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INDUSTRIE 4.0: THINK BIG, START SMALL


Digital Business Cloud - epaper ⋅ Ausgabe 3/2019 vom 21.06.2019

Wartungs- und Instandhaltungsintervalle wirken sich in der Produktions- und Fertigungsindustrie auf die Kosten aus. Mit Predictive Maintenance in einer Industrie 4.0 werden gleich mehrere Fliegen mit einer Klappe geschlagen: Die Produktion wird künftig verfügbarer, die Umrüstkosten sinken, Werkzeuge nutzen sich weniger ab und deren Wechsel werden effizienter.


Um was konkret geht es bei Predictive Maintenance? Auf jeden Fall ist es ein wesentlicher Teil der Produktionsoptimierung. Die komplexe und oftmals mit hohen Initialkosten verbundene Technologie unterstützt folgende Idee: auf Datenbasis in Kombination mit kognitiven und statistischen Methoden Prognosen für die Zukunft zu liefern. Je nach Reifegrad der Strategie ist die Wartung reaktiv, präventiv, zustandsorientiert oder vorausschauend. Letzteres gilt als Traum aller Produzenten hinsichtlich Zeit, Kosten und Qualität.

In den bestehenden Produktionsprozessen sind einzelne Prozessschritte häufig bereits optimiert, mit Sensorik ergänzt, automatisiert und ins Monitoring aufgenommen. Was oft noch nicht vollzogen wird, ist die Zusammenführung und systematische Analyse aller im Produktionsprozess anfallenden Daten. Erst daraus entsteht eine vollständige und ganzheitliche Sicht, mit der Ausfallwahrscheinlichkeiten eingeplant und prognostiziert werden können.

Think Big: Das ist letztlich auch die eigentliche Innovation des Predictive Maintenance Ansatzes wie wir ihn verstehen: genau diese Zusammenführung über technische und/oder Plattformgrenzen hinweg. Zudem noch angeboten mit einem veränderten Kosten-Nutzen-Modell: als „Predictive Maintenance and Quality“ (PMQ)-as a Service. Der Ansatz sieht vor, dass zunächst gemeinsam mit dem Kunden die Vision einer PMQ-Strategie definiert wird. Darauf basierend wird ein Vorgehensmodell einschließlich Maßnahmenplan und Kostenabschätzung für die Folgeschritte erarbeitet und zu einem kompletten Servicepaket geschnürt.

Start Small: Für die Bewertung des Nutzens werden von Anfang an die Teilkomponenten in kleine beherrschbare Schritte zerlegt und in einer Art Mini-POC anhand prädiktiver KI-Methoden einer Software analysiert. Hierbei stellen wir neben der statistischen und analytischen Expertise die Ingenieurs-Erfahrung aus einem ihrer Hauptmärkte bereit und bieten damit Know-how auf Augenhöhe mit den Produktionsexperten des jeweiligen Werks. Gemeinsam werden in diesen Mini-Projekten Ansätze zur Optimierung, Korrelation von Teilschritten und Zusammenhänge zwischen Sensoren identifiziert, die über die herkömmlichen Leitstände und andere IT-Systeme nicht wahrgenommen werden konnten.

BEST PRACTICE: PREDICTIVE MAINTENANCE IN DER FLASCHENABFÜLLUNG

Kann man mit diesem explorativen Vorgehen Nutzen schaffen? Ein klares Ja. Einer unserer ersten Kunden hat durch den Einsatz von Predictive Maintenance nicht nur seine Wartung planbarer gemacht, sondern auch seinen Ausschussanteil im Produktionsprozess deutlich reduziert.

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Bildquelle: Digital Business Cloud, Ausgabe 3/2019

Das zeigt auch ein Praxisbeispiel aus der Getränkeindustrie. Dort werden Bierflaschen im sogenannten Gegendruckverfahren befüllt. Stimmen der Vorspanndruck in der Flasche und Abfülldruck nicht überein, führt dies zu Überschäumen, Unterfüllungen bis hin zu Downtimes und Reinigungsarbeiten. Da der Innendruck pro Flasche technisch bedingt nicht gemessen werden kann, werden Prädiktoren aus Umgebungsvariablen ermittelt und mittels eines KI-basierten Modells Korrelationen für positive und negative Fälle generiert. Nach dem Training dieses Modells können über einen so genannten „Healthscore“ Zustandsbeschreibungen und Vorhersagen über mögliche Ausfälle getroffen werden.

„AS A SERVICE“ VERMINDERT DAS RISIKO

Für den Weg in die Zukunft sollten Unternehmen folgendes bedenken: Die für ein PMQ-System benötigten Komponenten zur Verarbeitung, Analyse, Speicherung und Ergebnisdarstellung können grundsätzlich lokal „on Premise“ oder in der Cloud installiert und betrieben werden. Neben reduziertem Infrastruktur- und Betriebsaufwand bieten Cloud-Lösungen klare Vorteile, insbesondere bei Analysen sehr großer Datenmengen und hinsichtlich der Skalierbarkeit und Flexibilität der Dienste.

Der Trend, Leistungen als Service einzukaufen und damit CAPEX zu OPEX zu verschieben, führt zu einem veränderten Einkaufsverhalten. Kunden wünschen einen schrittweisen Einstieg in Industrie-4.0.-Themen. PMQ as a Service generiert schnell Nutzen und erfordert keine unternehmensweite Digitalisierungs-Initiative mit allen strategischen und organisatori schen Schritten. Die berühmten „Quick Wins“ und eine gute Portion Pragmatismus von Experten sind hier der Schlüssel für eine erfolgreiche schnelle Umsetzung.


Was oft noch nicht vollzogen wird, ist die Zusammenführung und systematische Analyse aller im Produktionsprozess anfallenden Daten.


Partnerschaftliche Abrechnungsmodelle, die den Kunden und seinen Dienstleister an den Einsparungen und Vorteilen partizipieren lassen, sind oftmals Basis der Diskussion. Speziell „Predictive Maintenance as a Service“ bietet hierbei zahlreiche Vorteile, um gemeinsam in die Digitalisierung einzusteigen und entlang eines erprobten Vorgehensmodells die Herangehensweise zu jedem Zeitpunkt transparent und nachvollziehbar zu machen.

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Bildquelle: Digital Business Cloud, Ausgabe 3/2019

DER AUTOR ANDRÉ VOGT Senior Vice President
EIM, CENIT AG
Bildquelle: CENIT AG


Bild: wowomnom/shutterstock.com

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