Beide Edge-Computing-Arten sind für Umgebungen mit extremen Temperaturen und starken Vibrationen ausgelegt, wie sie typischerweise an Maschinen und ggf. in maschinennahen Schaltschränken vorkommen. Was Edge-Controller und IPCs von Standard-SPSen und HMIs unterscheidet, ist ihre Fähigkeit, Software-Applikationen und -Pakete auszuführen, die Interoperabilität zu Steuerungen, intelligenten Sensoren und Zustandsüberwachungsgeräten, Kommunikations-Gateways zu anderen Peer- oder übergeordneten Systemen, Visualisierung und Dashboards mit Maschinenstatus und Analysen sowie analytische Berechnungen für OEE und energetische Nachhaltigkeit.
Anwendung von Edge-Analyselösungen
Mit der richtigen Hard- und Software ist jede Maschine IIoT-fähig. Da produzierende Unternehmen normalerweise viele Maschinen betreiben, die oft über mehrere Standorte verteilt sind, muss eine IIoT-Lösung auf Maschinenebene auf die Anlage und dann das Unternehmen skalierbar sein. Eine offene, modulare, skalierbare und flexible Software-Plattform ist gut geeignet für die Umsetzung von IIoT und sie bietet verschiedene Nutzungsszenarien.
Ergänzende Software-Pakete mit erweiterten Funktionen können für Analysefunktionen auf Anlagenebene und die Bewertung der Energieeffizienz sorgen. Konnektivitäts-, Kommunikations-, Visualisierungs- und Analysesoftware stehen einzeln oder als Produkt-Pakete zur Verfügung und sind der Einfachheit halber teilweise auf Edge-Controllern und IPCs vorinstalliert. Konfigurationsassistenten ermöglichen die Umsetzung von Projekten in Minuten, um Leistungskennzahlen (KPI), OEE und Ausfallzeiten zu berechnen. Assistenten sind Tools mit Schritt-für-Schritt-Anweisungen, die den Anwender durch den Import bestimmter Informationen und Parameter leiten, um eine umfassende OEE-Anwendung anzulegen.
Dashboards werden verwendet, um Maschinen- und Produktionsinformationen einschließlich Gesamtlaufzeit und Ausfallzeit, Vergleich von geschätzter und tatsächlicher Durchlaufzeit und die Anzahl der produzierten Einheiten zu visualisieren. Diese Informationen werden auch in einer Datenbank gespeichert und bilden die Grundlage detaillierter Berichte. Mit Analysefunktionen auf lokaler Ebene können Entscheidungen auf Anlagenebene getroffen werden, aber die Informationen können auch über die Cloud bereitgestellt werden, so dass sie in andere Datensätze eingebunden oder auf der Ebene des Maschinenparks oder Unternehmens analysiert werden können.