Innerhalb kürzester Zeit zeigten sich erste positive Effekte. Beispielsweise durch die in der Plattform enthaltene Analyse-Engine Apache Spark, mit der die Mitarbeiter selbst sehr große Datenmengen analysieren und ohne Verluste verarbeiten können – pro Linie sind es täglich rund 10 Gb an Daten. Statt dezentraler Einzelauswertungen stehen dem Team heute alle relevanten Anlagenparameter zentral und konsistent zur Verfügung.
Ein weiterer Mehrwert ist dabei die Datenharmonisierung. Die Beschäftigten können Daten aus verschiedenen Sensoren und Anlagen vereinheitlichen und vergleichen, wodurch sie tiefergehende Einblicke in alle Phasen der Müllverbrennung bekommen. „Wir kombinieren nun physikalisch-thermodynamische Modelle mit Messdaten und weiteren Informationen aus dem Betrieb. Oder anders gesagt: Erfahrung trifft auf Technik“, so Schönsteiner. Für das Team bedeutet das weniger Aufwand, geringere Kosten und mehr Kapazitäten für das Personal. Zudem können Mitarbeiter deutlich schneller mögliche Fehlerquellen identifizieren und beheben.
Das birgt auch im Servicebereich Effekte für Kunden. Die Münchner liefern ihnen detaillierte Analysen und Berichte zu den Betriebsdaten, auf die die Verantwortlichen ihre Entscheidungen stützen können. Zudem bekommen sie mit der Data Platform die Möglichkeit, kommende Services und Wartungen vorausschauend zu planen und unnötige Stillstände zu vermeiden. „Wenn bei unseren Anlagen mal etwas nicht funktioniert, sind davon sehr schnell sehr viele Menschen betroffen. Und deswegen stehen wir unseren Kunden auch nach der Gewährleistung bei allen Anliegen zur Verfügung. Das Feedback zu den Informationen, die wir nun bereitstellen können, ist jedenfalls großartig“, sagt Schönsteiner. In der industriellen Bildverarbeitung stellen PC-basierte Systeme oft eine technische Hürde dar. Die Trennung von Bildaufnahme und Datenverarbeitung führt häufig zu Latenzen, erhöhtem Platzbedarf und einem komplexen Wartungsaufwand. Besonders in schnellen Produktionslinien erschwert die Synchronisation zwischen Sensor und externem Rechner eine stabile Prozesskontrolle. ‣ weiterlesen
Präzise 2D-Inspektion mit nativer Edge-Intelligenz
Mehr als 1.000 Entsorgungslinien von Martin gibt es weltweit. Möglichst viele davon möchte das Unternehmen in den kommenden Monaten und Jahren mit der Datenplattform ausstatten. Und auch darüber hinaus hat das Unternehmen langfristige Pläne mit Stackable: Die Verknüpfung der Daten weiter ausbauen, die Analysen und daraus entstehenden Datenprodukte weiter optimieren und so letztendlich einen noch besseren Service für alle Kunden und Partner bieten.
Für Max Schönsteiner hat sich das Projekt schon jetzt gelohnt: „Für Außenstehende sieht die thermische Abfallbehandlung womöglich recht einfach aus, in Wirklichkeit ist es aber ein hochkomplexer Vorgang. Wir sind froh, diese Komplexität jetzt mit Stackable managen zu können.“
