Digitale Produktion IIoT eats MES – oder doch nicht?

Redakteur: Sebastian Human

Immer wieder werden Stimmen laut, die prophezeien, dass das Industrial Internet of Things das Ende des Management Execution Systems einläutet. Doch existiert hier überhaupt eine Konkurrenz-Situation oder gibt es eine Aussicht auf Koexistenz?

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Angeblich könnte das Industrial Internet of Things klassische Manufacturing Execution Systeme schlucken – doch stehen diese wirklich auf dem IIoT-Speiseplan?
Angeblich könnte das Industrial Internet of Things klassische Manufacturing Execution Systeme schlucken – doch stehen diese wirklich auf dem IIoT-Speiseplan?
(Bild: gemeinfrei / Pixabay )

Keine Frage: Eine IIoT-Plattform, ergänzt um funktionsbezogene Anwendungen wie Künstliche Intelligenz beziehungsweise Machine Learning, hat das Potenzial, die Automatisierung von Fertigungsumgebungen spürbar voranzutreiben, die Effizienz in verschiedenen Unternehmensbereichen zu steigern und so einen wichtigen Schritt auf dem Weg zur Industrie 4.0 zu ermöglichen. Doch ist deswegen etablierte Technologie direkt obsolet? Oder anders ausgedrückt: Kannibalisiert das häufig als neue Technologie propagierte IIoT das altgediente MES?

Eine Auswertung von Critical Manufacturing, einem MES-Anbieter, ist dieser Frage nachgegangen. Wir haben uns die zentralen Erkenntnisse angesehen und hier zusammengefasst.

IIoT-Plattform vs MES

Eingangs sei erwähnt, dass der IIoT-Ansatz keineswegs eine gänzliche neue Erfindung ist. Vielmehr bedient sich das Konzept bereits bestehender Technologien wie der Machine-to-Machine-Kommunikation, der Sensorik und der Automatisierung. Anschließend ergänzt es diese mit bereits vorhandenen Informationssystemen und reichert sie um die Algorithmus-basierte Datenanalyse und die automatische Handlungsableitung an.

Kerngedanke des Konzepts Industrie 4.0 und mit ihm des Industrial Internet of Things ist schließlich eine End-to-End-Konnektivität, die die komplette Wertschöpfungskette umfasst. Im Zentrum entsprechender Digitalisierungsprojekte steht dabei die Fertigung, sodass ein reibungsloser Datenfluss von der Produktionshalle bis zum Büro der Geschäftsführung gewährleistet ist. Dieser Fluss transportiert die Daten jedoch nicht nur, sondern bereitet sie auf vermeintlich magische Weise so auf, dass an verschiedenen Flussabschnitten immer wieder verschiedene Geschäftsentscheidungen, bei Bedarf automatisch, in jedem Falle aber ohne Unterbrechung laufender Prozesse, abgeleitet werden können.
Gilt es beispielsweise eine strategische Maßnahme zu beschließen, können verschiedene Instanzen die in der Cloud gespeicherten operativen Informationen aus den einzelnen Anwendungen prüfen und datenbasierte Entscheidungen treffen. Auf diese Weise können Unternehmen die Wertschöpfungskette optimieren und Verluste minimieren. Das Ergebnis ist idealerweise eine Win-Win-Situation für Anbieter und Kunden.

Ein Manufacturing Execution System ist klassischerweise im operativen Produktionsmanagement angesiedelt. Das MES hilft bei der Produktionsplanung und deren Steuerung, indem es ein digitales Abbild der Fertigungsprozesse und deren Kontrolle in Echtzeit anbietet.

Es zeigen sich also durchaus Parallelen zwischen beiden Systemen, doch das MES scheint hier lediglich als weitere Quelle für Daten zu fungieren, die eine IIoT-Plattform sammelt. Aber ist das schon alles?

MES im Zusammenspiel mit dem IIoT

Geht es darum, wichtige strategische Entscheidungen zu treffen, spielt der Faktor Zeit oft eine zentrale Rolle. Hier bietet die intelligente Datenverarbeitung am Netzwerkrand, also beispielsweise direkt an einer Anlage auf dem Shopfloor, einen großen Anreiz. Doch aufgrund der engen Verflechtungen aller Prozesse in einem oder mehreren Werken oder der Lieferkette besteht auch das Risiko einer destruktiven Optimierung. In diesem Fall werden ein Prozess oder ein Bereich des Betriebs auf eine Art optimiert, die andere verlangsamt oder blockiert und so das Gesamtergebnis negativ beeinflusst.

Hier kommen moderne Manufacturing Execution Systeme ins Spiel. Sie bestehen aus einer Reihe von teils bereits etablierten und teils neuen Anwendungen, die den Betrieb einer oder mehrerer Anlagen auf der Grundlage eines konsistenten Datensatzes steuern. Und genau in dieser Funktion kann ein entsprechendes MES eine IIoT-Plattform unterstützen.
Wie sieht das genauer aus?

1. Kontextualisierung und Verbindung:
Die Kombination aus IIoT-Sensordaten und ML-Algorithmen kann mitunter bereits für eine automatisierte Anomalieerkennung genügen und die Vorhersage von Analgenausfällen ermöglichen. Mit mehr Kontext können diese Analysen jedoch noch nützlicher werden. Ein MES kann Daten über das spezifische Produkt oder die Anlage sowie Daten aus früheren Schritten und der Wartungshistorie der Anlage ergänzen und so einen erweiterten Kontext schaffen.

Zusätzlich kann es auch als Bindeglied zwischen Anlage und Lieferkette fungieren. So kann es beispielsweise den Beschaffungs- und Qualitäts-Teams der Zulieferer die Materialeingangszeit, eingehende Qualitätstestergebnisse, Prozess- oder Qualitätsanomalien und die Parameter der Endprüfung anzeigen.

2. Stellvertreterfunktion und Reaktionsfähigkeit:
Fehlt es an der Vernetzung von Anlagen oder Produkten mit Sensorik, ist das MES in der Lage, als Stellvertreter einspringen. Das System weiß auf Basis historischer Daten zum Beispiel, welche Verarbeitung ein Produkt benötigt und kann in dessen Namen den nächsten erforderlichen Schritt kommunizieren. Es kann auch die mögliche Verfügbarkeit für eine Anlage übermitteln, um sicherzustellen, dass die Produkte den Produktionsprozess effizient durchlaufen.

Ist eine IIoT-Plattform für sich genommen nicht direkt reaktionsfähig, kann das MES im Falle von Anomalien Änderungen in der Streckenführung, dem Anlagenverhalten oder den Bedieneranweisungen veranlassen.

3. Organisation:
Das Manufacturing Execution System dokumentiert Informationen über den Betrieb, sowohl für Prozesse als auch für Anlagen. Ein IIoT-basierter autonomer Anlagenbetrieb wird nur dann möglich, wenn der Plattform alle diese Informationen bekannt sind. Ohne ein System, in dem diese Daten organisiert und genutzt werden können, wäre ein IIoT-basierter Betrieb nur eingeschränkt möglich. Ausschließlich mit Sensordaten und einer IIoT-Plattform lässt sich der Anlagenzustand beispielsweise nicht präzise ermitteln. Ohne dieses Wissen kann das Unternehmen die Gesamtanlageneffektivität folglich weder sehen noch bewerten, worauf sich sowohl unmittelbare Änderungen in den Automatisierungseinstellungen als auch langfristige kontinuierliche Optimierungsinitiativen konzentrieren sollten.

4. Standardisierung:
Auf Basis der im MES vorgehaltenen Informationen wird das Implementieren von Abläufen oder Prozessen über die Grenzen eines einzigen Werks hinaus vereinfacht. Ergänzt um maschinelles Lernen, das offenbart, welche Maßnahamen statistisch für die Anlage, die Lieferkette und das Geschäft funktionieren, können entsprechende Skalierungsmaßnahmen zunehmend standardisiert und somit bei Bedarf automatisiert erfolgen.

5. Zusammenarbeit:
Ein gemeinsames Informationssystem für den gesamten Anlagenbetrieb, das sich über ein oder mehrere Werksgelände erstrecken kann, liefert konsistente aktuelle Daten, so dass Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter verschiedener Unternehmensbereiche zusammenarbeiten und die Daten der anderen mit minimalen Reibungsverlusten nutzen können.

Fazit

Verspeist das IIoT also das MES genüsslich zum Frühstück oder erweist sich letzteres als unverdaulich harter Brocken? Wie so oft heißt die Antwort: Weder noch. Mit großer Sicherheit werden IIoT-Plattformen einen weiten Teil der industriellen Zukunft prägen. Doch spielt die sinnvolle Integration von Manufacturing Execution Systemen dabei eine wichtige Rolle. Denn zu den Herausforderungen, die auf dem Weg zur Industrie 4.0 warten, gehört die Fähigkeit, den Überblick über die stetig wachsenden Datenmengen zu behalten und die Notwendigkeit, neue Lösungen innerhalb der bestehenden Fertigungsprozesse zu orchestrieren; eine Funktion, die moderne MES übernehmen können.

Hierzu ist es wichtig, dass das entsprechende System

  • 1. große Datenmengen aufnehmen und
  • 2. sowohl ML-fähige Edge-Verarbeitung als auch Batch-Verarbeitung dieser Informationen bieten kann.

Denn das MES begnügt sich nicht damit, Daten aus dem Fertigungsprozess zu sammeln. Es stellt darüber hinaus den erforderlichen Kontext für die Interpretation dieser Daten bereit. Auf Grundlage dieses Kontexts können Entscheidung getroffen werden, die den Ablauf oder den Produktionsprozess optimieren. Zusätzlich bietet es wertvollen Kontext auch für eine erfolgreiche Nutzung von Machine Learning und IIoT.

Das Industrial Internet of Things wird ein zukunftsfähiges MES also erst mal nicht ersetzen. Vielmehr können hochwertige Manufacturing Execution Systeme als Ergänzung für IIoT-Plattformen dienen.

Dieser Beitrag erschien zuerst auf unserem Partnerportal Industry-of-Things.de.

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