FOCUS – BEST PRACTICES 20 / UdZ 01.23 Um den digitalen Wertstrom und etwaige Schwachstellen sichtbar zu machen, bietet IQ|A verschiedene Visualisierungsmöglichkeiten. Kernelement jeder Process-Mining-Lösung ist ein intuitiver Prozessgraph, der die Prozessabläufe grafisch visualisiert und auswertbar macht. Auch in der DFA können die Gäste nun live anhand des Graphen beobachten, in welcher Reihenfolge die „Arbeitsplätze“ besucht wurden und welche Durchlauf- und Übergangszeiten angefallen sind. Neben der Analyse von Geschwindigkeiten bietet der reale Einsatz von Industrial-Process-Mining darüber hinaus noch viele weitere Transparenzvorteile, z. B. das Aufdecken und Analysieren von Engpässen, Materialmengen, Energieverbrauch oder Abweichungen von der Produktionsplanung. Zusätzlich zu der graphischen Analyse bieten automatisch generierte Kennzahlen und KI-Analysen tiefe Einblicke in die Grundursachen für etwaige Ineffizienzen. Das Industrie-4.0-Ökosystem der DFA als Grundlage Ein weiteres Ziel des Usecase ist es, zu zeigen, wie Industrial-Process-Mining mit in der DFA bereits bestehenden Technologien verknüpft werden kann. In der Demonstrationsfabrik kamen hierfür zwei Technologien zum Einsatz: das Real-Time-Location-System (RTLS) und die ‚Industrial Internet of Things (IIoT)‘-Plattform ThingWorx von PTC. Das in der DFA installierte RTLS besteht aus Transmittern, die an verfolgbare Objekte (wie Produkte oder Paletten) angebracht werden. Zusätzlich wurden in der Halle Antennen (s. Bild 2, S. 17) angebracht, die die Signale der Transmitter erfassen und abspeichern. Die Software berechnet im Hintergrund die Position eines Transmitters in der Halle und zeigt die Koordinaten entweder im Ubisense-System an oder überträgt diese per REST-Schnittstelle an weitere IT-Systeme. Die Tourguides können diese Transmitter am Handgelenk tragen; so wird die aktuelle Position in der Tour ohne explizite Rückmeldung oder Dateneingabe erfasst (s. Bild 3). Während das RTLS lediglich die Koordinaten der Transmitter übermittelt, übernimmt die IIoT-Plattform ThingWorx die Aggregation und Transformation der Daten. Den in der DFA umgesetzten Usecases wurden 13 Zonen in der Produktionshalle zugewiesen und auf dem in the production process and is automatically transferred to the digitally created value stream. In a real production process, this digital value stream is created from the information of the process control systems (e.g. the MES) and enriched with all the information needed to analyze process efficiency. To make the digital value stream and any possible weak points visible, IQ|A offers various visualization options. The core element of every process mining solution is an intuitive process graph that graphically visualizes the process flows and makes them evaluable. In the DFA, too, guests can now use the graph to observe “live” in which order the “workstations” were visited and which throughput and transition times were incurred. In addition to analyzing speeds, the real-world use of industrial process mining also offers many other transparency benefits, such as uncovering and analyzing bottlenecks, material quantities, energy consumption, or deviations from production planning. In addition to graphical analysis, automatically generated metrics and AI analysis provide deep insights into the root causes of any inefficiencies. DFA's Industry 4.0 Ecosystem as a Foundation Another goal of the use case is to show how industrial process mining can be linked to technologies already in place at the DFA. Two technologies were used in the demonstration factory for this purpose: the Real-Time Location System (RTLS) and the ThingWorx Industrial Internet of Things (IIoT) platform by PTC. The RTLS installed in the DFA consists of transmitters attached to trackable objects (such as products or pallets). In addition, antennas (see Fig. 2, p. 17) were installed in the hall to detect and store the transmitter signals. The software calculates the position of a transmitter in the hall in the background and either displays the coordinates in the Ubisense system or transmits them to other IT systems via the REST interface. The tour guides can wear these transmitters on their wrists, so their current position in the tour is recorded without explicit feedback or data input (see Figure 3). While the RTLS only transmits the coordinates of the transmitters, the ThingWorx IIoT platform handles the aggregation and transformation of the data. The use cases implemented in the DFA were assigned 13 zones in the production hall and marked on the layout of the DFA. In RTLS, the corner points of the zones were measured in and corresponding zones were defined in ThingWorx. ThingWorx compares the position of a transmitter with the defined zones and thus identifies in real time whether a transmitter has left or entered a zone. This generates event logs of the transmitter movement in the DFA. These event logs are then stored in a PostgreSQL database via a REST interface. To give more context to the event logs, a Google form was set up where tour guides can register their tours and add further information, such as tour type, client, or number of guests. Figure 3: Transponder from Ubisense on the wrist
RkJQdWJsaXNoZXIy NzcyMw==