Fallstudie

Industrial-IoT-Lösung für die vorausschauende Instandhaltung von Chemieanlagen

Wir bauen ein intelligentes Überwachungssystem für die zustandsbasierte vorausschauende Instandhaltung, das IoT-Komponenten, analoge Sensoren und Prognosealgorithmen verwendet

DevOpsInternet der DingePlatform development

Project highlights

  • Proaktive Instandhaltung und Verwaltung geschäftskritischer industrieller Ausrüstung
  • Maximierung der Betriebszeit und Verhinderung von Anlagenausfällen durch vorausschauende Warnungen
  • Aufbau einer Infrastruktur, um in Zukunft Bestands- und Lieferkettentransparenz zu gewährleisten
Branche:
IoT
Markt:
Global

Geschäftsherausforderung

Unser Kunde ist ein renommierter Erfinder neuartiger Technologieplattformen und das weltweit führende Wissenschafts- und Forschungszentrum, das bei vielen herausragenden Durchbrüchen unserer Zeit eine zentrale Rolle gespielt hat. Seit einem halben Jahrhundert dient das Unternehmen als Innovationszentrum für Organisationen auf der ganzen Welt und bringt bahnbrechende Lösungen für Fortune-500-Unternehmen, Startups und Behörden und hilft ihnen, auf die sich schnell verändernde Technologielandschaft zu reagieren.

Unser Kunde, der sich in erster Linie auf die Forschungskomponente seiner wegweisenden Projekte konzentrierte, war auf der Suche nach einem fähigen Entwicklungspartner mit einer Produktphilosophie und umfangreichen Entwicklungskompetenzen, der von Anfang bis Ende produktionsreife Software für seine Systeme erstellen konnte. Das Ziel unseres Kunden war es, eine IoT-Lösung für die vorausschauende Instandhaltung von Industrieproduktionsanlagen zu entwickeln, um Störungen und ungeplante Ausfallzeiten zu verhindern, bevor sie auftreten.

Das neue System war speziell auf die Prozessindustrien – einschließlich der chemischen Industrie – ausgerichtet, die auf der Stapelverarbeitung basieren. In diesen Branchen kann jeder Geräteausfall, jede kleine Betriebsunterbrechung oder auch nur eine geringfügige Abweichung von den Spezifikationen zu langwierigen Produktionsunterbrechungen, immensen finanziellen und Ressourcenverlusten oder der Gefahr toxischer Gefahren führen. Diese Risiken werden noch verschärft durch veraltete und auslaufende Maschinen in den Werken, die eine kontinuierliche Diagnose und vorausschauende Instandhaltungsdienste erfordern.

Mit seiner starken Expertise in der IoT-Softwareentwicklung, einem Ansatz, bei dem der Benutzer zuerst an das Produkt denkt, und der Fähigkeit, ein Produkt von Grund auf bis zu einer skalierbaren Lösung auf Unternehmensebene zu entwickeln, war Intellias die richtige Wahl für dieses Projekt. Unser umfassendes Portfolio an Industrial-IoT-Lösungen und unsere nachgewiesene Erfahrung bei der Implementierung der vorausschauenden Instandhaltung mittels IoT haben unseren Kunden überzeugt, eine Partnerschaft mit uns einzugehen.
Industrial-IoT-Lösung für die vorausschauende Instandhaltung von Chemieanlagen

Gelieferte Lösung

Teamzusammensetzung

Wir haben ein professionelles Softwareentwickler-Team mit unterschiedlichen Kompetenzen aufgebaut, indem wir Experten aus dem gesamten Technologiespektrum zusammenbrachten. Unser Team besteht aus Lösungsarchitekten, Frontend- und Backend-Entwicklern, manuellen und automatisierten QAs, UX-Entwicklern, einem Business Analyst, einem Scrum-Master, einem DevOps-Entwickler und einem Delivery Manager. Wir bieten unserem Kunden die durchgängige Entwicklung einer IoT-gestützten Plattform für vorausschauende Instandhaltung, von der Architektur und dem UI/UX-Design bis hin zur Implementierung und Prüfung. Gegenwärtig entwickeln wir auch eine gründliche und effektive Go-to-Market-Strategie für unseren Kunden.

Wahl der Technologie

Unsere Arbeit begann mit der Beratung unserer Kunden über die optimalsten Technologien, die es ihnen ermöglichen würden, ihr Projekt sofort zu starten. Wir haben uns für die Programmiersprache Golang und die Open Source Mainflux IoT-Plattform entschieden, da sie wichtige Funktionen zur Benutzerverwaltung bietet und ausreichend optimiert und skalierbar ist. Die Entwickler von Intellias passten die Plattform nun vollständig an unsere Bedürfnisse an, indem sie die meisten ihrer Komponenten überarbeitet haben, um sie an die Projektanforderungen anzupassen.

System-Implementierung

Auf Grundlage der Fallstudie zur vorausschauenden Instandhaltung unseres Kunden wurden IoT-Sensoren in geschäftskritische Anlagen eingebettet, um den Zustand der Geräte an mehreren Standorten kontinuierlich zu überwachen.

  • Edge-Computing

Die Hauptaufgabe unseres Teams bestand darin, ein Edge-Computing-System aufzubauen, das analoge Sensorsignale an Edge-Gateways erfasst und liest, Daten über den Zustand der Anlagen generiert und speichert und diese Daten strukturiert, um sie für die weitere Analyse bereitzustellen. Die Intensität der Datenströme erreicht 5 Millionen Einträge pro Sekunde.

Wir sind jetzt dabei, das System mit voller Kraft aufzubauen. Wir haben die Architektur für den Agenten und den Server ausgearbeitet, den Agenten entwickelt und arbeiten nun am Server. Der Agent wird auf Edge-Geräten gehostet und sorgt für einen Datenerfassungsfluss, indem er Daten von Sensoren sammelt, verarbeitet und optimiert und über einen sicheren Kommunikationskanal an den Server sendet. Diese Daten werden dann mit anderen von Anlagenkontrollsystemen empfangenen Daten kombiniert, gespeichert und durch Algorithmen analysiert.

  • Prädiktive Algorithmen

Das IoT-System der vorbeugenden Instandhaltung unseres Kunden basiert auf Prognosealgorithmen und -modellen, die von einem Team von Datenwissenschaftlern unseres Kunden entwickelt wurden. Anhand der verarbeiteten Sensordaten bestimmen die Algorithmen die Restnutzungsdauer einer Anlage und erzeugen Warnmeldungen und Benachrichtigungen, um beginnende Probleme und Ausfälle zu verhindern.

Unser Team ist eng in die Entwicklung und Erprobung der prädiktiven Algorithmen eingebunden, damit sie effizient in das Gesamtsystem integriert werden können und genaue Ergebnisse liefern. Zu diesem Zweck haben wir ein Algorithmusmanifest ausgearbeitet, das im Einzelnen darlegt, auf welche Weise Daten an Algorithmen übergeben werden sollten, wie Algorithmen arbeiten sollten und welche Ergebnisse bei der Ausgabe erzeugt werden sollten. Das Manifest wurde vom Auftraggeber gebilligt und vereinfachte die Integration der Algorithmen mit dem Edge-Computing-System.

  • Bestandsmanagement

Neben dem IoT-Anwendungsfall der vorausschauenden Instandhaltung umfasst der Entwicklungsumfang für die Plattform unseres Kunden:

  • MRO-Bestand (Wartung, Reparaturen, Betrieb)
  • Supply chain management
  • Integration mit Distribution Resource Planning (DRP)-Lösungen

Auf diese Weise können Inventarfachleute Fehlbestände beseitigen und sicherstellen, dass der erforderliche Lagerbestand verfügbar ist, insbesondere bei Produkten, deren Herstellung länger dauert und die lange im Voraus bestellt werden müssen.

  • UI/UX-Ansatz

Unser Design-Team führte Usability-Forschung zu den potenziellen Nutzern der Lösung unseres Kunden durch, wie sie in anderen Werken genutzt werden kann und wie sie mit anderen Systemen zusammenarbeiten kann. Wir definierten Benutzerpersonas und Nutzerrollen, arbeiteten Wireframes und UI/UX-Flows aus, führten Geschäftsanalysen durch, entwickelten einen Styleguide und bauten eine Web-UI auf der Basis von React.

Jetzt arbeiten wir an einer Reihe von Dashboards, von denen jedes von verschiedenen Personen je nach ihren Rollen und Bedürfnissen genutzt werden soll. Diese Dashboards bieten einen Echtzeit-Überblick über den Zustand der Anlagen, Lieferketten, Schadenverhütung, finanzielle Einsparungen, störungsfreie Produktionszyklen, Ersatz von Ersatzteilen und mehr.

  • Datensicherheit

Aus Sicherheitsgründen wird die Lösung für die vorausschauende Instandhaltung unseres Kunden vor Ort ohne Online-Zugang installiert. Alle Daten werden lokal gespeichert, um die Sicherheit des Systems zu maximieren und sensible Daten vor Sicherheitsverletzungen zu schützen.

Unternehmensergebnisse

Mit einer Kombination aus IoT-Fachkenntnissen im Bereich der vorausschauenden Instandhaltung und Spitzentechnologie-Dienstleistungen ist Intellias zu einem Softwareentwicklungs-Ermöglicher der gebündelten Lösung unseres Kunden für industrielle Umgebungen geworden. Unter Berücksichtigung der Bedürfnisse des Endbenutzers entwickelt unser Team ein Produkt, das Potenzial hat, die Anlagenwartung und -verwaltung in verschiedenen Branchen zu verändern und unseren Kunden dabei zu helfen, ihren Einfluss auf dem Markt zu erweitern, indem sie den Kunden einen ultimativen Wert bieten.

Das System, das wir entwickeln, hilft anlagenintensiven Herstellern:

  • Echtzeitdaten zu analysieren, um Trends im Anlagenzustand zu erkennen und Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten
  • systematische Warnmeldungen für versteckte Mängel und unerwartete Ereignisse zu erhalten
  • Maschinenstillstände zu eliminieren und Geld für Anlagen und Ressourcen zu sparen
  • MRO-Bestand zu optimieren, um sicherzustellen, dass alle kritischen Komponenten auf Lager sind
  • Einblick in die Lieferkettenprozesse zu erhalten, um die Lieferung der Ausrüstung zu planen

Da sich unsere Zusammenarbeit weiterhin dynamisch entwickelt, treten wir in eine neue Phase unserer Partnerschaft ein. Unser Team steht nun kurz vor dem Abschluss des MVP, der Pilotinstallationen vor Ort, die Integration mit Industrial-IoT-Systemen, Workflows zur Datenerfassung, die Ausführung von Algorithmen und die Generierung genauer Ergebnisse umfasst. Die Gewinnung eines externen Kunden für die vorausschauenden Instandhaltungsdienste unseres Kunden wird für den MVP ein Erfolg sein und uns grünes Licht für eine umfassende Produktentwicklung geben.

Wie können wir Ihnen helfen?

Kontaktieren Sie uns. Wir freuen uns darauf, von Ihnen zu hören.

    * Ich stimme der Verarbeitung meiner personenbezogenen Daten zu, die im obigen Kontaktformular gemäß den Bedingungen der Datenschutzerklärung von Intellias angegeben sind.

    Wir verwenden Cookies, um Ihnen das beste persönliche Erlebnis zu bieten.
    Indem Sie auf „Akzeptieren“ klicken, erklären Sie sich mit der Verwendung von Cookie, wie in der Cookie-Richtlinie beschrieben, einverstanden.

    Danke für Ihre Nachricht.
    Wir melden uns in Kürze bei Ihnen.