Edge-basierte Analytics-Lösungen für einen intelligenteren IT-Betrieb
In der Produktionsanlage am Freitag Abend: Lauren hat gerade ihre Schicht angetreten. Sie überwacht die Computer, die die Sensoren an den Produktionsmaschinen kontrollieren.
Sie setzt sich an ihren Schreibtisch, um mehrere Bildschirme zu beobachten, auf denen Telemetriedaten der Maschinen angezeigt werden. Gerade denkt sie darüber nach, wie langweilig ihre Arbeit ist. Aber im Vergleich zu früher, als sie jede Maschine noch selbst überprüfen musste, ist ihr Arbeitsalltag jetzt besser planbar und angenehmer.
Da ertönt plötzlich ein Alarmsignal. Ein Gerätesensor zeigt einen plötzlichen Druckverlust an. Deshalb muss Lauren die Maschine jetzt selbst in Augenschein nehmen und auf ein mögliches Leck überprüfen. Sie setzt sich Schutzhelm und Schutzbrille auf und macht sich auf den Weg in die Fabrikhalle - ins Zentrum des Geschehens. So hatte sich Lauren ihren Freitagabend nicht vorgestellt. Vielleicht sollte sie sich lieber eine andere Stelle suchen? Mit einem vielfältigeren Aufgabenbereich und einem größeren Fokus auf Technologie-Themen.
Lauren ist nicht allein - solche Überlegungen haben momentan viele. Auch Hersteller haben zunehmend Probleme, gute Mitarbeiter zu finden und zu halten.
Heutzutage sind Produktionslinien in Fabriken sehr komplex. Die hochgradige Automatisierung und Maschinen-Telemetrie müssen rund um die Uhr überwacht werden. Dafür müssen alle relevanten Daten zunächst gesammelt werden - entweder von einer Person mit einem Klemmbrett oder mit einem Tablet. Oder aber mit Hilfe von Hunderten oder Tausenden von Sensoren, die direkt an den Geräten angebracht sind Anschließend müssen die Daten analysiert werden. Auch hier gibt es entweder die händische Variante, oder die Verwendung von Überwachungssystemen. Dabei sind die Abläufe sehr automatisiert. Aber bei Problemen müssen dennoch oft die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter ran, etwa um Lecks zu erkennen und zu beseitigen. Dabei kommt es teilweise trotz aller Vorsichtsmaßnahmen durchaus immer noch zu gefährlichen Situationen.
Spot, ein mobiler Roboter mit Sensorgeräten und Analytics-Möglichkeiten
die Kosten für IoT-Geräte.
Spot hat feste Inspektionswege und Routine-Aufgaben, die ihm zugewiesen wurden.
effizientere Arbeitsabläufe.
Diese Unmengen an Daten bringen viele Herausforderungen. Es ist etwa sehr schwierig, die Ursache eines auftretenden Problems mit Hilfe von fest installierten Sensoren zu finden, auch aufgrund des komplexen Installationsprozesses. Und manuelle Methoden sind einfach nicht effektiv oder effizient. Beide Vorgehensweisen sind nicht optimal, und bringen nicht den Mehrwert, den man von Big Data-Analytics-Tools erwartet
Die großen Herausforderungen in der Produktion
Seit Henry Ford das erste Modell T an einem damals revolutionären Fließband bauen ließ, haben sich Produktionslinien sehr verändert und weiterentwickelt. Automatisierung und Robotik sind heute Standard in Fabrikhallen. Doch Hersteller und andere Anlagenbetreiber müssen diese Maschinen verwalten und reparieren, um ihre Anlage am Laufen zu halten, was konstante Datensammlung und Analyse erfordert.
Michael Perry, Vice President of Business Development bei Boston Dynamics, weltweit führend in mobiler Robotertechnik, beschreibt die Herausforderung folgendermaßen: „Eine Automatisierung mit herkömmlichen Robotern ist oft nicht erfolgreich, da das Arbeitsumfeld so komplex ist. Mit Rädern oder Ketten angetriebene Roboter können sich in engen Räumen, auf Treppen und einem unebenem Boden kaum oder gar nicht fortbewegen. Roboter, die Daten sammeln, sind dann am nützlichsten, wenn sie auf intelligenten Lösungen basieren. Dies umfasst sowohl Datenverarbeitung wie auch die Kommunikation. Man benötigt Einblicke in die Geschehnisse vor Ort und in die Datenverarbeitung - und beides muss miteinander verbunden sein.”
Unternehmen entscheiden dich deshalb meist für eine der beiden Methoden, um die Daten, die ihre Maschinen generieren, zu erfassen und analysieren. Bei der herkömmlichen Methode sind meist Techniker im Werk unterwegs, um regelmäßig relevante Maschinendaten zu erfassen. Selbst wenn bei einer Maschine nur einmal im Jahr ein Problem auftaucht, müssen die Mitarbeiter die Maschinendaten täglich oder wöchentlich aufzeichnen. Nur so können kleinere Probleme erkannt und größere Ausfälle verhindert werden. Und andere Mitarbeiter müssen die Maschinen regelmäßig warten und reparieren, manchmal unter gefährlichen oder zumindest lauten Arbeitsbedingungen.
Aber es gibt noch eine andere Vorgehensweise: Zunächst werden Sensoren an jedem Gerät installiert, um dann die entsprechenden Sensordaten mit Asset-Management-Anwendungen zu erfassen und zu analysieren. Mit der IBM® Maximo® Application Suite von IBM können Sensordaten, die in der Cloud gespeichert sind, analysiert werden. Das Betreiben dieser Geräte ist jedoch kostenintensiv für Unternehmen. Weitere Kosten entstehen bei der Datenspeicherung, ebenso wie durch den Kauf einer Lösung für die Datenanalyse. Dies macht eine vollständige Instrumentierung für kleinere Unternehmen oft unerschwinglich.
Nancy Greco, Director, DE Research Cognitive IoT Solutions bei IBM® Research erklärt: „Edge-basierte Sensoren generieren ein riesiges Datenvolumen, das direkt in die Cloud geschickt wird. Unternehmen fragen sich dann oft, warum sie eigentlich so viel Geld für die Cloud ausgeben sollen, wenn die Datenanalyse am Ende ergibt, dass alles in Ordnung ist."
Es gibt aber noch eine dritte Möglichkeit: ein Roboter, der die Maschinen regelmäßig inspiziert und Daten von den Telemetrie-Instrumenten sammelt. Und hier kommt Spot ins Spiel - ein Roboter von Boston Dynamics, der wie ein Hund aussieht. Spot kann sich an jedem Ort fortbewegen, genau wie die Mitarbeiter. Dabei kann er Daten jedoch wesentlich häufiger und regelmäßiger erfassen, bei einer geringeren Fehleranfälligkeit. Aber auch mit Kameras und anderen Sensoren kann Spot die Daten nicht selbst interpretieren. Die Daten müssen immer noch analysiert werden. Wenn Spot ein Problem feststellt, übernimmt der menschliche Kollege, um dieses Problem zu lösen.
Eine Automatisierung mit herkömmlichen Robotern ist oft nicht erfolgreich, da das Arbeitsumfeld so komplex ist. Mit Rädern oder Ketten angetriebene Roboter können sich in engen Räumen, auf Treppen und einem unebenem Boden kaum oder gar nicht fortbewegen. Roboter, die Daten sammeln, sind dann am nützlichsten, wenn sie auf intelligenten Lösungen basieren. Dies umfasst sowohl Datenverarbeitung wie auch die Kommunikation. Man benötigt Einblicke in die Geschehnisse vor Ort und in die Datenverarbeitung. Beides muss miteinander verbunden sein.
Mobile Roboter + KI
IBM und Boston Dynamics sind gemeinsam der entscheidenen Frage nachgegangen: Können Anlagendaten an der Edge sicher erfasst und analysiert werden? Gibt es eine Alternative, dass Mitarbeiter Daten manuell in der Fabrikhalle erfassen müssen, oft unter gefährlichen Bedingungen? Und kann gleichzeitig der Bedarf und die damit verbundenen Kosten für die Verwaltung der Anlagen reduzieren werden? Die Antwort ist ein klares „Ja“.
Boston Dynamics und IBM haben mit ihrer Technologie-Expertise gemeinsam eine KI-basierte Lösung für Spot entwickelt. „Boston Dynamics und IBM haben gemeinsam eine Lösung für die Datenerfassung und -Analyse entwickelt“, sagt Perry. „Unsere Kunden standen vor den gleichen Herausforderungen. "Wie erhält man reale und genaue Einblicke in die Vorgänge in komplexen Produktionsanlagen?'"
Dank Spot müssen nicht an allen Geräten Sensoren angebracht werden. IBM vereint die Möglichkeiten von KI und den Maximo-Lösungen mit Spot und ermöglicht so Analytics an der Edge. Durch dies IBM Lösungen kann Spot auch analysieren, was er durch seine integrierten Kameras und Sensoren "sieht". Die Analyse findet dabei direkt im Roboter in Echtzeit statt. Dadurch benötigt man weniger separate Cloud-Datenspeicher und -Analysen. Spot ist eine Ergänzung der IBM KI@Edge Hybrid-Cloud-Strategie.
„Spot wird so zu einem Roaming-Edge-Gerät, und er macht die Analytics-Technologie genau dort verfügbar, wo sie gebraucht wird“, sagt Greco. „Er kann sich auch an engen Stellen fortbewegen. Er kann Treppen steigen. Und er bringt umfassende Analytics-Möglichkeiten mit.
Anstatt ein Problem nur zu identifizieren, unterstützen hochgradig anpassungsfähige, optimierte KI-Modelle Spot, Anomalien zu erkennen und diese durch geeignete Maßnahmen so schnell wie möglich zu beseitigen Perry sagt: "Spot kann sich auf der Produktionsfläche bewegen, ein Problem identifizieren und mit Maximo automatisch einen Arbeitsauftrag mit geeigneten Maßnahmen erstellen, um so das Problem zu lösen."
Der KI-basierte Roboter Spot als gemeinsame Lösung von Boston Dynamics und IBM Maximo spiegelt die große Expertise und Erfahrung von IBM im Asset-Management, KI und 5G-Technologie wider, zusätzlich zur Lösung Maximo
IBM Consulting Berater unterstützen Boston Dynamics bei der Implementierung und mit Serviceleistungen. Darüber hinaus bietet IBM branchenspezifische Beratung, um die jeweiligen Kundenanforderungen optimal zu erfüllen. Und zuletzt bedeutet die angewandte Technologie von Red Hat®, dass die Analytik in einer Hybrid-Cloud-Umgebung kostengünstig und ohne Weiteres bereitstellbar ist.
Perry beschreibt die Partnerschaft folgendermaßen: "Boston Dynamics liefert die Mobilität und die Flexibilität für die Roboter-Plattform Spot, und IBM die intelligenten Systeme, um die Daten zu analysieren, die Spot sammelt."
Weiter als die menschlichen Füße tragen.
Gleich in welcher Branche: Die Produktionslinien müssen reibungslos laufen, um einen rentablen Betrieb zu gewährleisten. Mit der gemeinsam entwickelten Lösung Spot können Fehler und Anomalien schneller erkannt werden, bevor es gravierende Folgen gibt. Und Spot kann Unternehmen jeder Größe unterstützen. Auch kleinere Produktionsanlagen, die sich sonst keine flächendeckende Geräteüberwachung oder einen Cloud-Speicher leisten können, profitieren von der Roaming-Instrumentierung, die Spot bietet
„Unsere Kunden brauchen eine kosteneffiziente und sichere Methode, um ihre Maschinen vor Ausfällen zu schützen", sagt Greco. "Jetzt gibt es eine solche kostengünstige Methode. Dadurch können sie Instrumentierung, Datentransfer und die Latenzzeit verringern und gleichzeitig die Datensicherheit verbessern."
Mit der integrierten IBM Maximo Analytics-Lösung hilft Spot, die Betriebszeit der Geräte zu erhöhen. Er kann nicht nur Anomalien aufdecken, sondern auch deren wahrscheinliche Ursache analysieren und geeignete Maßnahmen vorschlagen. Darüber hinaus erstellt er Arbeitsaufträge, um größere Fehler zu beheben, oder um kleinere Probleme im Auge zu behalten. „Spot ermöglicht in Verbindung mit IBM Services umfassende Einblicke, so dass Kunden ihre Geräte länger betreiben können, und Probleme erkennen, bevor sie auftreten. So lassen sich Ausfallzeiten vermeiden“, sagt Perry.
Spot soll dabei keine menschlichen Mitarbeiter ersetzen. Vielmehr ermöglicht er seinen menschlichen Kollegen sichere und effizientere Arbeitsprozesse. Lauren muss das mögliche Leck nicht mehr selbst überprüfen. Stattdessen kann sie Spot schicken, um es zu überprüfen und die Wartung bedarfsgerecht zu planen. Man könnte Spot mit einem Rettungshund vergleichen: Dieser hilft dem Hundeführer, indem er etwa an Stellen sucht, die für Menschen unzugänglich sind. Auch der Roboter Spot ist mobil und sehr beweglich und kann sich auch in einer Umgebung bewegen, die für Mitarbeiter beispielsweise wegen Chemikalien oder großem Lärm gefährlich oder zumindest unangenehm ist.
Wenn Spot für die Identifikation und die Beseitigung von Problemen eingesetzt wird, ersetzt dies keine Arbeitskräfte. Vielmehr können diese für anspruchsvollere Aufgaben eingesetzt werden. Greco nennt Spot einen „Co-Bot“, weil er mit Menschen zusammenarbeitet - ähnlich wie ein Suchhund, der mit seinem Hundeführer zusammenarbeitet. Eine Technikerin wie Lauren kann nun Spot anleiten und trainieren, damit er in der Fabrikhalle nach Problemen sucht und diese beseitigt. Oder sie wird auf eine andere anspruchsvolle technische Position in ihrem Unternehmen befördert.
„Mitarbeiter können sich so auf ihre eigentlichen Stärken konzentrieren und komplexe Herausforderungen lösen ... Und sie investieren keine Zeit und Energie und riskieren nicht ihre Gesundheit für eintönige Aufgaben“, sagt Perry. "Alltägliche, eintönige und gefährliche Aufgaben können an Spot delegiert werden. Und Mitarbeiter haben somit mehr Zeit etwa für Fortbildungen."
IBM und Boston Dynamics erweitern Spot fortlaufend mit KI-Funktionen - und die Experten beider Unternehmen sind mit Leidenschaft bei der Sache. Teams und Abteilungen bei IBM unterstützen das Projektteam mit konkreten Anwendungsfällen, bei denen Spot und IBM Analytics eingesetzt werden können. IBM vertieft die Zusammenarbeit mit Partnern im Ökosystem in Bereichen wie 5G, um diese neuen Technologie-Lösungen für Spot zu nutzen. Dies ermöglicht eine optimale Wertschöpfung für Kunden von IBM und Boston Dynamics.
Boston Dynamics erweitert fortlaufend die Funktionen von Spot, und IBM erstellt noch genauere Modelle. IBM Research bringt eine kontinuierliche Pipeline mit neuen Analyse-Möglichkeiten in die Partnerschaft mit Boston Dynamics ein, etwa Akustik, Geruch, Kompositionsanalyse und mehr.
Spot ist ein perfektes Beispiel, wie der kombinierte Einsatz von Robotertechnik und Intelligenz Innovation vorantreibt. Es geht nicht nur darum, die Umgebung zu erfassen, sondern auch darum, mit ihr zu interagieren”, sagt Perry.
Informationen zu Boston Dynamics
Boston Dynamicsexterner Link ist weltweit führend in der Entwicklung und dem Einsatz von mobilen Robotern, die auch den größten Herausforderungen gewachsen sind. Das Unternehmen entwickelt fortschrittliche Roboter, die bei vielen Aufgaben unterstützen können. Boston Dynamics wurde 1992 aus dem MIT Leg Lab gegründet und von Inc. Magazine als einer der Best Workplaces 2020 gekürt.
Informationen zu Boston Dynamics
Boston Dynamicsexterner Link ist weltweit führend in der Entwicklung und dem Einsatz von mobilen Robotern, die auch den größten Herausforderungen gewachsen sind. Das Unternehmen entwickelt fortschrittliche Roboter, die bei vielen Aufgaben unterstützen können. Boston Dynamics wurde 1992 aus dem MIT Leg Lab gegründet und von Inc. Magazine als einer der Best Workplaces 2020 gekürt.
© Copyright IBM Corporation 2021. IBM Corporation, IBM Consulting, New Orchard Road, Armonk, NY 10504
Hergestellt in den USA, Mai 2021.
IBM, das IBM Logo, ibm.com, IBM Research, und Maximo sind eingetragene Marken der IBM Corporation in den USA und/oder anderen Ländern. Weitere Produkt- und Servicenamen können Marken von IBM oder anderen Unternehmen sein. Eine aktuelle Liste der IBM Marken finden Sie auf der Webseite www.ibm.com/legal/copytrade.
Red Hat®, JBoss®, OpenShift®, Fedora®, Hibernate®, Ansible®, CloudForms®, RHCA®, RHCE®, RHCSA®, Ceph® und Gluster® sind Marken oder registrierte Marken von Red Hat, Inc. oder seinen Tochtergesellschaften in den Vereinigte Staaten und anderen Ländern.
Dieses Dokument ist zum Zeitpunkt der Erstveröffentlichung aktuell und kann von IBM jederzeit geändert werden. IBM Business Partner legen eigene Preise fest, die variieren können. Nicht alle IBM Angebote sind in jedem Land, in welchem IBM tätig ist, verfügbar.
Spot ist kein Produkt oder Produktangebot von IBM. Spot wird an Benutzer verkauft oder lizenziert unter den Geschäftsbedingungen von Boston Dynamics, die mit dem Produkt oder Angebot geliefert werden. Verfügbarkeit, und jegliche und alle Gewährleistungen, Services und Unterstützung für Spot fallen unter die direkte Verantwortung von Boston Dynamics und werden den Benutzern direkt von Boston Dynamics bereitgestellt.
Die erwähnten Leistungsdaten und Kundenbeispiele dienen lediglich der Veranschaulichung. Die tatsächlichen Performance-Ergebnisse können je nach spezifischen Konfigurationen und Betriebsbedingungen variieren. Vertragsbedingungen und Preise erhalten Sie bei den IBM Geschäftsstellen und/oder den IBM Business Partnern. Die Produktinformationen geben den derzeitigen Stand wieder. Für IBM Produkte gelten die Gewährleistungen, die in den Vereinbarungen vorgesehen sind, unter denen sie erworben werden.