Python hat sich vom Hilfsmittel zum wichtigsten Werkzeug für Datenauswertung und lernende Verfahren im industriellen Umfeld entwickelt. Für alle, die Kontaktplan und strukturierten Text gewohnt sind, eröffnet es einen zusätzlichen Handlungsspielraum, ohne die Steuerung anzutasten.
Warum gerade Python
Verfügbare Bibliotheken
Für praktisch jede Aufgabe gibt es eine ausgereifte, kostenfreie Bibliothek: Datenaufbereitung, Darstellung, statistische Verfahren, Bildverarbeitung, maschinelles Lernen.
Schnelles Ausprobieren
Die knappe Schreibweise und die interaktive Arbeitsweise erlauben es, eine Idee in Stunden statt in Tagen zu prüfen. Für die Vorklärung einer Frage ist das entscheidend.
Anbindung an Steuerungen
Python spricht mit der Anlagentechnik: python-snap7 für Siemens-S7-Steuerungen, pycomm3 für Allen-Bradley, pymodbus für Modbus-Geräte und opcua-asyncio für OPC UA.
Verbreitung
Zu nahezu jeder Fragestellung finden sich Lösungen und Beispiele, was den Einstieg erheblich erleichtert.
Die wichtigsten Bibliotheken
Datenaufbereitung
- Pandas: Arbeiten mit tabellarischen Daten
- NumPy: numerische Berechnungen und Felder
- SciPy: wissenschaftliche Verfahren, einschließlich Signalverarbeitung
Darstellung
- Matplotlib: Diagramme in Veröffentlichungsqualität
- Plotly: interaktive Auswertungen im Browser
Lernende Verfahren
- Scikit-learn: klassische Verfahren für Klassifikation und Regression
- TensorFlow und PyTorch: neuronale Netze
Kommunikation mit der Anlage
- python-snap7: Siemens S7
- pycomm3: Allen-Bradley über EtherNet/IP
- pymodbus: Modbus TCP und RTU
- opcua-asyncio: OPC UA als Client und Server
Wo sich der Einsatz sofort lohnt
Auswertung von Produktionsdaten
Protokolle auswerten, Ausbeute und Qualitätskennzahlen über die Zeit betrachten und Berichte automatisch erzeugen. Die Daten kommen aus Archiven, Datenbanken oder einfachen Exportdateien.
Signalverarbeitung
Schwingungsdaten auswerten, Messrauschen filtern und Frequenzanalysen für die Zustandsüberwachung durchführen.
Optimierung von Parametern
Mit Optimierungsverfahren die günstigste Kombination von Prozessparametern für Qualität und Durchsatz ermitteln.
Wiederkehrende Berichte
Berichte als PDF oder Tabelle automatisch erzeugen und zeitgesteuert ablegen. Das spart im Betriebsalltag mehr Zeit als die meisten aufwendigeren Vorhaben.
Ein Hinweis zur Abgrenzung
Python ersetzt die Steuerung nicht. Für die Führung der Anlage bleibt die SPS zuständig, mit ihrem deterministischen Zeitverhalten und ihrer Verfügbarkeit. Python arbeitet daneben: es liest mit, wertet aus und bereitet auf.
Einstieg
Beginnen Sie mit Datenauswertung und Darstellung. Diese Fähigkeiten bringen unmittelbar Nutzen und tragen später auch komplexere Themen. Die Python-Kurse von ED WARTENS Deutschland führen von den Grundlagen bis zu Anwendungen mit lernenden Verfahren.