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Integrierte Predictive Analytics:

Grundlage für den Schritt zu proaktiver Wartung und neuen Geschäftsmodellen

Nach der Pandemie wird Unternehmen zunehmend klar, dass viele der gewonnenen Erfahrungen zu Standardarbeitsanweisungen werden sollten. Nirgendwo wird das deutlicher als bei der Wartung und Verwaltung von Geräten und Produkten vor Ort. Glücklicherweise kann Technologie zur Fernüberwachung der Leistung von Geräten vor Ort in Echtzeit einen wichtigen Beitrag leisten. Die Vorteile dieser Informationen können durch die Verwendung von Predictive Analytics für diese Daten ergänzt werden, um sich anbahnende Probleme zu erkennen. So können Korrekturmaßnahmen und proaktive Wartungsmaßnahmen ergriffen werden, wodurch Ausfallzeiten oder die Notwendigkeit eines ungeplanten Besuchs vor Ort vermieden werden.

Zweifellos hat die Pandemie den Herstellern von Produkten und den Unternehmen, die Produkte vor Ort warten, gezeigt, dass sie ihre normalen Arbeitsabläufe überarbeiten müssen. Aufgrund von Reisebeschränkungen war es nicht möglich, Mitarbeiter zur Beurteilung und Behebung von Problemen in alle Welt zu entsenden. Selbst wenn die Mitarbeiter vor Ort waren und theoretisch eine Betriebsstätte besuchen konnten, war es möglich, dass die lokalen Behörden oder das Unternehmen selbst den Zutritt untersagten


Technologieelemente für die Transformation

Derartige Schwierigkeiten während des Lockdowns machten deutlich, wie wichtig Echtzeiteinblicke in die Funktionsfähigkeit der Produkte vor Ort sind. Um dies zu erreichen, müssen mehrere Technologien kombiniert eingesetzt werden.

Zunächst werden eingebettete Sensoren in den Produkten benötigt, um aktuelle Bedingungen und Leistungskennzahlen (KPIs) zu überwachen und zu messen. Zu den gemessenen Parametern könnten die Betriebsgeschwindigkeit (z.B. eines Motors), die Temperatur oder der Druck gehören. Es könnten außerdem Dinge wie der Zustand und der Verbrauch von Betriebsmitteln wie z.B. Tinte in einem Drucker, Öl in einem Motor, Film in einem Bildgebungssystem und vieles mehr erfasst werden. Glücklicherweise bietet die breite Akzeptanz von intelligenten Sensoren und dem Internet of Things (IoT) die notwendige technische Grundlage für einen solchen Datenzugriff.

In der Vergangenheit waren solche Daten nur vor Ort verfügbar – und nur über industrielle Steuerungssysteme (Industrial Control System, ICS) wie Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) oder Distributed Control Systems (DCS) zugänglich. Typischerweise wurden die Sensoren über ein privates lokales Netzwerk fest mit den Systemen verbunden.

Die zunehmende Nutzung von bestehenden Funkdiensten wie Wi-Fi und 3/4G-Mobilfunk sowie von zukünftigen Funkverbindungen (z.B. Wi-Fi 6 und 5G) kann diese Daten in größerem Umfang verfügbar machen. Eine solche Konnektivität kann anderen Systemen, zusätzlich zu den ICS-Systemen, den Zugriff auf die Daten ermöglichen. Die drahtlose Konnektivität kann außerdem für den Fernzugriff auf die Daten genutzt werden. Eine Organisation, die die Geräte liefert oder verwaltet, kann deren Zustand heute zentral überwachen. Der Fernzugriff auf diese Daten kann strategisch genutzt werden. Die entsprechenden Möglichkeiten wurden beispielsweise von vielen Unternehmen genutzt, um von der reaktiven Wartung (Reparatur bei einem Ausfall) auf die vorbeugende Wartung umzustellen.

Das dritte und letzte Element ist die Analytik. Die IoT- und Sensordaten, die über eine Funkverbindung verfügbar sind, können auf Trends hin analysiert werden.


Ausfallzeiten reduzieren, Leistung optimieren

Durch den Einsatz von Sensoren und der Konnektivität können Produkthersteller und die Unternehmen, die Produkte vor Ort warten, von einem kalenderbasierten Wartungsansatz auf eine statusbasierte Überwachung und Wartung umsteigen. Ein Unternehmen könnte beispielsweise anhand historischer Daten feststellen, dass ein Teil von Hersteller A in der Regel doppelt so lange hält wie die vom Hersteller angegebene mittlere Lebensdauer. Statt das Teil nach dem Zeitplan des Herstellers auszutauschen, könnte man es also bedenkenlos länger nutzen. Dadurch verteilen sich die Kosten für den Austausch von Teilen über einen längeren Zeitraum, was die jährlichen Gesamtausgaben für Ersatz- und Austauschteile reduziert.