Produktionsdaten

Informationssicherheit in der Industrie 4.0

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Fallbeispiel: Akkumulation von Maschinendaten

Zum besseren Verständnis der Problematik sei hier ein Beispiel aufgeführt: Stellen wir uns dazu z. B. eine Produktionsmaschine vor: bislang bestand diese aus jeder Menge Mechanik und einigen (Elektro-)Motoren. Einfache Sensoren und elektromechanische Schalter steuern die Maschine über Regelkreise.

Geht etwas kaputt, wird in der Regel der Monteur gerufen. Dieser kommt, stellt den Schaden fest und wird die Maschine reparieren. Eventuell müssen dazu auch noch Ersatzteile geordert werden. Dies alles dauert seine Zeit. Nun kommt die Industrie 4.0 ins Spiel: Sensoren werden „smart“, die Maschine „denkt mit“.

Ein Motor muss beispielsweise über längere Zeit bei bestimmten Arbeitsschritten mehr Kraft aufwenden. Dies stellt dann ein Sensor am Motor fest. In der Regel deutet ein Mehraufwand an Kraft bei dieser konkreten Maschine auf ein verschleißendes Lager hin. Der Sensor meldet seine „Beobachtung“ der smarten, zentralen Maschinensteuerung.

Die Meldungen des Sensors werden dann ausgewertet und verglichen sowie gegebenenfalls mit anderen Sensoren und Werten in Zusammenhang gebracht. Mit diesen Daten ist die Steuerung dann in der Lage, entsprechend selbst frühzeitig eine Entscheidung zu treffen: das Ersatzlager wird beim Lieferanten bestellt.

Im gleichen Atemzug wird automatisch ein Auftrag für den Servicetechniker generiert. Sobald das Ersatzteil da ist, wird der Servicetechniker benachrichtigt. Dabei berücksichtigt die Maschine eventuelle Standzeiten und wählt den günstigsten Slot für eine Instandsetzung aus. „Pro-Aktive“ Instandhaltung wird so möglich.

Warum sind all diese Daten interessant?

Betrachten wir die Daten, die hier entstehen: aus einfachen Sensorwerten wird ein komplexer Instandhaltungsauftrag inklusive automatisierter Warenlogistik. Und dies ist erst der Anfang. Versucht man nun die in diesen Prozessen generierten Daten zu schützen, wenn sie in den großen „Big Data“-Topf gefallen sind, so gleicht dies einer „Mission Impossible“.

Was, wenn z.B. Daten auf dem Wege zum Ersatzteillieferanten abgegriffen werden? Fängt jemand diese Daten regelmäßig ab, so lassen sich daraus für einen potentiellen Konkurrenten interessante Dinge ablesen. Welche Teile verschleißen besonders häufig? Wann und wie oft wird geordert? Wer ordert? Welche Mengen werden jeweils geordert?

Die Informationen entstehen plötzlich in den verschiedensten Bereichen. Die Zusammenführung und Weiterverarbeitung dieser neuen Informationsflut wird den Firmen ungeahnte Möglichkeiten liefern. Auf diese Weise werden alle Bereiche einer Wertschöpfungskette miteinander verwoben und zu etwas neuem, „großen Ganzen“ verknüpft.

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