Mit iiQoT haben KUKA und Device Insight eine Plattform entwickelt, die nicht nur eine transparente Fernüberwachung für alle KUKA Roboter bietet, sondern auch einfaches Anlagen-Management, vorbeugende Wartung, Fehlererkennung sowie Warnmeldungen ermöglicht. Im IoT Use Case Podcast stellen Thomas Stammeier, CTO Device Insight, und Dr. Richard Zunke-Hatfield, Senior VP R&D Platform Applications & Tools bei KUKA, die Lösung vor und zeigen, wie iiQoT den Weg zur Smart Factory ebnet.
KUKAs Mission für 2030 ist es, die Einstiegsschwelle für die Automatisierung zu senken. “Wir wollen diese für jedermann verfügbar und auch erlebbar machen”, erklärt Dr. Richard Zunke-Hatfield im IoT Use Case Podcast mit Moderatorin Madeleine Mickeleit. Einen großen Schritt in diese Richtung geht der Augsburger Spezialist für Robotik und Automatisierung mit der neuen Plattform iiQoT.
Denn iiQoT erlaubt dem Kunden erstmals einen kompakten Überblick und Zugriff auf die gesamte Roboterflotte, von überall und rund um die Uhr. Darüber hinaus benachrichtigt die Plattform den Kunden auch bei Problemen und hilft – angebunden an das KUKA Service-Tool – bei der schnellen Fehlerbehebung. Dadurch können Stillstände von Anlagen und Maschinen auf ein Minimum reduziert und die Betriebszeit maximiert werden. Auch Service und Maintenance der Maschinen lassen sich wesentlich einfacher und kostengünstiger gestalten, weil man nicht mehr zwingend vor Ort sein muss, um eine Anlage zu kontrollieren.
Das Thema Sicherheit spielte bei der Entwicklung von KUKA iiQoT eine besonders wichtige Rolle. “Kunden haben eine starke Anforderung, die Hoheit über die Daten zu behalten, sowie sicherzustellen, dass niemand anderes ihre Daten sehen kann”, erklärt Thomas Stammeier. “Deshalb ist es nicht nur auf der Feldebene, also wie man mit dem Roboter kommuniziert, sondern über die gesamte Kette hinweg ein wichtiges Thema. Das sollte es überall sein, wenn es um IoT oder Industrial IoT geht.”
Aus diesem Grund kommt bei iiQoT der von Device Insight entwickelte Cloud Connector zum Einsatz. Die Software-Lösung gewährleistet eine sichere Übertragung der Daten vom Roboter in die Cloud via MQTT und stellt damit eine zusätzliche Sicherheitsschicht dar. Hierfür wurden auch Funktionalitäten von Microsoft Azure genutzt, darunter die automatischen Software-Updates sowie die täglich erneuerten Sicherheitszertifikate.
Auch über die weiteren Pläne für iiQoT sprechen die beiden Experten im Podcast. Denn die Entwicklung der IIoT-Plattform ist noch längst nicht abgeschlossen. Hier liegt der Fokus auf dem Thema Predictive Maintenance. Auf Basis der vorhandenen Daten soll es möglich sein, zukünftig Ausfälle und Fehlverhalten der Maschinen mit Hilfe von KI vorherzusagen und zu verhindern, aber auch dem Kunden Hilfestellung bieten, wie Maschinen und Anlagen im Hinblick auf Zykluszeiten oder Energieverbrauch noch besser oder effizienter ausgesteuert werden können.
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