Automatisierung

Roboter, SPS, Antriebe und Sensoren liefern längst die Daten, mit denen sich Stillstände vermeiden, Ausschuss senken und Energie sparen lässt. IoT macht sie nutzbar: Maschinendaten fließen automatisch in eine Plattform, statt in der Steuerung zu versanden.

Auf dieser Seite findest du umgesetzte IoT-Lösungsbeispiele aus der Automatisierung, von Condition Monitoring an Roboterflotten über OEE-Messung bis zur Anbindung von Bestandsmaschinen, jeweils mit Anwender, Partner und Ergebnis.

IoT in der Industrieautomatisierung: von der SPS bis in die Cloud

Viele Automatisierungsanlagen sind noch Insellösungen: Roboter, Antriebe und Steuerungen produzieren zuverlässig, aber ihre Daten bleiben in der SPS. IoT verbindet Maschinen, Sensoren und Steuerungen mit einer Datenplattform. So entstehen aus Signalen, die ohnehin anfallen, Kennzahlen für Instandhaltung, Produktion und Energiemanagement.

Anders als in vielen anderen Branchen sind Echtzeit, Verfügbarkeit und funktionale Sicherheit in der Automatisierung Grundvoraussetzungen. Die IoT-Schicht darf den Prozess deshalb nicht stören: Sie liest mit, wertet aus und greift nur dort in die Steuerung ein, wo das ausdrücklich gewollt ist, etwa beim automatischen Stopp nach einem Werkzeugbruch.

Typische IoT-Anwendungen in der Automatisierung

Maschinendaten erfassen und den Shopfloor vernetzen

Am Anfang steht fast immer die Maschinendatenerfassung: Status, Taktzeiten, Stückzahlen und Störmeldungen werden automatisch aus Steuerungen gelesen statt per Hand notiert. Schaeffler hat dafür eine eigene Data Acquisition Platform aufgebaut, die den Maschinenpark aus 75 Werken einheitlich anbindet und sich nach weniger als einem Jahr gerechnet hat. Beim Werkzeugmaschinenbauer CHIRON ist die Maschinenkonnektivität die Grundlage für Remote Services beim Kunden.

Condition Monitoring und Predictive Maintenance

Je höher der Automatisierungsgrad, desto teurer jeder Stillstand. Sensoren für Vibration, Temperatur und Stromaufnahme zeigen Verschleiß, bevor ein Antrieb ausfällt. WAGO bestimmt so den optimalen Wartungszeitpunkt für die Filter einer Materialverteilungsanlage, ifm erkennt Wicklungsschäden an Lüftern allein über die Stromaufnahme. KUKA bündelt mit iiQoT die Zustandsdaten ganzer Roboterflotten. Weitere Beispiele zeigen die Use Cases Condition Monitoring und Predictive Maintenance.

OEE-Monitoring und Engpassanalyse

Die Gesamtanlageneffektivität (OEE) ist das Produkt aus Verfügbarkeit, Leistung und Qualität. Eine Linie, die 90 Prozent der geplanten Zeit läuft, dabei 95 Prozent der Solltaktzahl schafft und 98 Prozent Gutteile liefert, kommt auf eine OEE von rund 84 Prozent. Mit automatisch erfassten Daten wird aus dieser Rechnung eine Live-Kennzahl je Maschine und Schicht. Im Werk von Bosch Rexroth ermittelt ITK Engineering die OEE mit einem mobilen Transparency Toolkit, das Maschinen verschiedener Hersteller per OPC UA und MQTT anbindet.

Inline-Qualitätssicherung

Qualitätsfehler, die erst bei der End-of-Line-Prüfung auffallen, sind teuer. Schaeffler wertet bei Honmaschinen Schwingungen in Echtzeit aus und stoppt die Maschine bei Werkzeugbruch, bevor weitere Teile beschädigt werden. TURCK überwacht in der Leiterplattenfertigung den Zustand der Lotpaste, JUMO nutzt KI und IoT zur Ertragssteigerung. Mehr im Use Case Qualitätsmanagement.

Inbetriebnahme, Fernwartung und Service

Für Maschinen- und Anlagenbauer lohnt sich IoT auch nach der Auslieferung. Fabmatics organisiert Inbetriebnahmen über ein Serviceportal und hat den Zeitaufwand dafür um 50 Prozent gesenkt, die Prozessgeschwindigkeit stieg um 30 Prozent. Pantec verbessert die Maschinenleistung weltweit per Fernzugriff und Datenanalyse.

Energiemonitoring auf Maschinenebene

Automatisierte Linien verbrauchen Strom, Druckluft und Kühlwasser. Messungen je Maschine zeigen, welche Anlage im Leerlauf Energie zieht und wo Lastspitzen entstehen. Das ist die Datenbasis für Effizienzmaßnahmen und ein belastbares CO₂-Reporting. Doepke und Revolution Pi vereinfachen etwa das Monitoring von Differenzströmen. Weitere Beispiele im Use Case Energiemonitoring.

OPC UA, MQTT und Verwaltungsschale: welcher Standard wofür

OPC UA ist der Standard für die Kommunikation mit Steuerungen: Er liefert Daten mit Bedeutung, also nicht nur einen Wert, sondern auch, dass es sich um die Spindeltemperatur in Grad Celsius handelt. MQTT ist ein schlankes Publish-Subscribe-Protokoll, das viele Datenquellen über einen Broker an viele Empfänger verteilt, bis in die Cloud. Wie ein solcher MQTT-Broker skaliert, zeigt das Beispiel von EMQ. In der Praxis werden beide oft kombiniert: OPC UA an der Maschine, MQTT für den Transport.

Die Verwaltungsschale (Asset Administration Shell) geht einen Schritt weiter und beschreibt eine Maschine als standardisierten digitalen Zwilling mit Stammdaten, Dokumentation und Betriebsdaten. In der Modellfabrik von Bosch Rexroth in Ulm werden Produktionslinien damit flexibel rekonfiguriert, XITASO bindet über einen Funktionsbaustein auch Bestandsmaschinen an.

Brownfield und Retrofit: Bestandsanlagen anbinden

In den meisten Werken laufen neue Roboter neben Steuerungen, die zwanzig Jahre alt sind, mit Profibus, Modbus oder proprietären Schnittstellen. Für die Anbindung gibt es drei Wege: die Steuerung über ein Gateway auslesen, zusätzliche Sensoren nachrüsten, die unabhängig von der SPS messen, oder beides kombinieren. Nachgerüstete Sensoren wie Stromwandler oder Vibrationssensoren sind oft der schnellste Weg, weil niemand in die bestehende Steuerungslogik eingreifen muss. Wie Signalleuchten und Schalter selbst zur Datenquelle werden, zeigt das Beispiel von RAFI und Device Insight.

IT/OT-Konvergenz und OT-Security

Wer Maschinen mit IT-Systemen und Cloud verbindet, schafft neue Angriffsflächen. Industrielle Netze gehören deshalb segmentiert, und Zugriffe von außen laufen über abgesicherte Gateways. Rhebo und Bosch Rexroth zeigen, wie sich die Anomalieerkennung direkt auf der Steuerung ctrlX CORE betreiben lässt, die nach IEC 62443 zertifiziert ist. Für die drahtlose Vernetzung in der Halle setzt Siemens auf private 5G-Netze.

So startest du ein IoT-Projekt in der Automatisierung

1. Mit dem Engpass beginnen: Wähle die Maschine oder Linie, deren Stillstand oder Ausschuss am meisten kostet, nicht die modernste.

2. Kennzahl festlegen: Lege vorher fest, woran der Erfolg gemessen wird, etwa OEE, ungeplante Stillstandsstunden oder Ausschussquote.

3. Datenquellen klären: Prüfe, was die Steuerung schon liefert und wo zusätzliche Sensorik nötig ist. Kläre früh mit der IT, wie Daten das OT-Netz verlassen dürfen.

4. Klein pilotieren: Ein Pilot an einer Maschine mit einem Datenerfassungskit liefert in wenigen Wochen belastbare Zahlen und die Grundlage für den Business Case.

5. Auf Standards skalieren: Wer von Anfang an auf OPC UA, MQTT und offene Plattformen setzt, kann weitere Maschinen und Werke ohne Neuprogrammierung anbinden.

IoT-Anbieter und Partner für die Automatisierung finden

Die Lösungsbeispiele auf dieser Seite stammen von Anbietern, die ihre Projekte mit Anwendern umgesetzt haben, darunter Device Insight, WAGO, ifm, TURCK, INSYS icom, Peakboard, Kontron AIS, Revolution Pi, Rhebo und EMQ. Zu jedem Beispiel siehst du die eingesetzte Technik, die Ausgangslage und das Ergebnis. Wenn es dir eher um vernetzte Produkte und Services für Maschinenbauer geht, findest du weitere Beispiele in der Branche Maschinen- und Anlagenbau.

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