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Ausschuss in der Produktion verringern – Das Internet der Dinge hilft

Thomas Fischer schreibt seit über 20 Jahren für unterschiedliche namhafte PC-Zeitschriften über IT-Themen sowie Business-Software, war beteiligt an der Entwicklung von Konzepten neuer IT-Magazine und arbeite mehrere Jahre in einem Verlag im Bereich Corporate Publishing. Sein Slogan ist: Technik einfach erklärt..
Big Data-Technologien eröffnen Unternehmen heutzutage völlig neue Möglichkeiten für ihre geschäftlichen Tätigkeiten. So kann beispielsweise das produzierende Gewerbe das riesige Datenaufkommen, das beim Einsatz des Internets der Dinge anfällt, optimal auswerten und gewinnbringend nutzen. Ein praktisches Beispiel zeigt, wie das geht.

Laut der Studie "EMC Digital Universe" der EMC Corporation wird das weltweite Datenvolumen von 4,4 Billionen Gigabyte im Jahr 2014 auf 44 Billionen Gigabyte bis zum Jahr 2020 anwachsen. Alleine in Deutschland wird ein Wachstum von 230 Milliarden Gigabyte im Jahr 2014 auf 1100 Milliarden Gigabyte im Jahr 2020 erwartet. Die Studie stützt sich auf Forschungsergebnisse und Analysen von IDC. Zu den Erkenntnissen gehört außerdem, dass das Internet der Dinge mit seiner riesigen Datenmenge einen erheblichen Anteil an dieser Entwicklung haben wird.

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Das digitale Universum der Möglichkeiten

Nicht alle Daten lassen sich auswerten

Wenn solche unvorstellbar großen Mengen von Daten zukünftig zu erwarten sind, stellt sich die Frage, ob und wie sich diese Informationen nutzen lassen. Das Internet der Dinge kann nach Schätzungen von IDC heute schon mit rund 200 Milliarden Objekten verbunden werden. Davon kommunizieren rund 14 Milliarden über das Internet. Die von diesen Geräten produzierten Daten entsprechen etwa zwei Prozent des weltweiten Datenbestands.

Digital Leader aufgepasst! - Foto: IDG

Digital Leader aufgepasst!

Mit Blick auf das Jahr 2020 werden rund 32 Milliarden Objekte mit dem Internet verbunden sein, die dann etwa 10 Prozent der weltweiten Daten produzieren. In Deutschland wächst der Anteil der vom Internet der Dinge produzierten Daten bis zum Jahr 2020 sogar von zwei auf 14 Prozent. Allerdings ist dabei zu bedenken, dass sich längst nicht alle Daten auswerten lassen. Beispielweise waren im Jahr 2013 nur 22 Prozent all dieser Informationen nutzbare Daten. Davon wurden wiederum nur fünf Prozent tatsächlich ausgewertet. Im Jahr 2020 werden laut IDC bereits mehr als 35 Prozent aller Daten nutzbar sein.

Vernetzte Maschinen

Enorme Vorteile bietet das Internet der Dinge schon jetzt für das produzierende Gewerbe. In Zukunft ist zu erwarten, dass dadurch Produktionsanlagen immer intelligenter werden und die "denkende Fabrik" längst nicht mehr nur eine Wunschvorstellung sein wird. Zwar dominiert bei den meisten Produktionsmaschinen heute bereits die digitale Technik, aber ihre eigenen Daten sind und bleiben meistens nur für die Maschine selber bestimmt. Die Maschinendaten werden derzeit nur selten mit den Daten anderer Produktionsmaschinen verglichen und analysiert, um beispielsweise Abhängigkeiten und Muster zu erkennen oder Aktionen für eine positive Beeinflussung des Produktionsprozesses auszulösen. Ein Beispiel, wie das Internet der Dinge in der Produktion heute bereits gewinnbringend zum Einsatz kommt, zeigt die Prozessorherstellung bei Intel.

Um die Fertigung von Prozessoren zu optimieren, entwickelten Dell und Intel gemeinsam verschiedene Technologien für den Einsatz des Internets der Dinge und die damit zu erwartenden hohen Datenaufkommen - Big Data. Zusätzlich wurden in diesem Prozess weitere Partner beider Unternehmen mit eingebunden. Bei der Lösungsfindung nahm die optimale Konnektivität bei gleichzeitig maximaler Sicherheit einen hohen Stellenwert ein. Zudem musste eine lückenlose Interoperabilität sichergestellt sein, damit die unterschiedlichen Maschinen und Prozesse auch miteinander kommunizieren können. Letztendlich brauchte es die richtigen Analysefunktionen, die schnell und sicher eventuelle Engpässe oder Probleme erkennen und daraus die passenden Aktionen ableiten können.

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Das Problem

Intel stellte bei der Herstellung von Prozessoren speziell für die Montage auf Leiterplatten eine relativ hohe Ausschussrate fest. Die Gründe lagen fast ausschließlich an einem bestimmten Arbeitsgang mit immer wiederkehrendem Fehlermuster.

Jeder der hergestellten Prozessoren besitzt an seiner Unterseite viele Lötpads, die sehr kleine Kontaktflächen darstellen. Damit diese später bei der Montage des Prozessors mit dem Motherboard richtig verlötet werden können, müssen die Kontaktflächen vorher verzinnt werden. Dazu gibt es in der Fertigungsstrecke ein spezielles Modul, das jede Kontaktfläche zuerst mit einer speziellen Lötpaste versieht. Diese Paste hat zwei Aufgaben:

  • Fixieren (Festkleben) von darauf platzierten Dingen wie elektronischer Bauelemente und kleiner Zinnkügelchen zum Verlöten der Bauelemente.

  • Flussmittel, damit sich Lötzinn und Kontaktfläche (Kupferfolie der Leiterplatte) miteinander verbinden und sich elektronische Bauelemente auf einer Leiterplatte korrekt verlöten lassen.

Im nächsten Arbeitsschritt platziert ein Bestückungskopf auf jede Kontaktfläche eine kleine Perle aus Lötzinn. Die Paste hält die Lötzinnperlen fest, fixiert sie. Ist das erledigt, kommt der Prozessor in einen speziellen Ofen. Dessen Temperatur ist exakt so hoch, dass die Lötzinnperlen schmelzen und sich mit der Kupferfolie der Lötinsel verbinden. Damit ist jede Lötinsel verzinnt und der Prozessor ist für den nächsten Fertigungsschritt vorbereitet.

Viel zu häufig kam es vor, dass nicht alle Lötinseln verzinnt waren und der Prozessor nicht weiter verarbeitet werden konnte. Daraus resultierte eine erhöhte Ausschussquote. Als Ursache entpuppte sich der Bestückungskopf. Durch Unterdruck werden die Lötzinnperlen am Kopf festgehalten. Ist der Kopf richtig positioniert, wird der Unterdruck ausgeglichen und die Lötkugeln fallen auf die gewünschte Position auf der Unterseite des Prozessors. Im praktischen Einsatz zeigten sich dabei aber hin und wieder Probleme. So waren nicht immer alle Lötinseln verzinnt oder es war zu viel Lötzinn aufgetragen. Mitunter waren Lötzinnperlen falsch positioniert, so dass es zu Kurzschlüssen kam. Gründe dafür waren beispielsweise unvorhersehbarer Verschleiß, nicht optimale Wartungszyklen oder Zulieferprobleme.

Zur Vorbereitung der maschinellen Bestückung müssen sämtliche Lötinseln der Leiterplatte automatisch mit Lötpaste und Zinnperlen in exakter Größe versehen werden. Jeder Fehler bei diesem Arbeitsschritt erzeugt Ausschuss.
Zur Vorbereitung der maschinellen Bestückung müssen sämtliche Lötinseln der Leiterplatte automatisch mit Lötpaste und Zinnperlen in exakter Größe versehen werden. Jeder Fehler bei diesem Arbeitsschritt erzeugt Ausschuss.
Foto: Mirko Waltermann / pixelio.de

Die Lösung

Der Einsatz eines Kamera-Systems löste das Problem. Zuerst kontrolliert es, ob alle Lötzinnperlen die richtige Größe aufweisen und vollzählig vorhanden sind. Erst dann geht es weiter. Nachdem der Produktionszyklus signalisiert, dass alle Lötperlen platziert sind, kontrolliert das Kamera-System erneut. Dieses Mal prüft es, ob sich alle Lötperlen vom Kopf gelöst haben und auch tatsächlich korrekt platziert sind. Nur bei 100prozentiger Übereinstimmung wird der nächste Arbeitsschritt eingeleitet.

Diese Visualisierung und die Verknüpfung mit den Sensordaten weiterer Maschinen der Produktionsstrecke senkte die Ausschussquote und die damit verbundenen finanziellen Verluste. Zudem ließen sich nun die Wartungsintervalle und -kosten optimieren oder vorausschauender planen und so plötzliche Geräteausfälle vermeiden. Gemeinsam mit weiteren ähnlichen Verbesserungen im Produktionsablauf verringerte Intel seine Produktionsverluste um 25 Prozent.

Die Technologie, die dahinter steckt

Für diese Lösung waren sehr viele Komponenten der IT-Branche notwendig. Bewährt hat sich dabei das erfolgreiche Zusammenspiel der Unternehmen Dell und Intel sowie deren Partnerunternehmen. So sorgen Intel Gateway Lösungen für die wichtige Konnektivität vom einzelnen Sensor bis hin zur Cloud. Zudem werden hier bereits Daten gefiltert, so dass unwichtige Daten nicht unnütz das Datenaufkommen erhöhen.

Die eingesetzte Dell-In-Memory-Appliance für Cloudera Enterprise wurde speziell für große Datenmengen (Big Data) entwickelt. Damit lassen sich beispielsweise leistungsstarke End-To-End-Analysen implementieren sowie interaktive Abfragen, Data Mining und Streamverarbeitung durchführen. Cloudera Enterprise bietet zudem eine einheitliche Plattform für Big Data und ist zu 100 Prozent Apache-lizensiertes Open Source.

Unterschiedliche Analysetools filtern und werten die Daten der Sensoren aus. Daraus lassen sich eventuelle Schwachstellen im Produktionsablauf erkennen und Vorschläge zur Verbesserung ableiten.
Unterschiedliche Analysetools filtern und werten die Daten der Sensoren aus. Daraus lassen sich eventuelle Schwachstellen im Produktionsablauf erkennen und Vorschläge zur Verbesserung ableiten.
Foto: Dell

Die Dell Poweredge 2-Sockel Intel-basierten Server laufen mit dem Red Hat Enterprise Linux Betriebssystem, das skalierbare und voll virtualisierte Rechenzentren unterstützt. Dell Boomi und Dell Toad werden eingesetzt, um Daten über unterschiedliche Datensätze hinweg zu normalisieren und damit eine genaue Datenanalyse zu erleichtern. Dell Boomi AtomSphere erleichtert die Synchronisation von Daten zwischen Anwendungen, die sich On-Premise oder in der Cloud befinden.

Dell Toad Data Point besteht aus mehreren Daten-Analyse-Tools, die Datenzugriff, Integration, Reporting und die gemeinsame Nutzung von Analyseergebnissen vereinfachen. Dell Statistica ermöglicht Data Mining, prädiktive Analysen, maschinelles Lernen, und die Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten. Dell Toad Intelligence Central beinhaltet mehrere Daten-Reporting-Tools, die ein zentrales Archiv für aktuelle Informationen bieten und so die Datenbereitstellung effizienter machen.

Dell Kitenga ist eine Big Data-Suche und Analyse-Suite. Sie bietet Informationsmodellierung und Visualisierungsfunktionen. Die Kombination von Technologien wie Hadoop für Skalierbarkeit und Leistung, Lucene/Solr Search, Mahout maschinelles Lernen, 3D-Informationsmodellierung und erweiterte Sprachverarbeitung sowie Kitenga als vollständig integrierte, konfigurierbare Cloud-fähige Software-Plattform gehören ebenfalls zur eingesetzten Lösung.

Für die Sicherheit der kompletten realisierten Technik kommen Sicherheitslösungen von Intel und Dell Sonicwall zum Einsatz. Sie sind in der Lage, die komplette IT-Umgebung der Fertigungsanlage und das Rechenzentrum zu schützen, und zeichnen sich besonders durch eine einfache Verwaltung aus. Eine Leistungseinbuße durch ihren Einsatz ist zudem ausgeschlossen. Sie ermöglichen den sicheren Zugriff von praktisch jedem Endpunkt aus und schützen vor Viren, Spam, Phishing und anderen Angriffen mit mehreren Techniken zur Gefahrenerkennung.

Die hier aufgeführten Techniken sind nur ein Teil der gesamten eingesetzten Technik in diesem Beispiel. Ausführlich lesen Sie im Whitepaper "Steigerung der Produktionsleistung durch das Internet der Dinge (IoT)", welche davon im Einzelnen wie und warum zum Einsatz kam.

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