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Datenpipeline für Messdatenauswertung

Zur Überwachung von Dosenverschliessern wird eine Datenpipeline mit einer prozesssynchronen Übertragung und Rückverfolgbarkeit entwickelt.

Technologien

  • Datenpipeline
  • Isolierte Erfassungs- und Auswerteeinheiten
  • Messdatenübertragung mittels Bluetooth Low Energie (BLE)

Ausgangslage

Die Dosenverschliesser von Ferrum Packaging AG bestehen aus mehreren, rotierenden Wellen zum Verschliessen von Dosen mit Durchsätzen bis 2500 Dosen / Minute. Diese sind mit einer eigenen Messelektronik ausgerüstet. Die Messdaten werden aus dem Maschinengehäuse an einen Industrie-PC übertragen und ausgewertet. Weist das Resultat auf einen fehlerhaften Dosenverschluss hin, wird diese Dose aus dem Produktionsprozess entfernt.

Ziel

Es soll eine Datenpipeline mit einer prozesssynchronen Übertragung und Rückverfolgbarkeit entwickelt werden. Die Datenpipeline soll auf einem Hub & Spoke Netzwerk basieren. Es sollen isolierte Erfassungs- und Auswerteeinheiten gewählt werden, bei der jede Welle eine eigene Softwareinstanz benutzt, die isoliert von allen anderen ausgeführt wird. Die Messdaten sollen durch Maschinendaten ergänzt werden, um alle relevanten Prozessinformationen zur Verfügung zu haben. Für die Messdatenübertragung soll auf eine eher sparsame Technologie wie zum Beispiel Bluetooth Low Energie gesetzt werden.

Ergebnis

Die Abbildung zeigt das Prinzip des Datennetzwerks.

Die entwickelte Datenpipeline bildet die Grundlage zur Versorgung der Algorithmen. Sie stellt eine robuste und prozesssynchrone Übertragung mit Rückverfolgbarkeit zum Entstehungsort der Daten sicher. Bei der Übertragungstechnologie Bluetooth Low Energie hat sich gezeigt, dass die vorhandene Energieknappheit nicht eingetreten ist. Mit den aktuellen Spezifikationen erlaubt Bluetooth Low Energie eine Datenkommunikation von 250 kByte/s. Einflüsse wie das Gehäuse, die rotierenden Wellen und Interferenzen zwischen mehreren Sendern und Empfängern, drosseln den Durchsatz auf 30-40 kByte/s. Diese Grenze ist deutlich am Limit, um Messsignale mit genügender Auflösung zu übertragen. Als Gegenmassnahmen werden daher Komprimierungsalgorithmen wie Sprintz auf der Messelektronik integriert, was zu einer Erhöhung der Nutzdaten um Faktor 2 führt.


datenpipeline_ht_fhnw.jpg

Abbildung: Prinzip der Datenpipeline zur Datenauswertung

Projekt-Information

AuftraggeberFerrum Packaging AG und Kisman AG
AusführungInstitut für Automation FHNW
Dauer
2021-2024
FörderungInnosuisse
ProjektteamProf. Michael Böller, Dozent, Projektleiter
Prof. Dr. Marcel Steiner, Dozent
Prof. Dr. Pascal Schleuniger, Dozent

 

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