Use Case · Monitoring von Brownfield-Anlagen

Bestehende Anlagen anbinden.
Daten für Ihre Analyse bereitstellen.

Für Produktionsunternehmen, die mehr aus bestehenden Anlagen holen wollen — ohne die Automatisierung auszutauschen.

Daten erschließen, standardisiert bereitstellen und erfolgreiche Lösungen auf weitere Linien und Werke übertragen.

Ausgangssituation

Das Potenzial ist da — die Daten fehlen.

Viele Produktionsunternehmen wollen Effizienz, Energieverbrauch, Qualität und Anlagenverfügbarkeit verbessern — ohne ihre bestehende Automatisierung auszutauschen.

  • Bestehende Anlagen

    Investitionen schützen statt Steuerungen ersetzen.

  • Verteilte Daten

    Prozess- und Verbrauchsdaten liegen isoliert oder gar nicht vor.

  • Lokale Insellösungen

    Erfolgreiche Use Cases lassen sich nur mit hohem Aufwand übertragen.

  • KI-Potenzial

    Ohne gemeinsame Datenbasis bleiben Analytics und KI Stückwerk.

So funktioniert es

In fünf Schritten zur unternehmensweiten Optimierung.

  • 01

    Erweitern statt ersetzen

    Zusätzliche Sensoren und Aktoren erschließen genau die Daten, die der Use Case braucht — die bestehende Automatisierung bleibt unverändert.

  • 02

    Einmal entwickeln

    Logik und HMI browserbasiert entwickeln und als standardisierte Bausteine wiederverwenden — die vPLC läuft parallel zur bestehenden Steuerung.

  • 03

    Daten zusammenführen

    Prozess-, Zustands- und Verbrauchsdaten standardisiert über MQTT in eine unternehmensweite Datenbank übertragen.

  • 04

    Mit Ihren Werkzeugen auswerten

    Aus der gemeinsamen Datenbasis werden Vergleiche und Benchmarks möglich — in Ihrer Datenbank, mit Ihren Analyse- und KI-Werkzeugen. logiccloud liefert die Daten standardisiert, etwa über MQTT mit Sparkplug B, Kafka oder InfluxDB.

  • 05

    Weltweit skalieren

    Erfolgreiche Use Cases mit ORCHESTRATE zentral auf weitere Maschinen, Werke und Länder ausrollen.

Was die Daten möglich machen

Aus Daten Verbesserungen ableiten — mit Ihren Werkzeugen.

Wenn die Daten aller Anlagen vergleichbar vorliegen, werden diese Fragen beantwortbar. Ausgewertet wird in Ihrer Analytics- oder KI-Umgebung; logiccloud sorgt für Anbindung und Datenfluss.

  • Energie

    Verbrauchsmuster erkennen und Einsparpotenziale identifizieren.

  • Produktivität

    Engpässe und ineffiziente Prozessschritte sichtbar machen.

  • Verfügbarkeit

    Anomalien frühzeitig erkennen und Stillstände reduzieren.

  • Qualität

    Prozessabweichungen erkennen und Stabilität verbessern.

  • Benchmarking

    Maschinen, Linien und Standorte objektiv vergleichen.

  • Lernen

    Erfolgreiche Optimierungen als neuen Standard etablieren.

Die Produkte dahinter

Vom erfolgreichen Pilotprojekt zum globalen Standard.

Vom lokalen Use Case zur unternehmensweiten Lösung — ohne jedes Projekt neu zu beginnen.

  • logiccloud ORCHESTRATE

    Erfolgreiche Use Cases weltweit ausrollen: Anwendungen zentral auf Edge-Systeme verteilen und über Maschinen, Werke und Länder hinweg skalieren.

  • logiccloud CONTROL

    Bestehende Anlagen anbinden: Daten erschließen, Funktionen ergänzen und neue Logik als Automation App auf Standard-Edge-Hardware betreiben.

Häufige Fragen zur Anbindung bestehender Anlagen

Müssen wir in die bestehende Steuerung eingreifen?

Nein. Die virtuelle SPS läuft parallel zur bestehenden Steuerung. Zusätzliche Sensoren liefern die Daten, die der Anwendungsfall braucht; bietet die bestehende Steuerung OPC UA oder Modbus an, liest CONTROL die Werte auch dort.

Wohin können die Daten fließen?

Über MQTT — an Ihren eigenen Broker oder den von logiccloud, auch mit Sparkplug B —, in Kafka, in eine InfluxDB, per HTTP/REST an Ihre Systeme oder an einen SAP-Webservice. Alle Anbindungen stehen auf der Seite Schnittstellen.

Wertet logiccloud die Daten aus?

Nein — logiccloud sorgt für Anbindung und Datenfluss, ausgewertet wird mit Ihren eigenen Analytics- oder KI-Werkzeugen. Für die Anzeige an der Anlage lassen sich Grafana-Dashboards direkt in die HMI einbinden.

Wie kommt eine Lösung vom Pilot in weitere Werke?

Mit ORCHESTRATE: Geräte werden per Label nach Werk, Linie oder Maschinentyp gruppiert, und eine erprobte Anwendung geht gestaffelt an die nächste Gruppe — mit Protokoll jeder Änderung.