auf Kundenanforderungen, den wesentlich weitreichenderen Erkenntnissen bei der Produktentwicklung und den damit erzielten Wettbewerbsvorsprung, sind auch die realen Betriebskosten gegenüber einem realen Leistungsprüfstand geringer. Die Kosten zur Leistungsvorhaltung den EVU´s gegenüber sind hier nur ein Beispiel. Was aber meiner Meinung nach viel interessanter ist, ein derart skalierbarer Digitaler Leistungsprüfstand könnte als App auf einer Plattform angeboten werden und damit als ein weiterer Baustein der Dienstleistung im Bereich erweitertes Geschäftsmodell fungieren. Bedenken mit diesem Angebot den Wettbewerb schlau zu machen, lassen sich schnell ausräumen. Schließlich muss dieser selbst seine digitale Produktentwicklung betreiben um einen Digitalen Twin seines Produktes an dem Angebot eines Digitalen Leistungsprüfstands zu testen. Die eigenen Produkt- und Ergebnisdaten liegen jeweils strikt gesichert in einem eigenen Bereich. Es würde also der Wettbewerb nicht auf die Daten der eigenen Produktentwicklung zugreifen können, sondern lediglich das Angebot eines digitalen Ventilatorenprüfstands und der Anmietung der Rechnerleistung zugreifen können.

Ein skalierbarer Digitaler Ventilatorenprüfstand könnte also nicht nur der eigenen Produktentwicklung und Anpassungsfähigkeit an Kundenbedürfnisse zugute kommen, sondern als erweitertes Geschäftsmodell auch monetäre Ziele verfolgen.

Schritt 5 – Von der MindSphere Applikation „Analyze MyDrives“ zur App „Analyze My Complete Fan Systems“.

Bildquelle: siemens.com/Herr Leipold

Interview zur MindSphere Applikation „Analyze MyDrives“

Das Interview wurde geführt zwischen

Herrn Michael Leipold                                                                                                         Herrn Horst Benderoth                                                                                    Siemens AG                                                                                                                           HBC Horst Benderoth Consulting
Digital Industries                                                                                                                  D-51580 Reichshof-Wiehl
Motion Control
General Motion Control
DI MC GMC
D-90439 Nürnberg

Herr Benderoth                                                                                                                                                                      Sehr geehrter Herr Leipold, ich übe beratende Begleitung bei Digitalisierungs-Projekten auf dem Weg zur Plattformökonomie sowohl durch Berichte auf meinem Blog als auch auf Wunsch direkt bei Klein- und Mittelständlern aus dem Bereich des Ventilatorenbaus aus. Im Zuge der, in meinem ersten Bericht, aufgezeigten 8 Schritte wird deutlich, dass die Digitalisierung auch in Traditionsbranchen, wie dem Maschinenbau Veränderungen, die zu ganz neuen Geschäftsmodellen führen, hervorruft. Gute Geschäfte macht in Zukunft nur, wer dem Kunden einen echten Mehrwert bieten kann. Der Ventilatorenbau ist servicesorientiert und sollte das Spezialwissen, welches er über Jahre hinweg aufgebaut hat nutzen, um sein Serviceangebot durch das Potenzial, dass die IoT-Techniken, Data Analytics etc. bieten, in Richtung Predictive Maintenance seiner Ventilatorsysteme zu entwickeln. Erste Schritte in der Daten-Visualisierung und Analyse können z.B. für den Antriebsstrang (Motor und Frequenzumrichter) durch vorkonfigurierte Werkzeuge von Plattformtechnologie-Anbietern genutzt werden. Womit wir beim Thema wären.

Herr Benderoth                                                                                                                                                       Wenn ich z.B. auf der Siemens homepage nach Produkten zur Erfassung, Überwachung und Analyse von Schwinggrößen einer Maschine suche, stoße ich auf das Condition Monitoring System SIPLUS CMS1200 SM 1281. Sehe ich mir dies näher an, ist hier von der Überwachung durch analoge Sensortechnik für die Schwingungsaufnehmer und einem digitalen Eingang für die Drehzahlerfassung die Rede. Dies ist aber doch meiner Meinung nach die klassische Anbindung und Installation um die Ergebnisse vor Ort entweder auf einem Panel bzw. im Leitrechner einer Anlage zu betrachten. Andererseits, wenn ich an eine IoT-Anbindung, Daten in der MindSphere etc. denke, ist von MindConnect und MindSphere Applikationen die Rede. Können Sie mir die beiden Begriffe oder Produktfamilien erläutern?

Herr Leipold                                                                                                                                                        Sie sprechen hier verschiedene sehr wichtige Aspekte an: Einerseits sollte es tatsächlich zu allererst immer darum gehen, Wissen über den Antriebsstrang zu ermitteln, um damit eine valide Basis für Optimierungen zu haben. Die richtigen Antworten auf die Fragen des Anlagenbetreibers zu finden, ist der wahre Mehrwert, der auch neuen serviceorientierten Geschäftsmodellen zugrunde liegt.

Nun ist die entscheidende Frage, in welcher Genauigkeit und Latenz sollen Daten erfasst werden und sollen diese Informationen nur innerhalb einer oder von vielen verteilten Anlagen zur Verfügung stehen.

Je höher die Abtastraten, je mehr verschiedene Messgrößen, aus dedizierten Sensoren durch komplexe Algorithmen in einer Anlage sehr schnell zur Verfügung stehen müssen, desto eher sprechen wir über das typische Einsatzgebiet eines Condition Monitoring Systems wie dem genannten SIPLUS CMS.

Wenn jedoch ohnehin vorhandene Daten und Informationen nicht nur aus einer Maschine, sondern aus vielen Maschinen in weltweit verteilten Anlagen und Fabriken zu einem Gesamtbild zusammengeführt, analysiert und miteinander verglichen werden sollen, um daraus Optimierungsbedarfe abzuleiten, dann bieten sich cloudbasierte Lösungen geradezu an.

Die von Ihnen genannten Produktgruppen unterstützen unsere Zielgruppen – Maschinen- und Anlagenbauer sowie die Betreiber – ihre jeweiligen Ziele zu erreichen: mögliche Anomalien im Betrieb frühzeitig zu erkennen und darzustellen. Mit MindConnect steht ein standardisiertes Portfolio zur Verfügung Daten und Betriebszustände aus SIEMENS Antriebs- und Automatisierungsprodukten auszulesen und in die MindSphere – das offene IoT Betriebssystem – zu laden.

Dort können die Daten dann mithilfe der MindSphere Applikationen analysiert und visualisiert werden: Analyze MyDrives ist unsere Monitoring-App zur Überwachung des Antriebsstrangs.

Herr Benderoth                                                                                                                                                         Zusätzliche Sensoren sind also verzichtbar?  Nun gibt es aber Anlagenbetreiber (Endkunden) die immer noch in Ihren Spezifikationen analoge Sensoren für z.B. die Aufnahme der Lagerschwingungen, Lagertemperaturen, Drehzahl etc. vorsehen.

Herr Leipold                                                                                                                                                        Unser Ansatz versucht so viele der ohnehin vorhandenen transienten Daten aus dem Umrichtersystem zu verwenden wie möglich. So lassen sich aus Stromwerten in bestimmten Anwendungsfällen sogar Rückschlüsse auf Vibrationen im Antriebsstrang ableiten. Wir wollen Anlagenbetreiber und Systemintegratoren in die Lage versetzen, auch in Bestandsanlagen „minimalinvasiv“ an diese Daten zu kommen, ohne Änderungen bei Hardware und Software vornehmen zu müssen, die dann unter Umständen aufwändige Neuzertifizierungen der Maschinen erforderlich machen.

Sollte die Verwendung externer Sensoren sich aber nicht vermeiden lassen, um etwa die Temperatur des Getriebeöls aufzunehmen, so können unsere Kunden stets auf unser umfassendes Portfolio vertrauen, das solche Sensoren umfasst und deren nahtlose Einbindung in das Gesamtsystem ermöglicht, womit diese Informationen wiederum an die MindSphere übertragen werden wo sie dann für Analyse und Visualisierung zur Verfügung stehen.

Herr Benderoth                                                                                                                                                        Bleiben wir einmal bei dem Thema Datensammlung und –aufbereitung, also der digitalen Überwachung des kompletten Antriebsstrangs.  Wie kommen die Nutzer denn nun an die Daten aus dem Umrichtersystem, für die sie sich interessieren?

Herr Leipold                                                                                                                                                        Bei drehzahlveränderlichen Antrieben verfügen Umrichter über viele hochauflösende Daten und Informationen die für die Bewegungssteuerung nötig sind. Hier setzen wir an und ermöglichen den Zugriff auf nahezu alle relevanten Antriebsparameter. Unser IoT Gateway SINAMICS CONNECT 300 bindet SIEMENS Umrichter der V und G Familie schnell und einfach an die MindSphere an. Dabei schlägt es die wichtigsten Informationen vor (Strom, Drehmoment, Geschwindigkeit u.ä.) oder überlässt dem Nutzer die freie Konfiguration der zu sammelnden Werte.

Sind die Daten in der MindSphere gespeichert, stehen sie zur Auswertung mit beliebigen Applikationen zur Verfügung. Dabei kann der Nutzer aus einer Vielzahl von Programmen wählen, die von SIEMENS oder unseren Partnern zur Verfügung gestellt werden.

Herr Benderoth                                                                                                                                            Lassen Sie mich hier noch einmal hinsichtlich möglicher Geschäftsmodelle nachhaken. Wenn ich als Anlagenbauer den Antriebsstrang ausgestattet habe, muss ich dann dem Betreiber noch weitere Module liefern? Wie skalierbar ist die beschriebene Lösung? Lassen Sie mich das anhand des Beispiels einer Biomasse-Verbrennungsanlage mit 2 Linien verdeutlichen: je Linie 1 Primärluft-, 1 Sekundärluftgebläse, 1 Rauchgasrezirkulationsgebläse und einen Saugzugventilator. Also je Verbrennungslinie 4 in Summe 8 Ventilatoren. Wie lassen sich diese Antriebskomponenten der verschiedenen Linien und möglicherweise verschiedener Anlagen zusammenfassen?

Herr Leipold                                                                                                                                                        Die MindConnect Produkte sind Bestandteil unseres Totally Integrated Automation Lösungsportfolios, dadurch sind durchgängige Kommunikation und Skalierbarkeit sichergestellt. Egal welche Antriebsstrangkomponenten sie einbinden wollen, von der Schalttechnik, Energieabzweigen über Umrichter und Steuerungen: lassen sich über MindConnect an die Cloud anbinden, egal wie viele Antriebe sie auswerten wollen.

Herr Benderoth                                                                                                                                                         Wenn wir so also die reinen Hardware-Lieferungsvoraussetzungen erfüllt haben und einmal voraussetzen, dass sich der Ventilatorenbauer für die IoT-Plattform MindSphere entschieden hat, und er gemäß meinem Blog-Bericht „Schritt 4 – Vorgehensweise für den Einstieg auf der IoT-Plattform MindSphere“ für die Zugänge IoT Value Plan, IoT Developer Plan und IoT Operater Plan gesorgt hat, kommt er wie an Ihre MindSphere App „Analyze MyDrives“ und welche Kosten sind hiermit verbunden?

Herr Leipold 
Die Anbindung der Antriebsstrangkomponenten erfolgt über das MindConnect Portfolio, das sich wiederum nach den Erfordernissen des Anwendungsfalls richtet. Somit ist eine skalierbare Lösung möglich vom Funktionsbaustein in der SIMATIC Steuerung bis zum performanten IoT Gateway MindConnect nano oder auch SINAMICS CONNECT 300. Letzteres ist für weniger als 500 Euro erhältlich und bindet bis zu 8 SINAMICS Antriebe gleichzeitig an.

Für den MindSphere Zugang fallen jährliche Kosten an, die sich wiederum nach den jeweils zugrundeliegenden Mengengerüsten richten. Ab nur 4000 Euro jährlich können Sie so Daten in der MindSphere speichern und auswerten.

Wenn der Anwender dann auf Applikationen zur Auswertung seiner Daten zugreifen will, fallen ebenso jährliche Lizenzgebühren an. Eine Lizenz Analyze MyDrives schlägt mit 580 Euro jährlich zu Buche.

Wenn man bedenkt, dass sie bereits mit der Vermeidung von rund 4,5 Manntagen Serviceeinsätzen diese Kosten kompensiert haben, ganz abgesehen von der monetären Wirkungen möglicher Optimierungen, ist das ein einfacher und schneller ROI.

Herr Benderoth                                                                                                                                          Welchen Leistungsumfang sieht diese App vor?

Herr Leipold                                                                                                                                                        Analyze MyDrives trägt den TIA-Gedanken in die MindSphere! Mit Analyze MyDrives visualisieren und überwachen Sie alle Daten am gesamten Antriebsstrang, egal wie Sie die Daten in Ihren Tenant laden. Umrichter, Motoren, Steuerungen, Sensoren oder Schaltgeräte, die mitttels des umfangreichen Standard MindConnect Portfolios an die MindSphere angebunden sind, alle wird Analyze MyDrives für Sie überwachen und auswerten.

  • Benachrichtigungsfunktion weiter verbessert: Einfacher IFTTT Regelautomat
  • Frei konfigurierbare Trendanalyse: lineare und polynominale Trendfunktion bis 5. Ordnung, mit Korrelationsmaß. Verfügbar für Zeitreihen- und Punktwolkendiagramme, die noch aussagekräftigere bi-variate grafische Korrelationsanalysen erlauben.
  • Dashboard zur direkten Darstellung aller Antriebsstrangkomponenten und deren Statusinformationen auf einen Blick. Umfassende Integration der SINAMICS G und S Familien und deren Betriebszuständen.

Beispieldiagramm Analyze MyDrives: Zeitreihendiagramm Überwachung der Ventilatordrehzahl mit Schwellwerten und linearer Trendfunktion (Datenübertragung mittels SINAMICS CONNECT 300)

Beispieldiagramm Analyze MyDrives: Punktewolkendiagramm mit frei wählbaren Variablen (hier Ventilatordrehzahl und Temperatur), mit polynominaler Trendfunktion und Korrelationseffizienten sowie Schwellenwertüberwachung.

Herr Benderoth                                                                                                                                                         Wenn ich einen eigenen, geschützten  Bereich in der MindSphere habe und Ihre App „Analyze MyDrives“ a) um die Daten z.B. der Lagerüberwachung des Ventilators, aber auch der Informationen aus meinem ERP-System, wie z.B. welcher Kunde, welche Anlage, welche Maschinen-Nr., welche Auftrags-Nr. etc…. erweitern möchte, also wenn Sie so wollen aus der App „Analyze MyDrives“ eine App „Analyze My Complete Fan Systems“ erstellen will um diese dann b) in dem MindSphere App-Store meinen Kunden zur Verfügung zu stellen, stellt sich die Frage – ist dies möglich? Wenn ja, was ist hierzu mit welchem Kostenaufwand notwendig?

Herr Leipold                                                                                                                                                            Analyze MyDrives ist eine generalistische Applikation, die in vielen verschiedenen Industrieapplikationen zum Einsatz kommen kann, gerade weil sie so einfach zu konfigurieren ist, können verschiedenste Anwendungsfälle adressiert werden. Uns ist natürlich bewusst, dass bestimmte Fragestellungen viel besser durch spezielle Fach-Applikationen gelöst werden können. Hier kommt das Konzept der MindSphere als offener IoT Plattform voll zum Tragen, wenn Dritte eigene MindSphere Applikationen entwickeln umso ihre jeweilige Expertise verfügbar zu machen.

Ein schönes Beispiel dafür kommt aus Italien, dort hat ein Systemintegrator die Firma SOFTEAM für einen großen Anlagenbetreiber aus der Lebensmittelindustrie die Applikation PumpAnalyzer entwickelt (die namentliche Nähe zu unserer App ist reiner Zufall). Die nötigen Daten aus den vorhandenen SINAMICS Antrieben werden durch SINAMICS CONNECT 300 zur Verfügung gestellt.

Die offene und einfache Bereitstellung der nötigen Daten in der MindSphere hat dieses Vorgehen nicht nur unterstützt, sondern darüber hinaus das Geschäftsmodell des Systemintegrators SOFTEAM überhaupt erst ermöglicht.

Somit stehen jedem Ventilatorenbauer die gleichen Möglichkeiten offen, eigene digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln und in den Markt zu bringen … nur der Produktname „Analyze My Complete Fan Systems“ erscheint mir ein wenig zu sperrig.

Herr Benderoth                                                                                                                                                         Nun, das soll auch sicherlich keine App-Bezeichnung sein, sondern lediglich aufzeigen, worum es geht. Ob eine derartige App dann „Analyze My CFS“ oder „Fan Analyzer“ etc. tituliert wird, ist dem jeweiligen Ventilatorenbauer, der eine derartige App dann umsetzt, überlassen.

Herr Leipold ich bedanke mich für das sehr aufschlussreiche Interview, möchte aber gerne noch darauf hinweisen, dass Sie Ihr Produkt auf der SPS 2019 präsentieren, und hier sicherlich allen Interessenten für weitere Fragen zur Verfügung stehen.

Schritt 4 – Vorgehensweise für den Einstieg auf der IoT-Plattform MindSphere

                                                                                                         Bildquelle: www.siemens.com/presse

Vorwort – Aussage von Siemens:

siehe https://www.plm.automation.siemens.com/global/en/our-story/newsroom/xcelerator-speeds-digital-future/64645

Siemens hat am 04.09.2019 mit Xcelerator ein integriertes Portfolio aus Software, Diensten und Anwendungsentwicklungsplattformen angekündigt, das personalisiert und an die kundenspezifischen und branchenspezifischen Anforderungen angepasst werden kann, um Unternehmen jeder Größe dabei zu unterstützen, digitale Unternehmen zu werden.

Xcelerator kombiniert das gesamte Portfolio der Siemens-Software für Design, Engineering und Fertigung mit einer erweiterten Mendix-Plattform für die Entwicklung von Low-Code-Anwendungen mit mehreren Erfahrungen. Die Mendix-Plattform umfasst jetzt Cloud- und App-Services für Digital Engineering und Internet of Things (IoT), die auf MindSphere®, dem Cloud-basierten, offenen IoT-Betriebssystem von Siemens, basieren, sowie Mendix ‚marktführendes einheitliches Low-Code- und No-Code-System Entwicklungsumgebungen. Diese Plattform ist einzigartig in Xcelerator und treibt die digitale Transformation voran, indem sie jedem im Ökosystem ermöglicht, dazu gehören Endbenutzer und Ingenieure, die auf einfache Weise ihre vorhandenen Daten und Systeme erstellen, integrieren und erweitern können. Das Unternehmen gab außerdem bekannt, dass aus Siemens PLM Software Siemens Digital Industries Software geworden ist. Diese Änderung soll das Wachstum des Ökosystems und des Portfolios von Lösungen, Anwendungen, Tools und Services des Unternehmens widerspiegeln, die die digitale Transformation in Unternehmen auf der ganzen Welt vorantreiben.

Soweit die Aussage der Siemens Ankündigung. Das liest sich alles sehr gut, zumal die Integration der Mendix Low-Code- und No-Code-Entwicklungsumgebung dem Mangel an IT-Experten bei den Klein- und Mittelständlern des Ventilatorenbaus entgegen kommt, weil auf einfache Weise ihre vorhandenen Daten und Systeme erstellen, integrieren und erweitern können. Versucht man jedoch im Vorfeld zu recherchieren welcher Aufwand erforderlich ist um z.B. den relevanten Anwendungsfall eines „Predictive Maintenance des Complete Fan Systems“ zu realisieren, stößt man schnell auf Grenzen. Zu dem Complete Fan System gehören selbstverständlich auch die Antriebssysteme (Motor und Frequenzumrichter). Ziel ist es das komplette Ventilatorsystem mit intelligenten Sensoren auszustatten und IoT-Plattform gestützt die Auswertungen und Dashboard Darstellungen aller relevanten Daten, Trends und Fehlermeldungen von Motor, Frequenzumrichter und Ventilator als Basis eines Service Pakets zu schnüren. Da diese Auswert- und Darstellungs-Applikation für den Part des Antriebs, laut meiner Recherche, die MindSphere App „Analyze MyDrives“ sein könnte, habe ich versucht hierüber weitere Informationen dahingehend einzuholen, wie diese Tools in dem vorbeschriebenen use case genutzt werden könnten. Nachdem ich nun über zwei Monate lang mindestens 10 Personen bei Siemens vergeblich angesprochen habe und hierzu keinerlei Erkenntnisse gewinnen konnte, komme ich zu dem Schluss, dass entweder detaillierte Informationen in den kostenpflichtigen Beratungs-Service von Siemens gehören, oder aber man mir als Berater ganz simpel diese Informationen nicht geben will. Deshalb müsste sich diese Informationen jeder Ventilatorenbauer eventuell im Zusammenhang mit einer kostenpflichtigen Potenzialanalyse durch Siemens am Ende des Umsetzungsplans wohl selbst besorgen.

Doch nun zur Vorgehensweise für einen Einstieg auf der IoT-Plattform MindSphere von Siemens:

Hier muss differenziert werden, ob ich mir lediglich als MindSphere Nutzer einen Zugang verschaffen will, d.h. die fertigen auf der IoT-Plattform angebotenen Siemens Standard Apps nutzen will, oder ob ich darüber hinaus eigene Apps entwickeln will, wie z.B. für das „Predictive Maintenance des Complete Fan Systems.“

  1. IoT Value Plan

Als reiner Nutzer Zugang, für die Nutzung der Standard Siemens Apps (siehe App Store) reicht der IoT Value Plan (der mit 300,– €/Monat zu Buche schlägt). Der IoT Value Plan bietet die Möglichkeiten Assets mit MindSphere zu verbinden. Daten sicher zu senden und zu speichern. Assets und Benutzer zu verwalten. Verbundene Assets zu visualisieren und zu analysieren und auf MindSphere Anwendungen zuzugreifen. D.h. hier könnte das Projektteam z.B. den Antrieb mittels eines Test-Ventilators mittels Connect 100 mit der MindSphere verbinden, Daten in Echtzeit sammeln und über jeden gängigen Webbrowser darauf zugreifen, sowie sich die hierzu bereitgestellten Analysetools anzusehen.

  1. IoT Developer Plan

Habe ich jedoch vor, über die Nutzung der fertigen Siemens Apps hinaus auch eigene Apps zu entwickeln und später die Integration zu Daten auf meiner eigenen IT bzw. auf den Cloud-Systemen fremder Anbieter vorzunehmen, benötige ich außer dem Nutzer Zugang auch einen Entwickler Zugang zur MindSphere, den IoT Developer Plan (der mit 350,– €/Monat zu Buche schlägt). Darüber hinaus kann ich mich fertiger grapfischer Entwicklungs-Werkzeuge (200,– €/Monat) und Dashboarding-Werkzeuge (225,– €/Monat) bedienen.

  1. IoT Operater Plan

Möchte ich nun meine erstellten Apps, die produktiv Daten und meine Kundenzugänge selbst verwalten benötige ich noch einen Betreiber Zugang mit (500,– €/Monat). Meinen Kunden kann ich dann über meinen Nutzer Zugang als sogenannte Subtenants, je nach Vertrag mit meinen Kunden, Zugriff auf die Daten, Dashboards etc. der an den Kunden ausgelieferten CFS (Complete Fan Systems) freischalten.

Damit hätte ich aus meiner Sicht alle Voraussetzungen, um z.B. ein neues Geschäftsmodell, wie im Schritt 1 – Vorgehensweise bei der Umsetzung zum Geschäftsmodell „Predictive Maintenance des CFS (Complete Fan System)“ beschrieben, geschaffen.

Da ich bei meinen Recherchen nicht immer auf offene Ohren gestoßen bin, würde ich mich freuen, wenn mir Kommentare, Widerreden oder auch gerne Ergänzungen auf meine mail-Anschrift zugesandt werden. Diese werde ich dann gerne in einem nächsten Bericht verarbeiten.

Schritt 3 – Auswahl der passenden IIoT-Plattform

Bild-Quelle: pixabay_network, HBC, ABB, Siemens, Microsoft;PTC

Im Bericht zu Schritt 2 habe ich Argumente für die Auswahl der ein oder anderen IIoT-Plattform dargestellt. Hier noch einmal kurz im Überblick und mit den Anmerkungen, die meine persönlichen Recherchen ergeben haben. Wobei die meisten Anbieter keine klaren Antworten gegeben haben, sondern gerne erst einmal auf notwendige Beratungsleistungen verweisen, die dann häufig noch von Partnerfirmen durchgeführt werden sollen:

Beispiel SAP:                                                                                                                                                                    Hat ein Unternehmen  z.B. ein  ERP-System  von  SAP im Einsatz, ist sicherlich  eine Conversion zu S/4HANA und der Schritt zur S/4HANA Cloud sinnvoll, da es für SAP-Produkte bereits fertige Schnittstellenlösungen in Richtung ERP gibt, die lediglich eingespielt werden müssten. Eine Migration zu S/4HANA, der neuen SAP Business Suite, ist schon deshalb sinnvoll, da SAP zum Ende 2025 den Support für die alten ERP-Systeme abschalten wird. Um jedoch eine IIoT-Lösung umzusetzen, wird er hier auch noch das neue „Digital Innovation System“ SAP Leonardo benötigen. Andererseits findet der Ventilatorenbauer, und an dem Beispiel habe ich ja meine bisherigen Berichte ausgerichtet, bei der IoT-Plattform der SAP keine fertigen Lösungen zu den im kompletten Ventilatorsystem verwendeten Antriebskomponenten (Motor und Frequenzumrichter). Die dann erforderlichen Multi Cloud Lösungen werden durch SAP entweder auf Infrastrukturebene oder auf Services Basis unterstützt. Ein großer Nachteil für Klein- und Mittelständler ist aus meiner Sicht, sollte ich das richtig recherchiert haben, ein nicht vorhandenes skalierbares Lizenz-Modell. D.h. es kommen hohe Kosten zusammen.

Beispiel Microsoft Azure:                                                                                                                                              Hat ein Klein- oder Mittelständler aber aktuell keine SAP-Lösungen im Einsatz und möchte er sich prinzipiell mit der Plattform-Technologie erst einmal befassen, sollte er sich aus Kostengründen auf jeden Fall erst einmal die verschiedenen Lizenz-Modelle der einzelnen Anbieter ansehen. Auch sollte er Wert darauf legen, dass der Anbieter ein skalierbares Modell anbietet. D.h. dass er nur die Leistungen bezahlt, die er gerade in Anspruch nimmt. Wobei auch hierbei auf die Feinheiten zu achten ist. So zahlt man z.B. bei der Microsoft Azure nicht die Leistungen, die man gerade in Anspruch nimmt, sondern die Leistungen die Microsoft live bereitstellt. D.h. man sollte darauf achten, dass man Aktionen die man einmal gebraucht hat, aber akut nicht in Anspruch nimmt immer wieder löscht. Einen der Vorteile für Neueinsteiger bietet auf den ersten Blick die Bereitstellung einer kostenlosen Testversion für 12 Monate. Wobei auch dieses Angebot nur für ausgewählte Dienste bereit steht. Ob dazu dann die erforderlichen Azure IoT, Azure IoT Edge, Azure Digital Twin und Azure IoT Central etc. gehören konnte ich leider nicht herausfinden.

Beispiel PTC ThingWorx:                                                                                                                                              Der Vollständigkeit halber möchte ich auch noch kurz die IoT-Plattform ThingWorx von PTC erwähnen, die ja in vielen Berichten und in eigener Darstellung als die Marktführende IoT-Plattform tituliert wird. Für die von mir beschriebene Aufgabenstellung würde aber die Plattform (ohne Augmented Reality) laut Listenpreis bereits zwischen 26k€ und 47k€ Lizenzkosten betragen. Darin enthalten sind 50 Maschinen und 5 Lizenzen für Applikationsentwickler. Jede weiter Maschine kostet maximal 60€. Dafür existieren KEINE weiteren Lizenzkosten hinsichtlich Benutzer, Module oder Datentraffik. Auch wenn der Kunde damit alles hat, was er braucht, glaube ich doch, dass diese Einstiegskosten für den Klein- und Mittelständler des Ventilatorenbaus nicht das Mittel der Wahl sind.

Beispiel ABB Ability oder Siemens MindSphere:                                                                                                        Speziell der Ventilatorenbauer setzt in seinen kompletten Ventilator-Systemen ja Antriebs-Komponenten wie E-Motore und Frequenzumrichter ein, die bei dem Vorhaben eines IIoT-basierten Predictive Maintenance ja in jedem Fall mit in die Betrachtung einbezogen werden müssen. Hier wird sicherlich für den ein oder anderen Ventilatorenbauer auch die Frage eine Rolle spielen welchen Anbieter er als Hauptlieferanten für seine Antriebskomponenten einsetzt, wenn nicht gerade Kundenforderungen Ausnahmen erforderlich machen. ABB Ability, Siemens MindSphere oder WEG IoT Platform sind hier mögliche Kandidaten die jeweils ein vereinheitlichtes, branchenübergreifendes digitales Angebot – vom Gerät über Edge bis zur Cloud – mit Geräten, Systemen, Lösungen, Diensten und einer Plattform anbieten . Während jedoch ABB Ability z.B. mehr eine Art AppStore in Anlehnung an deren Produktsortiment ist, bietet die Siemens MindSphere außer einem AppStore eine komplette Entwickungsumgebung und eine Vielzahl an PLM-Software an. Mit der Mind Connect-Integration für On-Premise IT/OT Systeme & 3rd Party Cloud bietet die MindSphere meiner Meinung nach volle Integrationsmöglichkeiten, sowohl auf Daten der eigenen IT als auch auf Daten anderer Cloud-Anbieter. Darüber hinaus bietet die PLM-Software Teamcenter der MindSphere sogar ein Gateway für SAP S/4HANA, das eine Integration zum SAP S/4HANA, On-Premise-Edition ab Version 1610 um auch Benutzern mit eigener SAP-Software eine einfache Integration zu bieten. Auch könnte für den Ventilatorenbauer das reichhaltige Angebot der Siemens PLM Software von Interesse sein. So bietet z.B. das Simcenter 3D eine eigenständige Simulationsumgebung, die vollständig in das 3D-CAD Programm NX integriert ist. Wobei hier das Paket „Fluid dynamics simulation“ eine branchenführende Software für die rechnergestützte Strömungsmechanik bietet. Gerade das aus Ventilatorenbauer Sicht vielfältige passende Angebot im Bereich der PLM-Software und die vordefinierten Lösungen im Bereich IoT zur kompletten Antriebstechnik sind es Wert, sich näher mit der IIoT-Plattform MindSphere zu befassen. 

Die weitere Betrachtung möchte ich deshalb an dem Beispiel der Siemens MindSphere vornehmen. MindSphere ist eine offene Cloud-Plattform oder ein „IoT-Betriebssystem“, das von Siemens für Anwendungen im Kontext des Internets der Dinge entwickelt wurde. Der wesentliche Vorteil für den Ventilatorenbauer ist die Tatsache, dass für die im kompletten Ventilatorsystem erforderlichen Hardware Komponenten, wie Motore, Frequenzumrichter, Smart Sensoren, sowie deren Digital Product Twin, Analytik-Tools fertige bzw. anpassbare Dashboards, die komplette PLM-Software, sowie das Low Code System von Mendix integriert sind und damit eine langfristige Perspektive für den erweiterten Ausbau der Digitalisierungsbestrebungen gegeben ist. 

Ich werde deshalb die Vorgehensweise für ein Einstiegs-Projekt hieran weiter untersuchen und hoffe in meinem nächsten Bericht diese erläutern zu können.                                                                                

 

Schritt 2 – Auswahl der geeigneten Plattform

Bildquelle: LANline der WEKA FACHMEDIEN GmbH

Bei dem 1. Schritt zur Vorgehensweise bei der Zielsetzung zum Predictive Maintenance des Complete Fan Systems (CFS) hat das ausgewählte Team des Ventilatorenbauers die Arbeitsweise intelligenter Sensoren sowie das neue Umfeld der erforderlichen Hardware wie z.B. dem Gateway, aber  auch  die von den IoT-Plattformanbietern bereitgestellten SaaS-Funktionen wie Analyse- und Darstellungs-Tools kennengelernt.

Im 2. Schritt nun sollte es sich mit den bereits zahlreich auf dem Markt befindlichen IoT-Plattformen auseinander setzen, um die für ihr geplantes Geschäftsmodell aber auch die geplante strategische Zusammenarbeit sinnvolle IoT-Plattform auszuwählen.

Eines der Probleme ist die Vielzahl der Plattform-Anbieter. Zwar belebt die Konkurrenz das Geschäft, trotzdem ist zu befürchten, dass sich nur die großen weltweit agierenden Plattform-Anbieter auf Dauer durchsetzen werden. Denn eines ist klar, trifft man die falsche Wahl, und geht z.B. ein Nischenanbieter, dessen Lösung einem auf den ersten Blick wie für die eigene Zielsetzung zugeschnitten erscheint, insolvent oder stellt auch nur seine IoT-Plattform ein, kann dies einen herben Rückschlag bedeuten.

In einer Auswahl der angebotenen IoT-Plattformen hat internetword.de 2018 die nachfolgende Übersicht erstellt.

Marktübersicht IoT-Plattformen (Auswahl)   Quelle: internetworld.de
Anbieter / Internet Lösung Einsatzfeld Details
Amazon Web Services AWS IoT Core alle Anwendungsbereiche Services: Connectivity, Device-Management, IoT Analytics für Datenanalyse, maschinelles Lernen; Starter-Kits für Entwickler; Device Shadows (digitale Abbilder) von IoT-Systemen; Bereitstellung: Cloud
Atos Atos Codex Derzeit vor allem in Industrieunternehmen im Einsatz Services für Anbindung von IoT-Komponenten, Datenspeicherung und Analyse; Prognose-Funktionen, Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
Bosch Bosch IoT Suite Alle Anwendungsbereiche Services für Gerätemanagement; Gateway-Software; IoT-Analyse, Remote-Management, Authentifizierung von IoT-Komponenten; Bereitstellung: Cloud-Plattformen von Bosch, AWS, Microsoft Azure, SAP, IBM Bluemix
Cumulocity Software Cumulocity IoT Alle Anwendungsbereiche Offene, applikationsorientierte Plattform; Services für Device-Management, Echtzeit-Datenanalyse, Anbindung (Connectivity), Integration von externen Applikationen; Unterstützung von Low-Power-WANs; Schnittstellen unter anderem zu SAP, Salesforce, Astea; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
Deutsche Telekom Cloud der Dinge Alle Anwendungsbereiche, derzeit Schwerpunkt Industrieunternehmen Services für Anbindung von IoT-Komponenten über Mobilfunk und Narrowband-IoT, Echtzeiterfassung und Analyse von Daten und Management von Endgeräten; zertifizierte Hardware von Partnern; Datenspeicherung in Deutschland; Bereitstellung: Cloud
Device Insight Centersight Alle Anwendungsbereiche, von Industrie bis Handel Modularer Ansatz; Funktionen unter anderem Remote-Management, Auswertung von Betriebsdaten; Embedded Controller und Embedded Clients für Endgeräte; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
Eurotech Everyware Cloud EC IoT-Middleware-Platt-form für industrielle Anwendungen Integrationsplattform für IoT-Komponenten; Services: Connectivity via Internet und MTTQ, Remote-Management, Echtzeit-Datenmanagement, Sicherheitsfunktionen; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
GE Predix Platform Industrie, Energie-wirtschaft Services: Connectivity, Performance-Management, Datenerfassung und -analyse (auch in Systemen am Rand der IoT-Infrastruktur); Erstellen von digitalen Zwillingen; maschinelles Lernen; Bereitstellung: Cloud
Google Google IoT Core Alle Anwendungsbereiche Services: Connectivity, Device-Management, Big-Data-Analytics-Funktionen, Machine Learning; Prototyping Kits für Entwickler; breiter Support von Hardware-Plattformen; Android-Things-Betriebssystem für IoT-Komponenten; Bereitstellung: Cloud
HPE HPE Universal IoT Platform Alle Anwendungsbereiche Implementierung und Management heterogener IoT-Gerätegruppen; Datenanalyse, auch am Rand der IoT-Infrastruktur (Edge); Entwicklung von IoT-Anwendungen; Connectivity unter anderem über Low-Power-WAN; Hardware-Komponenten (HPE Edgeline); Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
IBM IBM Watson IoT Platform Alle Anwendungsbereiche Kooperation mit Cisco bei Fog- und Edge-Computing sowie Mobilfunk-Service-Providern; zwei Arten von digitalen Zwillingen; Blockchain-Service für Austausch von IoT-Daten; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
Microsoft Microsoft Azure IoT Alle Anwendungsbereiche Schwerpunkt auf einfacher Anbindung von IoT-Komponenten; Azure IoT Edge für Datenanalyse vor Ort; Machine Learning und KI-Dienste verfügbar; ergänzende Cloud-Dienste von Microsoft etwa zum Speichern von IoT-Daten; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise mittels Azure Stack
PTC ThingWorx Industrie Schwerpunkt AEP (Application Enablement), Anwendungsentwicklung, Sammeln und Verwalten von IoT-Daten sowie Performance-Management; großer Marktplatz mit IoT-Lösungen anderer Anbieter; Microsoft Azure als bevorzugte Cloud-Plattform; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
Relayr IoT Middleware Platform Industrie Gerätemanagement, Regel-Engine, Erkennen von Anomalien, Daten-Streaming; Services für Geräte am Rand der IoT-Infrastruktur (Edge); Machine-Learning-Funktionen; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
SAP SAP Leonardo Alle Anwendungsbereiche „Innovations-Plattform“ für IoT und andere Felder im Bereich Digitalisierung; enge Verzahnung mit Enterprise-Software von SAP (ERP, CRM, Supply Chain Management etc.); Lösungspakete für spezielle Einsatzfelder und Branchen; Gateway für Edge-Computing; große, gewachsene Ökosphäre von Entwicklern und Anbietern von Drittanwendungen; Bereitstellung: Cloud oder On-Premise
Siemens MindSphere Alle Anwendungsbereiche, jedoch starker Bezug zu Industrie und Smart City Platform-as-a-Service-Modell; Services: Connectivity, vorkonfigurierte Lösungen, Anwendungsverwaltung, Datenvisualisierung; Bereitstellung: Cloud, ab Ende 2018 auch   On-Premise

Wenn nun also ein Ventilatorenbauer sich für eine Plattform entscheiden soll, können natürlich Fragen zur strategischen, langfristigen Ausrichtung genauso eine Rolle spielen, wie Überlegungen zur Einbindung der eigenen IT-Infrastruktur. Hat ein Unternehmen z.B. bereits von SAP das ERP-System im Einsatz, könnte eine enge Verzahnung mit der Enterprise-Software von SAP ein Argument für die SAP Leonardo sein.

Nutzt ein Unternehmen bereits andere Cloud-Anwendungen z.B. von Microsoft, so wird dies sicherlich Überlegungen anstellen, ob die Microsoft Azure IoT die notwendigen Funktionen und SaaS-Lösungen für die eigene Zielsetzung bietet.

Will hingegen das Team des Ventilatorenbauers, seine eigene IoT-Strategie mit dem IoT- und SaaS-Angebot der eingesetzten Antriebslösungen und deren Smart-Sensor-Lösungen komplettieren, bieten sich natürlich die IoT-Plattformen wie z.B. die ABB Ability oder die MindSphere von Siemens an. Beide genannten IoT-Plattform Anbieter nutzen die IaaS-Dienste großer Cloud-Anbieter. So ist z.B. die ABB Ability auf der Microsoft Azure implementiert. Siemens hat seine ausgewählten Infrastrukturanbieter gemäß deren Rechenzentrumsstandorten in 3 Regionen aufgeteilt. In der Region Europa 1 ist die IoT-Plattform MindSphere auf der AWS mit Rechenzentrumstandort Frankfurt – Deutschland implementiert. Region Europa 2 auf der Microsoft Azure mit Rechenzentrumsstandort Amsterdam – Niederlande, und letztlich die Region China 1 auf der IaaS Alibaba Cloud mit dem Rechenzentrumsstandort Shanghai – Chnina.

In meinem nächsten Bericht „Teil 3 – Erste Schritte auf der ausgewählten IoT-Plattform“ werde ich die notwendigen Aktivitäten erläutern.