Predictive Maintenance
Diese Themen werden die Fertigungsindustrie im Jahre 2019 bewegen
Automatisierte, maschinell lerngesteuerte Predictive Maintenance
Von Dr. Simon Kampa, CEO und Gründer von Senseye
Das Jahr 2019 markiert einen Wendepunkt in der Entwicklung und Reifung von Industrie 4.0 und der Anwendung prädiktiver Instandhaltung, da Industrieunternehmen von Pilotprojekten zu realen Einsätzen wechseln. Dies führt zu einem erheblichen Return on Investment.
Wollen Anbieter von vorausschauenden Wartungsanalysen mit den Entwicklungen mithalten, sollten sie sich den Einsatz von Technologien aus dem Bereich des Machine Learnings zunutze machen. Die Technologie eignet sich hier, um den Zustand von Industriemaschinen zu überwachen. Sie verwertet die oft kleinen, aber erheblichen Schwankungen bezüglich der Vibrationen, des Drucks, der Temperatur, des Drehmoments, des elektrischen Stroms und anderer Quellen, die dem Verantwortlichen zeigen können, ob eine Maschine in den nächsten 6 Monaten ausfallen wird.
Bezüglich der Vorhersagen für das kommende Jahr 2019 ist es selbstverständlich schwierig, die Zukunft einer ganzen Branche genau vorherzusagen. Schließlich sind die Variablen hier zahlreicher, als man es bei einer typischen Industrieausrüstung finden würde. Allerdings lassen zahlreiche Kontakte mit hunderten von internationalen Herstellern aus diesem Bereich wichtige Trends voraussehen. Somit ist absehbar, welche Themen die Branche im nächsten Jahr bewegen wird.
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Die Kosten für Smart-Sensing-Lösungen, um vorhandene Maschinen im Zuge der Industrie 4.0 anzuschließen werden weiter sinken. Die Hersteller wollen Daten von älteren Maschinen, mussten jedoch bisher aufgrund fehlender Standardprodukte ihre eigenen Systeme zusammenschrauben. Systemanbieter haben die Gelegenheit für die Nachrüstung von Maschinen erkannt und werden diese Marktlücke füllen. 2019 wird nicht zwar noch das Jahr dafür sein, aber der Punkt, an dem es soweit ist, rückt näher.
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Aufbauend auf der Verfügbarkeit kostengünstiger Daten wird es im Jahr 2019 vor allem um den Mehrwert gehen, den diese mit sich bringen. Maschinen werden überwacht, Probleme vorhergesagt bevor sie sich auf die Produktion auswirken und die Effizienz und der Durchsatz von der Fertigungsumgebung wird optimiert. Hersteller werden zunehmend auf „holistische“ Cloud-Plattformen wie Siemens Mindsphere zurückgreifen und die darin enthaltenen Daten in größerem Umfang (und einfacher) als je zuvor nutzen. Dieser Datenfokus bietet der IT die Möglichkeit, über die Problemlösung hinauszugehen um ihren Organisationen enormen Wert zu liefern.
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Automatisierte, maschinell lerngesteuerte Predictive Maintenance wird der industrielle Standard. Vorausschauende Wartung wird seit Jahren in stark regulierten Branchen wie der Luft- und Raumfahrt eingesetzt, wobei der Mensch auf die manuelle Erfassung und Analyse der Daten angewiesen ist, um Anzeichen von Problemen zu erkennen. Dank der Fortschritte in diesem Bereich und der Allgegenwart des Cloud Computing zusammen mit der Möglichkeit Maschinendaten zu erfassen, können von jetzt an Zustandsüberwachung und Prognosen großflächig automatisiert werden. Weiterhin wird ermöglicht, dass dies nun ein Kostenpunkt wird, welcher in den meisten Fällen einen ROI von weniger als drei Monaten ermöglicht. In den letzten Jahren ist diese aufstrebende Technologie ausgiebig getestet worden und im Jahre 2019 wird es auf internationaler Ebene viele betriebsweite Weiterentwicklungen geben.
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In Zeiten in denen Ingenieure verstärkt über Software und Tools auf Daten zugreifen und diese interpretieren, werden sie gleichzeitig immer weniger Zeit an ihrem Schreibtisch arbeiten. Ingenieure werden mobilisiert, um mehr Zeit in der Fabrik zu verbringen – oftmals ausgestattet mit robusten mobilen Geräten und einer Reihe industrieller Programme. Diese machen die Überwachung des Maschinenzustands unglaublich einfach, da sie von einem Computer in der Cloud erledigt werden und wichtige Informationen direkt an Ingenieure in der Fabrikhalle liefern. Mit dem wachsenden Vertrauen werden Unternehmen im 2019 Fallstudien aus der Praxis veröffentlichen, und die gesammelten Erfahrungen mit der Welt teilen.
- 2019 wird das Jahr sein, in dem Maschinenhersteller die durch die Servitization oder Servitisierung gebotene Chance erkennen. Dadurch wird es eine Verschiebung geben, in welcher eine größere Konzentration auf die Verkaufskapazität und effektive Betriebszeit möglich ist. Diese Änderung erfordert mehr Transparenz in Bezug auf die Leistung von Maschinen und einen größeren Datenaustausch zwischen den Maschinennutzern und deren Betrieb.
Am erfreulichsten ist sicherlich die Entwicklung hin zur Servitisierung. Dies wird sicherlich den größten Schritt für den Industriesektor seit der Einführung der Industrie 4.0 darstellen (wenngleich beachtet wird, wie diese Schrittveränderungen immer schneller ankommen).
Die Softwareindustrie hat gezeigt, dass ein skalierbares Servicemodell effektiv in alle Ebenen moderner Unternehmen integriert werden kann. Das Bereitstellen der Geschäftsfunktion einer Maschine ist nicht anders, erfordert jedoch weitaus komplexere Datenverarbeitung und Interpretation.
