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Zürich
18 Januar 2020

Probleme beheben, noch bevor sie auftreten.

Solange eine industrielle Fertigungsmaschine läuft und produziert, generiert sie für den Betrieb Gewinn. Doch kommt es zu technischen Komplikationen und fällt die Anlage aus, kann dies ein Unternehmen teuer zu stehen kommen. Die Digitalisierung schafft hier Abhilfe: Denn dank vorausschauender Wartung können Unternehmen Probleme lösen, bevor sie entstehen. Und werden so nicht mehr auf dem falschen Fuss erwischt.

Die meisten industrielle Anlagen sind Hochleistungsmaschinen. Sie laufen und laufen unentwegt – bis irgendwann eine Komponente ihr Belastungslimit erreicht und den Dienst versagt. Die Folgen davon sind im schlimmsten Fall ein Stillstand, Produktionsausfall sowie finanzieller Verlust. Natürlich versuchen Anlagenbetreiber und Hersteller solche Szenarien durch regelmässige Wartung zu vermeiden. Dennoch lässt sich dieses Problem nicht gänzlich ausmerzen.

Doch nun verändert die Digitalisierung des Industriesektors auch die Art und Weise, wie Produktionsanlagen in optimalem Zustand gehalten werden. Denn die vernetzte Smart Factory ist in dank hochentwickelter Sensoren-Technologie in der Lage, eine «Selbstdiagnose» durchzuführen. Dies wird gemeinhin als «Condition Monitoring» bezeichnet. Dabei überwachen hochpräziser Sensoren alle Prozesse innerhalb einer Anlage und können durch Machine Learning potenzielle Ausfälle und Schäden prognostizieren. Diese werden dann direkt an den Maschinenbetreiber gemeldet oder – per Fernwartung – vom Hersteller registriert.

Von predictive Maintanance kann man dann sprechen, wenn aufgrund dieser Informationen eine Wartungsmassnahme (z.B. das Austauschen einer fehlbaren Komponente) proaktiv vorgenommen wird. Die Vorteile dieses Vorgehens sind offensichtlich: Es kommt nicht mehr zu unvorhergesehenen Ausfällen, die viel Aufwand mit sich bringen und zudem zeitintensiv sind. Vielmehr kann die Wartung gezielt und damit innerhalb kürzester Zeitvorgenommen werden, wodurch sich Ausfälle minimieren und frühzeitig kompensieren lassen. Predictive Maintenance gilt daher bei Fachleuten als ein zentrales Element von Industrie 4.0 und zeichnet eine echte Smart Factory aus. 

Handlungsbedarf einfach aufzeigen

Vermehrt setzt sich im Zusammenhang mit vorausschauender Wartung auch das Prinzip der «Augmented Reality» durch. Dadurch wird u.a. die Kommunikation zwischen Anlagenanwender und -Hersteller revolutioniert. Ist sich bspw. ein Unterhaltstechniker eines Betriebs unsicher, wie er eine Störung in der Anlage beheben soll, muss er dem Experten nicht mehr kompliziert die Lage am Telefon schildern. Stattdessen schickt er einfach mit einem mobilen Gerät – z.B. einem Tablet – direkt ein Foto. Der Techniker kann dann auf diesen Bildern – in Echtzeit – Markierungen anbringen und so die relevante Information für den Kunden optisch hervorheben. Dadurch wird nicht nur die Fehlerbehebung deutlich schneller, das Kundenunternehmen spart auch Geld. Denn schliesslich muss es den externen Experten nicht bezahlen, der bis anhin extra ins Unternehmen kommen musste. 

Die primären Nutzniesser der vorausschauenden Wartung in Unternehmen sind natürlich die Produktionsabteilungen: Sie erreichen eine höhere Effizienz, können ihren Produktionsausstoss erhöhen und sparen dank geringerer Ausfallzeiten Geld. Doch die predictive Maintenance bietet Vorteile, die sich entlang der gesamten Produktions- und Lieferkette niederschlagen. Besonders augenfällig wird das im Feld der Logistik. Denn diese ist jeweils direkt von Produktionsausfällen betroffen: Weil sich Lagerzeiten verlängern und Lieferungen nicht zeitgerecht erfolgen, muss eine Anpassung des gesamten Supply-Chain-Managements ad hoc erfolgen. Dank vorausschauender Wartung werden sowohl externe Logistik als auch Intralogistik besser planbar. Und da in der intelligenten Fabrik sämtliche Abteilungen mit einem ERP- und CRM-System miteinander verbunden sind, wird die Kommunikation zwischen diesen Unternehmensteilen erleichtert – alle Akteure verfügen also immer über den gleichen Wissensstand.

Die Zukunft der predictive Maintenance

Bisher sieht die vorausschauende Wartung in der Praxis noch so aus, dass Sensoren ein potenzielles Problem in der Anlage registrieren und darauf die zuständige Technik-Fachperson informieren. Diese wiederum plant dann die notwendige Wartung. Hier besteht laut Expertinnen und Experten noch Automatisierungspotenzial. Der Schlüssel dazu liegt in der zunehmenden Implementierung von künstlicher Intelligenz (KI): Denn sind genügend Betriebsdaten vorhanden, dass sich durch Machine Learning Algorithmen ableiten lassen, kann maschinelles Lernen nicht nur bei der Ausfallvorhersage helfen – sondern auch bei der Ursachenanalyse. 

Text: SMA

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