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Industrie 4.0
Software-Lösungen im
Maschinen- und Anlagenbau
Symposium „Industrie 4.0 konkret“
an der Rheinische Fachhochschule Köln
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2
Who am I?
Dipl.-Kfm. Matthias Bohnen
✔ Geschäftsführender Gesellschafter Brockhaus GmbH,
Heidelberg und Brockhaus Consulting GmbH, Wiesbaden
✔ Software Architekt und/oder Entwicklungsleiter bei
versch. MES Projekten im Maschinenbau
✔ Mitglied des Industrie 4.0
Innovationsteams der cellent AG
✔ Lehrbeauftragter im Software Engineering an versch.
Hochschulen
(auch der Rheinischen Fachhochschule Köln )
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Industrie 4.0
Die vierte industrielle Revolution
Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts. Im Unterschied zu Öl gehen Daten
auch nicht aus, sondern werden immer mehr. Wichtig ist es, nicht nur eine
Menge Daten zu haben, sondern diese richtig aufbereitet und visualisiert zu
bekommen.
--- Stefan Ferber, Robert Bosch AG
Die Vision wäre, aus meiner Sicht, viel mehr über die aktuelle Realität im
Shopfloor zu wissen und damit eine bessere und aktuellere
Entscheidungsgrundlage für alle Produktions-Akteure zu schaffen
--- Dieter Spath, Fraunhofer IAO
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Industrie 4.0
Die vierte industrielle Revolution
Der Fokus im im Maschinenbau muss sich von der Hardware zur
Invormationsverarbeitung verschieben … nennen wir es Software
--- Prof. Dr. Detlef Zühlke / DFKI (Saarbrücken)
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Das Beispielszenario
Ebenen der vertikalen Integration: ERP, MES, Shopfloor und die
ISA 95
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Ausgangssituation
Folgende Randbedingungen waren in allen Projekten
(kundenseitig sowie prototypisch / evaluierend) zu beachten:
✔ Keine Lizenzkosten, ausschließliche Verwendung von Open Source
Technologien.
✔ Geringe Kosten durch Hardware (es handelte sich u.a. um
Prototypen, die auf Technologiemessen
ausgewählten Kunden gezeigt wurden).
✔ Hohe Integration in den bestehenden
kundenseitigen Technologiestack
(hier Java EE 6 und JBoss).
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Das Beispielszenario
schematisierte Taktfertigung
Siematic S7
Station BStation A
Lichtschranke
Förder-
einrichtung
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Anwendungsszenarien
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Anwendungsszenarien
Folgende Szenarien waren Gegenstand verschiedener Projekte
im Kundenumfeld
✔ Überwachung und Steuerung der Produktion mittels mobiler
Endgeräte
✔ Speicherung und Auswertung von
Sensordaten aus der Produktion
✔ Verfolgung von Produktions-
aufträgen im Produktionsprozess
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Szenario I
Überwachung und Steuerung
der Produktion mittels
mobiler Endgeräte
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Mobile Endgeräte
Bedeutung
Damit der Mensch mit
der Produktionssteuerung
oder der Maschine inter-
agieren kann, muss
die mobile Assistenz zu-
nehmen.
Bei einer Fehlermeldung
einer Maschine kann sich
das ›iProductionPad‹ vor Ort
vernetzen und den Fehlerspeicher auslesen und interpretieren.
Das ›iProductionPad‹ kann Temperaturen oder Frequenzen der Maschine
messen, Anweisungen geben und deren Zustand sehr schnell analysieren und
diagnostizieren.
--- Prof. Dr. Gunter Reinhard, TUM
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Mobile Endgeräte
Integration mobiler Endgeräte: Steuerung
✔ Ablösung kostenintensiver Touch-Panels beim Endkunden
(Reduktion um 80%)
✔ Arbeitserleichterung bei Einrichtung und Wartung
✔ OPC DA bzw. proprietäre Eigenentwicklung des Kunden zur
Maschinenkommunikation
➢ Im Fall OPC DA utgard / eclipseSCADA Clients
➢ Interne Weiterentwicklung mit OPC UA, hier
prosys (100% Java) auf der Server und
Client-Seite
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Mobile Endgeräte
Integration mobiler Endgeräte: Steuerung
Siematic S7
Integrationsbus
Bluetooth
Beacon
Lokalisierung basierend auf RSSI
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Mobile Endgeräte
Integration mobiler Endgeräte: Steuerung
✔ Die Umsetzung beim Kunden ...
https://vimeo.com/107448682
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Integration mobiler Endgeräte: Überwachung
✔ Ablösung kostenintensiver Touch-Panels beim Endkunden
(Reduktion um 80%)
✔ Arbeitserleichterung bei Einrichtung und Wartung
➢ Zzgl. zu OPC / OPC UA auch MQTT
➢ Open Source MQTT Broker HiveMQ
➢ Open Source MQTT Client eclipse Paho
Mobile Endgeräte
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Mobile Endgeräte
Integration mobiler Endgeräte:
Steuerung & Überwachung (LeanVISU)
Siematic S7
Integrationsbus
OPCMQTT
Factory Publication
Pattern
(IBM)
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Integration mobiler Endgeräte: Quick-Info
✔ Nach Steuerung und Überwachung weitere ad-hoc Informationen
➢ zu aktuellem Maschinenzustand (grafisch visualisiert)
➢ Technische Dokumentation
✔ Erweiterung des Integrationsframeworks um
➢ Datei- Schnittstellen (Java NIO2), Web Services (REST / SOAP), JMS,
RMI, MQTT, OPC, …
➢ Daten-Konvertierung (JSON/XML),
Speicherung (relational, Big Data)
➢ Push-Notification zu Web-Clients
➢ Flexible Konfiguration mittels Spring DI
➢ Alternativen wie ESB oder Apache Camel
wurden in Betracht gezogen
Mobile Endgeräte
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Integrationsbus
Mobile Endgeräte
Integration mobiler Endgeräte:
Überwachung (Quick Info) und technische Information
Siematic S7
OPCMQTT
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Szenario II
Speicherung und Auswertung
von Sensordaten
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Warum?
Auswertung der Daten hinsichtlich:
✔ MES KPIs wie im VDMA Einheitsblatt 66412 beschrieben:
➢ Verfügbarkeit, Effektivität
➢ Produktqualität insbes. i. Verbindung mit Tracking & Tracing
✔ (Predictive) Maintenance:
➢ Überwachung der Maschinenzustände und belastungs-
abhängiger Wartungsintervalle
➢ Verarbeitung komplexer Ereignisse
➢ Mustererkennung in den Daten zwecks Voraussage
von Störungen und Defekten
(aber: die Programmierung der Daten zu
mathematischen Modellen ist harte Arbeit)
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Das Problem
Time Series Data und relationale Datenbanken
passen nicht (gut) zusammen:
✔ Datenmenge und Geschwindigkeit des
Auftretens sind enorm
✔ Daten sind ggf. verteilt
✔ Datenmodell ist extrem simpel, keine
Notwendigkeit für referentielle Integrität, Relationen usw.
Sensor ID
Zeitstempel
Wert
Zeitstempel
Wert
100 ms 'Taktung': 26.298.000 Werte pro Monat
1 min 'Taktung': 43.830 Werte pro Monat
1h 'Taktung': 740 Werte pro Monat
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Data Acquisition
Speicherung von Sensordaten
Siematic S7
Integrationsbus
Amazon EC2
lokal LAN
Cloud
OPCMQTT
Cassandra is really good for time-series data
because you can write one column for each period
in your series and then query across a range of time
using sub-string matching.
This is best done using columns for each period
rather than rows, as you get huge IO efficiency
wins from loading only a single row per query.
– MyDrive Telemetry
(15 billion records on average)
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Sind die Daten einmal gespeichert ...
… will man sie auch verarbeiten (s.o.)
✔ Ohne relationale Datenbank auch kein SQL, Apache Cassandra
bietet SQL-like CQL
✔ Daten sind ggf. verteilt
✔ Performance, Performance, Performance
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Data Acquisition
Auswertung von Sensordaten: Qualität und Trends
Integrationsbus
Amazon EC2
Lokal LAN
Cloud
OPCMQTT
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Sind die Daten einmal gespeichert ...
… will man sie auch verarbeiten (s.o.)
✔ Complex Event Processing und Event-driven Architecture
➢ Daten werden zum Zeitpunkt ihres Entstehens und nicht nach ihrer
Speicherung verarbeitet
➢ Das System reagiert (asynchron) auf Ereignisse
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26
Master Thesis: Industry 4.0, CEP and Big Data
Joint Master Thesis in the field of Complex Event Processing and Big Data Storages
in production lines within the automotive industries
The master thesis of Steffen Templin was done
in collaboration of Dürr Systems, University of
Siegen and Brockhaus Group.
• Real-time analysis of complex events from
several streams / sensors in production
processes
• Storing large amounts of sensor data in
NoSQL datastores
• Prototypical implementation using
OpenSource technologies (WSO2 CEP /
ESB, MongoDB)
Consulting/ Development
Training / Coaching
Research / Academia


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Szenario II
Verfolgung von Produktionsaufträgen
im Produktionsprozess
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Sind die Daten einmal gespeichert ...
… will man sie auch verarbeiten (s.o.), dazu gehört auch
✔ produkt- / auftragsbezug der Sensordaten zwecks:
➢ Qualitätsüberwachung,
➢ Nachkalkulation,
➢ …
✔ Tracking & Tracing der Produktionsaufträge
✔ Hardware:
NFC mit Raspberry Pi (50 EUR/St.)
oder Mobile mit NFC Reader/Writer
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Tracking und Tracing
Überwachung des Produktstatus mittels NFC
Siematic S7
MES
Integrationsbus
Detailed
Scheduling
Resource
Management
Tracking
Dispatching
Definition
Management
Data
Collection
Execution
Analysis
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Resümee
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Resümee
Zusammengefasst:
✔ Software-Technologien sind alle vorhanden und einsatzfähig
✔ Eintrittsschwelle ist (eigentlich)
gering
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Resümee
Die subjektive Wahrnehmung:
➢ Thema ist von großen
allgemeinem Interesse, jeder
sortiert sich
➢ Maschinenbau in seiner Breite
i.d. Umsetzung eher zögerlich,
einige Vorreiter existieren
➢ Mindshift oftmals auf Management-
ebene nicht erfolgt
(1% mehr Effizienz ist besser als
30% mehr Serviceumsatz)
➢ Kleine Unternehmen oder Branchen-
riesen (SAP, Siemens, T-Systems, …)
der ITK Industrie dominieren die
SW-Seite, der Mittelstand zögert
häufig noch.
Die Software wird fortan einen
immer größeren Teil der Wertschöpfung
vereinnahmen und Kundengelder
abgreifen -
auf diesem Terrain haben hiesige
Maschinenverehrer bislang wenig
vorzuweisen.
Wenn Geld ausgegeben wird, dann
häufig für die falschen Dinge. Rund 650
Millionen Euro wollen die wichtigsten
zwölf Branchen der deutschen
Wirtschaft im kommenden Jahr
in 4.0-IT investieren, davon allerdings
nur 80 Millionen in die Produktion
von Software - Voraussetzung für ein
Überleben in der neuen Industrieära.
--- Manager Magazin
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Referenzprojekte
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Windmill Park
3. ANOMALY
PREDICTION AND
DETECTION
2. MODELLING
e.g. temperature
1. CLUSTERING, e.x.
based on wind turbine
performance
Groups of wind
turbines with
similar
performance
Temperature modeling and prediction
based on SCADA dataset, under normal
operating conditions.
 e.g. Generator/Gearbox: bearings
temperature
Wind farm anomaly detection based on
those temperatures related to the failure:
 e.g: bearing temperature monitoring
Too high % of deviation on
temperature X regarding
baseline (the farm, the model).
Dangerous for the Generator
performance.Client: INGETEAM
Analyzing current sensor values for modeling and predictive maintenance
Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt
Machine tool
Motorize internal signal (like electric consumption) for predict fails in heads and
lineal guides.
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36
MES System for Automotive Supplier
Architectural lead on ISA 95 compliant MES System realized with Java EE
The existing solution came to an end in
terms of maintainability and technologies.
The customer asked for a modern solution
catering all needs.
• Training internal teams
• Defining the a new architecture
• Implementation lead
• Staffing of development teams
Implemented for:
• Honda / Ohio
• Volkswagen / Wolfsburg
• Ford / China, Thailand, Turkey and India
Consulting/ Development
Training / Coaching
Research / Academia


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37
MES System for Film-stretching industry
Architectural lead on ISA 95 compliant MES System realized with Java EE and Big Data
The existing solution was build by different
vendors and not according to modern
requirements.
The new solution should be re-build based
upon standards like ISA 95 and latest
technologies.
• Training of internal teams
• Defining the a new architecture
• Implementation lead of
distributed teams in
Germany and Romania
• Staffing of development
teams
Consulting/ Development
Training / Coaching
Research / Academia


Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt
38
Software Architecture: Review
Architectural review of the application related to planning the production of
the powertrain components of a car manufacturer in Germany
The existing solution was older than 16 years,
maintenance and improvement were almost
impossible due to technical debts.
• Evaluating the existing architecture
• Identification of problematic hot spots
• Defining an optimization strategy
• Developing the new reference architecture
Consulting/ Development
Training / Coaching
Research / Academia


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39
eConvey: Operating and supervising conveyors
Implementing a new, mobile solution for operating and supervising
conveyors in the automotive sector (mass production)
The existing solution was operated by 250+
touch screens, the mobile solution was
developed to replace several of these.
Based upon direct OPC interaction the
solution allows:
• to operate the conveyors
(< 5 ms latency),
• to localize the operator (Bluetooth LE),
• to vizualize the current state of the
conveyor(s) by means of a VISU
• to retrieve additional information
by QR-Codes
Consulting/ Development
Training / Coaching
Research / Academia


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40
Master Thesis: Industry 4.0, CEP and Big Data
Joint Master Thesis in the field of Complex Event Processing and Big Data Storages
in production lines within the automotive industries
The master thesis of Steffen Templin was done
in collaboration of Dürr Systems, University of
Siegen and Brockhaus Group.
• Real-time analysis of complex events from
several streams / sensors in production
processes
• Storing large amounts of sensor data in
NoSQL datastores
• Prototypical implementation using
OpenSource technologies (WSO2 CEP /
ESB, MongoDB)
Consulting/ Development
Training / Coaching
Research / Academia


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41
Contact information:
Brockhaus Consulting GmbH
Gustav Stresemann Ring 1
D - 65189 Wiesbaden
Germany
Fon: +49-611-97774-332
Fax: +49-611-97774-432
Web: www.brockhaus-gruppe.de
Mail: office@brockhaus-gruppe.de

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Industrie 4.0: Symposium an der RFH Köln

  • 1. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Industrie 4.0 Software-Lösungen im Maschinen- und Anlagenbau Symposium „Industrie 4.0 konkret“ an der Rheinische Fachhochschule Köln
  • 2. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt 2 Who am I? Dipl.-Kfm. Matthias Bohnen ✔ Geschäftsführender Gesellschafter Brockhaus GmbH, Heidelberg und Brockhaus Consulting GmbH, Wiesbaden ✔ Software Architekt und/oder Entwicklungsleiter bei versch. MES Projekten im Maschinenbau ✔ Mitglied des Industrie 4.0 Innovationsteams der cellent AG ✔ Lehrbeauftragter im Software Engineering an versch. Hochschulen (auch der Rheinischen Fachhochschule Köln )
  • 3. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Industrie 4.0 Die vierte industrielle Revolution Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts. Im Unterschied zu Öl gehen Daten auch nicht aus, sondern werden immer mehr. Wichtig ist es, nicht nur eine Menge Daten zu haben, sondern diese richtig aufbereitet und visualisiert zu bekommen. --- Stefan Ferber, Robert Bosch AG Die Vision wäre, aus meiner Sicht, viel mehr über die aktuelle Realität im Shopfloor zu wissen und damit eine bessere und aktuellere Entscheidungsgrundlage für alle Produktions-Akteure zu schaffen --- Dieter Spath, Fraunhofer IAO
  • 4. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Industrie 4.0 Die vierte industrielle Revolution Der Fokus im im Maschinenbau muss sich von der Hardware zur Invormationsverarbeitung verschieben … nennen wir es Software --- Prof. Dr. Detlef Zühlke / DFKI (Saarbrücken)
  • 5. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Das Beispielszenario Ebenen der vertikalen Integration: ERP, MES, Shopfloor und die ISA 95
  • 6. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Ausgangssituation Folgende Randbedingungen waren in allen Projekten (kundenseitig sowie prototypisch / evaluierend) zu beachten: ✔ Keine Lizenzkosten, ausschließliche Verwendung von Open Source Technologien. ✔ Geringe Kosten durch Hardware (es handelte sich u.a. um Prototypen, die auf Technologiemessen ausgewählten Kunden gezeigt wurden). ✔ Hohe Integration in den bestehenden kundenseitigen Technologiestack (hier Java EE 6 und JBoss).
  • 7. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Das Beispielszenario schematisierte Taktfertigung Siematic S7 Station BStation A Lichtschranke Förder- einrichtung
  • 8. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Anwendungsszenarien
  • 9. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Anwendungsszenarien Folgende Szenarien waren Gegenstand verschiedener Projekte im Kundenumfeld ✔ Überwachung und Steuerung der Produktion mittels mobiler Endgeräte ✔ Speicherung und Auswertung von Sensordaten aus der Produktion ✔ Verfolgung von Produktions- aufträgen im Produktionsprozess
  • 10. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Szenario I Überwachung und Steuerung der Produktion mittels mobiler Endgeräte
  • 11. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Mobile Endgeräte Bedeutung Damit der Mensch mit der Produktionssteuerung oder der Maschine inter- agieren kann, muss die mobile Assistenz zu- nehmen. Bei einer Fehlermeldung einer Maschine kann sich das ›iProductionPad‹ vor Ort vernetzen und den Fehlerspeicher auslesen und interpretieren. Das ›iProductionPad‹ kann Temperaturen oder Frequenzen der Maschine messen, Anweisungen geben und deren Zustand sehr schnell analysieren und diagnostizieren. --- Prof. Dr. Gunter Reinhard, TUM
  • 12. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Mobile Endgeräte Integration mobiler Endgeräte: Steuerung ✔ Ablösung kostenintensiver Touch-Panels beim Endkunden (Reduktion um 80%) ✔ Arbeitserleichterung bei Einrichtung und Wartung ✔ OPC DA bzw. proprietäre Eigenentwicklung des Kunden zur Maschinenkommunikation ➢ Im Fall OPC DA utgard / eclipseSCADA Clients ➢ Interne Weiterentwicklung mit OPC UA, hier prosys (100% Java) auf der Server und Client-Seite
  • 13. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Mobile Endgeräte Integration mobiler Endgeräte: Steuerung Siematic S7 Integrationsbus Bluetooth Beacon Lokalisierung basierend auf RSSI
  • 14. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Mobile Endgeräte Integration mobiler Endgeräte: Steuerung ✔ Die Umsetzung beim Kunden ... https://vimeo.com/107448682
  • 15. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Integration mobiler Endgeräte: Überwachung ✔ Ablösung kostenintensiver Touch-Panels beim Endkunden (Reduktion um 80%) ✔ Arbeitserleichterung bei Einrichtung und Wartung ➢ Zzgl. zu OPC / OPC UA auch MQTT ➢ Open Source MQTT Broker HiveMQ ➢ Open Source MQTT Client eclipse Paho Mobile Endgeräte
  • 16. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Mobile Endgeräte Integration mobiler Endgeräte: Steuerung & Überwachung (LeanVISU) Siematic S7 Integrationsbus OPCMQTT Factory Publication Pattern (IBM)
  • 17. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Integration mobiler Endgeräte: Quick-Info ✔ Nach Steuerung und Überwachung weitere ad-hoc Informationen ➢ zu aktuellem Maschinenzustand (grafisch visualisiert) ➢ Technische Dokumentation ✔ Erweiterung des Integrationsframeworks um ➢ Datei- Schnittstellen (Java NIO2), Web Services (REST / SOAP), JMS, RMI, MQTT, OPC, … ➢ Daten-Konvertierung (JSON/XML), Speicherung (relational, Big Data) ➢ Push-Notification zu Web-Clients ➢ Flexible Konfiguration mittels Spring DI ➢ Alternativen wie ESB oder Apache Camel wurden in Betracht gezogen Mobile Endgeräte
  • 18. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Integrationsbus Mobile Endgeräte Integration mobiler Endgeräte: Überwachung (Quick Info) und technische Information Siematic S7 OPCMQTT
  • 19. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Szenario II Speicherung und Auswertung von Sensordaten
  • 20. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Warum? Auswertung der Daten hinsichtlich: ✔ MES KPIs wie im VDMA Einheitsblatt 66412 beschrieben: ➢ Verfügbarkeit, Effektivität ➢ Produktqualität insbes. i. Verbindung mit Tracking & Tracing ✔ (Predictive) Maintenance: ➢ Überwachung der Maschinenzustände und belastungs- abhängiger Wartungsintervalle ➢ Verarbeitung komplexer Ereignisse ➢ Mustererkennung in den Daten zwecks Voraussage von Störungen und Defekten (aber: die Programmierung der Daten zu mathematischen Modellen ist harte Arbeit)
  • 21. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Das Problem Time Series Data und relationale Datenbanken passen nicht (gut) zusammen: ✔ Datenmenge und Geschwindigkeit des Auftretens sind enorm ✔ Daten sind ggf. verteilt ✔ Datenmodell ist extrem simpel, keine Notwendigkeit für referentielle Integrität, Relationen usw. Sensor ID Zeitstempel Wert Zeitstempel Wert 100 ms 'Taktung': 26.298.000 Werte pro Monat 1 min 'Taktung': 43.830 Werte pro Monat 1h 'Taktung': 740 Werte pro Monat
  • 22. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Data Acquisition Speicherung von Sensordaten Siematic S7 Integrationsbus Amazon EC2 lokal LAN Cloud OPCMQTT Cassandra is really good for time-series data because you can write one column for each period in your series and then query across a range of time using sub-string matching. This is best done using columns for each period rather than rows, as you get huge IO efficiency wins from loading only a single row per query. – MyDrive Telemetry (15 billion records on average)
  • 23. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Sind die Daten einmal gespeichert ... … will man sie auch verarbeiten (s.o.) ✔ Ohne relationale Datenbank auch kein SQL, Apache Cassandra bietet SQL-like CQL ✔ Daten sind ggf. verteilt ✔ Performance, Performance, Performance
  • 24. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Data Acquisition Auswertung von Sensordaten: Qualität und Trends Integrationsbus Amazon EC2 Lokal LAN Cloud OPCMQTT
  • 25. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Sind die Daten einmal gespeichert ... … will man sie auch verarbeiten (s.o.) ✔ Complex Event Processing und Event-driven Architecture ➢ Daten werden zum Zeitpunkt ihres Entstehens und nicht nach ihrer Speicherung verarbeitet ➢ Das System reagiert (asynchron) auf Ereignisse
  • 26. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt 26 Master Thesis: Industry 4.0, CEP and Big Data Joint Master Thesis in the field of Complex Event Processing and Big Data Storages in production lines within the automotive industries The master thesis of Steffen Templin was done in collaboration of Dürr Systems, University of Siegen and Brockhaus Group. • Real-time analysis of complex events from several streams / sensors in production processes • Storing large amounts of sensor data in NoSQL datastores • Prototypical implementation using OpenSource technologies (WSO2 CEP / ESB, MongoDB) Consulting/ Development Training / Coaching Research / Academia  
  • 27. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Szenario II Verfolgung von Produktionsaufträgen im Produktionsprozess
  • 28. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Sind die Daten einmal gespeichert ... … will man sie auch verarbeiten (s.o.), dazu gehört auch ✔ produkt- / auftragsbezug der Sensordaten zwecks: ➢ Qualitätsüberwachung, ➢ Nachkalkulation, ➢ … ✔ Tracking & Tracing der Produktionsaufträge ✔ Hardware: NFC mit Raspberry Pi (50 EUR/St.) oder Mobile mit NFC Reader/Writer
  • 29. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Tracking und Tracing Überwachung des Produktstatus mittels NFC Siematic S7 MES Integrationsbus Detailed Scheduling Resource Management Tracking Dispatching Definition Management Data Collection Execution Analysis
  • 30. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Resümee
  • 31. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Resümee Zusammengefasst: ✔ Software-Technologien sind alle vorhanden und einsatzfähig ✔ Eintrittsschwelle ist (eigentlich) gering
  • 32. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Resümee Die subjektive Wahrnehmung: ➢ Thema ist von großen allgemeinem Interesse, jeder sortiert sich ➢ Maschinenbau in seiner Breite i.d. Umsetzung eher zögerlich, einige Vorreiter existieren ➢ Mindshift oftmals auf Management- ebene nicht erfolgt (1% mehr Effizienz ist besser als 30% mehr Serviceumsatz) ➢ Kleine Unternehmen oder Branchen- riesen (SAP, Siemens, T-Systems, …) der ITK Industrie dominieren die SW-Seite, der Mittelstand zögert häufig noch. Die Software wird fortan einen immer größeren Teil der Wertschöpfung vereinnahmen und Kundengelder abgreifen - auf diesem Terrain haben hiesige Maschinenverehrer bislang wenig vorzuweisen. Wenn Geld ausgegeben wird, dann häufig für die falschen Dinge. Rund 650 Millionen Euro wollen die wichtigsten zwölf Branchen der deutschen Wirtschaft im kommenden Jahr in 4.0-IT investieren, davon allerdings nur 80 Millionen in die Produktion von Software - Voraussetzung für ein Überleben in der neuen Industrieära. --- Manager Magazin
  • 33. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Referenzprojekte
  • 34. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Windmill Park 3. ANOMALY PREDICTION AND DETECTION 2. MODELLING e.g. temperature 1. CLUSTERING, e.x. based on wind turbine performance Groups of wind turbines with similar performance Temperature modeling and prediction based on SCADA dataset, under normal operating conditions.  e.g. Generator/Gearbox: bearings temperature Wind farm anomaly detection based on those temperatures related to the failure:  e.g: bearing temperature monitoring Too high % of deviation on temperature X regarding baseline (the farm, the model). Dangerous for the Generator performance.Client: INGETEAM Analyzing current sensor values for modeling and predictive maintenance
  • 35. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt Machine tool Motorize internal signal (like electric consumption) for predict fails in heads and lineal guides.
  • 36. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt 36 MES System for Automotive Supplier Architectural lead on ISA 95 compliant MES System realized with Java EE The existing solution came to an end in terms of maintainability and technologies. The customer asked for a modern solution catering all needs. • Training internal teams • Defining the a new architecture • Implementation lead • Staffing of development teams Implemented for: • Honda / Ohio • Volkswagen / Wolfsburg • Ford / China, Thailand, Turkey and India Consulting/ Development Training / Coaching Research / Academia  
  • 37. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt 37 MES System for Film-stretching industry Architectural lead on ISA 95 compliant MES System realized with Java EE and Big Data The existing solution was build by different vendors and not according to modern requirements. The new solution should be re-build based upon standards like ISA 95 and latest technologies. • Training of internal teams • Defining the a new architecture • Implementation lead of distributed teams in Germany and Romania • Staffing of development teams Consulting/ Development Training / Coaching Research / Academia  
  • 38. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt 38 Software Architecture: Review Architectural review of the application related to planning the production of the powertrain components of a car manufacturer in Germany The existing solution was older than 16 years, maintenance and improvement were almost impossible due to technical debts. • Evaluating the existing architecture • Identification of problematic hot spots • Defining an optimization strategy • Developing the new reference architecture Consulting/ Development Training / Coaching Research / Academia  
  • 39. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt 39 eConvey: Operating and supervising conveyors Implementing a new, mobile solution for operating and supervising conveyors in the automotive sector (mass production) The existing solution was operated by 250+ touch screens, the mobile solution was developed to replace several of these. Based upon direct OPC interaction the solution allows: • to operate the conveyors (< 5 ms latency), • to localize the operator (Bluetooth LE), • to vizualize the current state of the conveyor(s) by means of a VISU • to retrieve additional information by QR-Codes Consulting/ Development Training / Coaching Research / Academia  
  • 40. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt 40 Master Thesis: Industry 4.0, CEP and Big Data Joint Master Thesis in the field of Complex Event Processing and Big Data Storages in production lines within the automotive industries The master thesis of Steffen Templin was done in collaboration of Dürr Systems, University of Siegen and Brockhaus Group. • Real-time analysis of complex events from several streams / sensors in production processes • Storing large amounts of sensor data in NoSQL datastores • Prototypical implementation using OpenSource technologies (WSO2 CEP / ESB, MongoDB) Consulting/ Development Training / Coaching Research / Academia  
  • 41. Copyright by Brockhaus GmbH, alle Rechte reserviert, unautorisierte Vervielfältigung untersagt 41 Contact information: Brockhaus Consulting GmbH Gustav Stresemann Ring 1 D - 65189 Wiesbaden Germany Fon: +49-611-97774-332 Fax: +49-611-97774-432 Web: www.brockhaus-gruppe.de Mail: office@brockhaus-gruppe.de