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codecentric entwickelt Analyse-Software für Maschinenbauer KAMPF

Der deutsche Maschinenbauer Kampf Schneid- und Wickeltechnik stellt auf der Kunststoffmesse K 2016 vom 19.-26. Oktober erstmals ein Tool vor, das in Zusammenarbeit mit der codecentric AG entwickelt wurde. Für das sogenannte „KPC“ (KAMPF Produktion Cockpit) entwickelte ein Expertenteam der codecentric AG Software zur Prozessoptimierung durch vernetzte Produktion (Stichwort Industrie 4.0). Diese umfasst eine Gewinnung bzw. Auswertung von Maschinendaten zu Informations- und Diagnosezwecken.  

Die Kampf Schneid- und Wickeltechnik GmbH & Co. KG ist der weltweit größte Hersteller von Rollenschneid- und Wickelmaschinen und Wicklern für Folien. Seit fast 100 Jahren behauptet sich das Unternehmen mit Hauptsitz in Wiehl bei Köln als der wichtigste Technologieführer, wenn es um Schneid- und Wickeltechnik geht. Das Produktprogramm bietet Schneid- und Wickelmaschinen, Wickler sowie Schmalschnitt- und Spezialmaschinen zur Herstellung und Verarbeitung von bahnförmigen Kunststofffolien, Verbundmaterialien, Laminaten und Aluminiumfolien sowie Nonwovens, Labelstock und veredeltem Papier.

Auf der K 2016, der führenden Messe für Kunststoff- und Kautschukindustrie in Düsseldorf, präsentiert KAMPF ein neues Tool, das sogenannte „Smart Services“ komfortabel zur Verfügung stellen wird. Das Werkzeug entstand im Rahmen des Firmenprojekts „Converting 4.0“, das auf eine Optimierung der gesamten Produktion durch eine stärkere Vernetzung der Maschinen innerhalb einer Prozesskette abzielt. Diese soll den Weg zu einer intelligenten Produktionslandschaft der Zukunft bereiten.

„Das KPC (KAMPF Produktion Cockpit) wird über eine webbasierte Anwendung den Einstieg in die intelligente Produktionslandschaft der Zukunft ermöglichen. Die KPC-Produkte entstanden im intensiven Austausch mit Produzenten und Verarbeitern bahnförmiger Materialien und bieten neben elektronischen Ersatzteilkatalogen und interaktiven Dokumentationen weitere Module zur Prozessoptimierung“, heißt es in der Firmenmitteilung über dieses innovative Konzept.

Durch die von der codecentric AG entwickelte Analyse-Software ist KAMPF in der Lage, Aussagen über die im Einsatz befindlichen Maschinen zu treffen. Beispielsweise ist es möglich, die Gesamtperformance der Maschine darzustellen: wie effektiv eine Maschine gearbeitet hat, wann und weshalb es Maschinenstillstände gab, in welcher Qualität produziert wurde etc.

Dazu werden die Daten aus zahlreichen Sensoren der Maschine bzw. aus einem Verbund von Maschinen ausgewertet: Geschwindigkeit, Anpressdruck, Drehmomente der Motoren, Spannung, Strom usw. Hinzu kommen Daten aus „Smartsensoren“, wie Temperatur in der Halle, Luftfeuchtigkeit, Luftdruck usw.

Verwendete Technologien

All diese Daten werden von der Maschine als Nachricht an einen Kafka-Eventbus geschickt. Dort angeschlossen sind verschiedene Consumer dieser Nachrichten. Einer z.B. ermittelt aus den Messages die Gesamtperformance der Maschine; ein anderer sendet die Nachrichten an Elasticsearch, wo sie dann über Kibana ausgewertet werden können.

Die Auswertung mittels der Big-Data-Werkzeuge Elasticsearch und Kibana hilft KAMPF dabei, die umfangreichen Massendaten zu analysieren und Aussagen über die Maschinen zu treffen, wie sie zuvor noch nicht möglich waren. Dies eröffnet völlig neue Perspektiven der Datenauswertung bzw. des Maschinenbetriebs: So ist es denkbar, dass Kunden künftig ihre Daten bereitstellen und diese dann in einem Elasticsearch-Cloud-Cluster verfügbar gemacht werden.

Das Frontend wurde mittels Angular 2 entwickelt. Alle Komponenten laufen als Docker-Container. Die in Java geschriebenen Komponenten wurden als Microservices über Spring Boot implementiert, die ihre Nachrichten über den Kafka-Eventbus austauschen.

KAMPF Produktion Cockpit – Prototyp auf der K 2016

Der Prototyp des KPC wird auf der K 2016 in Halle 3, A 92 zu sehen sein. Mehr Informationen zum Messeauftritt vom KAMPF und Kontaktdaten finden Sie hier.

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Tipp: Lesen Sie auch unsere Blogposts zu den Themen Kafka, Elasticsearch, Microservices und Spring Boot.