Prozessdaten - Definition, Datenqualität & Nutzung

Definition

Prozessdaten sind die Gesamtheit aller digitalen und analogen Informationen, die während eines Fertigungsprozesses erfasst, verarbeitet und analysiert werden. Sie repräsentieren sämtliche Zustände, Parameter und Messwerte, die den Verlauf und die Qualität eines Produktionsprozesses dokumentieren und beeinflussen.

Datentypen und Quellen

Prozessdaten umfassen verschiedene Kategorien:

• Maschinenzustandsdaten: Betriebszustände, Laufzeiten, Stillstandszeiten
• Prozessparameter: Temperatur, Druck, Geschwindigkeit, Position, Durchsatz
• Qualitätskennwerte: Maße, Toleranzen, Oberflächenbeschaffenheit
• Energiedaten: Strom-, Wasser-, Druckluftverbrauch
• Umgebungsdaten: Raumtemperatur, Luftfeuchtigkeit, Reinraumklasse

Die Erfassung erfolgt über:

• Maschineneigene Sensoren und Steuerungen (SPS)
• Nachrüstbare Sensorik (IoT-Devices)
• Qualitätssicherungssysteme
• Manuelle Eingaben durch Bediener

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Datenerfassung und -übertragung

In modernen Fertigungsumgebungen werden Prozessdaten:

• Kontinuierlich in Echtzeit oder zyklisch erfasst
• Über Feldbusse, industrielle Ethernet-Protokolle oder OPC UA an übergeordnete Systeme übertragen
• In MES (Manufacturing Execution Systems) oder Cloud-Plattformen zusammengeführt
• In standardisierten Formaten gespeichert und verarbeitet

Datenqualität

Hochwertige Prozessdaten müssen folgende Kriterien erfüllen:

• Vollständigkeit: Keine Datenlücken
• Präzision: Geringe Messungenauigkeiten
• Aktualität: Zeitnahe Verfügbarkeit
• Konsistenz: Einheitliche Formate und Einheiten
• Plausibilität: Werte innerhalb definierter Grenzen

Anwendungsbereiche

Prozesssteuerung und -optimierung

• Echtzeit-Überwachung und -Regelung von Fertigungsprozessen
• Erkennung von Abweichungen und Anomalien
• Optimierung von Prozessparametern
• Reduzierung von Ausschuss und Nacharbeit

Qualitätssicherung

• Tracking der Prozessqualität
• Rückverfolgbarkeit von Qualitätsproblemen
• Statistische Prozesskontrollen (SPC)
• Dokumentation von Qualitätsnachweisen

Produktionsplanung und -steuerung

• Berechnung von OEE (Overall Equipment Effectiveness)
• Kapazitätsplanung basierend auf realen Durchlaufzeiten
• Engpassanalysen und -beseitigung
• Optimierte Reihenfolgenplanung

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Predictive Maintenance

• Frühzeitige Erkennung von Verschleißerscheinungen
• Vorhersage von Ausfällen und Wartungsbedarfen
• Optimierung von Wartungsintervallen
• Reduktion ungeplanter Stillstandszeiten

Advanced Analytics und KI-Anwendungen

• Erkennung komplexer Muster und Zusammenhänge
• Prozessoptimierung durch Machine Learning
• Vorhersage von Qualitätsabweichungen
• Automatisierte Entscheidungsunterstützung

Integration in die IT-Infrastruktur

Prozessdaten werden typischerweise in einer mehrstufigen IT-Architektur verarbeitet:

1. Edge-Ebene: Lokale Vorverarbeitung und Filterung direkt an der Maschine
2. MES-Ebene: Zusammenführung und kurzfristige Analyse auf Produktionsebene
3. Cloud-Ebene: Langfristige Speicherung, umfangreiche Analysen, unternehmensweite Nutzung
4. ERP-Integration: Zusammenführung mit geschäftlichen Prozessdaten

Herausforderungen und Best Practices

Herausforderungen

• Zunehmende Datenmengen (Big Data)
• Heterogene Maschinenparks mit unterschiedlichen Schnittstellen
• Sicherstellung der Datensicherheit und des Datenschutzes
• Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus Rohdaten

Best Practices

• Implementierung standardisierter Datenerfassungsprotokolle (z.B. OPC UA)
• Etablierung eines durchgängigen Datenmanagements
• Nutzung skalierbarer Cloud-Infrastrukturen
• Qualifizierung der Mitarbeiter im Umgang mit datengetriebenen Entscheidungen

Zukunftsperspektiven

• Digital Twin: Virtuelle Abbilder von Produktionsprozessen für Simulation und Optimierung
• Closed-Loop Manufacturing: Automatisierte Prozessregelung basierend auf Qualitäts- und Prozessdaten
• KI-gestützte Prozessoptimierung: Selbstoptimierende Fertigungssysteme
• Cross-Plant Analytics: Standortübergreifende Datenanalyse und Prozessharmonisierung

Fazit

Prozessdaten bilden das digitale Rückgrat moderner Fertigungsprozesse und sind ein wesentlicher Erfolgsfaktor für die digitale Transformation in der Produktion. Die systematische Erfassung, Analyse und Nutzung von Prozessdaten ermöglicht signifikante Effizienzsteigerungen, Qualitätsverbesserungen und Kosteneinsparungen. Ein strukturiertes Prozessdatenmanagement ist daher eine Kernkompetenz zukunftsorientierter Fertigungsunternehmen.