M2M in der Produktion

Industrie 4.0: Vorausschauende Wartung

Im Gespräch erklärt Dr. Armin Bäumker, Partner bei Syskoplan Reply, anhand der vorausschauenden Wartung, wie die Themenbereiche Machine-to-Machine-Kommunikation und Internet of Things (IoT) zusammenspielen.

Dr. Armin Bäumker, Syskoplan Reply

„Bei Geräten ist es nicht anders als bei Menschen: Das Kommunizieren fällt leichter mit einer gemeinsamen Sprache", sagt Dr. Armin Bäumker von Syskoplan Reply.

Herr Bäumker, wie kann M2M die Produktionsprozesse verbessern?
Dr. Armin Bäumker:
Es läuft darauf hinaus, dass sich Maschinen gegenseitig mitteilen, in welchem Zustand sie sich befinden und was zu tun ist. Die Betrachtung aller Maschinen und Geräte in einem Gesamtkontext erlaubt eine effizientere Planung und Koordination der Produktion und der ServiceEinsätze. Gleichzeitig liefert das Monitoring von Produktionsbedingungen schon während der Produktion Rückschlüsse auf die Qualität des Endprodukts. Diese Daten informieren Menschen oder weitere Maschinen noch vor der Produktfertigstellung, entsprechende Maßnahmen einzuleiten, was einen entscheidenden Fortschritt bei der Qualitätssicherung darstellt, weil der gesamte Produktionsprozess detailliert dokumentiert wird und die Qualität nachgewiesen werden kann. Außerdem kann aus den übertragenen Daten abgeleitet werden, wann die nächste Wartung fällig ist, und zwar zustandsbasiert und vorausschauend.

Dadurch können zum einen kostenintensive Produktionsausfälle vermieden werden, zum anderen aber auch ganze Produktionsprozesse effizienter abgestimmt werden. Nicht zuletzt dient dies auch der Qualitätssicherung der Produkte, da Informationen wie Temperaturschwankungen aus den Produktionsbedingungen direkt mit möglichen Fehlern im Werkstoff korrelieren. Insbesondere bei allen energieintensiven Produktionsprozessen können so die Kosten gesenkt werden, die durch Leerlauf nachgelagerter Produktionsschritte verursacht werden.

Wann ist es sinnvoll, vorausschauende Wartung einzusetzen?
Bäumker:
Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) bedeutet zunächst die Analyse von Datenentwicklungen in ihrem zeitlichen Verlauf. Dabei kommt es darauf an, Zusammenhänge zwischen z.B. Sensordaten und Defekten herzustellen. Dafür werden Maschinen untereinander und mit historischen Daten verglichen und Bedingungskonstellationen identifiziert, die mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit zu späteren Ausfällen führen werden.

Zur Wartung entlegener Anlagen wie Offshore-Windparks ist es äußerst sinnvoll, Service-Techniker zu entsenden, bevor ein Windrad ausfällt und zugleich alle Wartungsarbeiten, die in nächster Zukunft anstehen werden, wegeoptimiert auszuführen. Mit vorausschauender Wartung lässt sich zudem die Kundenzufriedenheit steigern, wenn z.B. im Baumaschinenbereich Defekte behoben werden, bevor sie auftreten und auch hierbei die Routen der Service-Teams besser planbar sind. In industriellen Produktionsstätten können die Anlagen gezielt zur Wartung heruntergefahren werden, wenn es wirklich nötig ist. Ungeplante Produktionsausfälle und deren Folgekosten werden so vermieden.

Reicht es, eine SIM-Karte zu installieren, um die Kommunikation zwischen den Maschinen sicherzustellen, und welche Rolle spielen Sensoren?
Bäumker:
Bei Geräten ist es nicht anders als bei Menschen: Das Kommunizieren fällt leichter mit einer gemeinsamen Sprache. Damit das Internet der Dinge also künftig noch schneller zusammenwächst und IoT-Installationen schneller konfiguriert werden können, wäre es ideal, wenn jedes Gerät die gleiche Sprache spräche. Dafür ist es wichtig, Protokolle und Schnittstellen zu standardisieren und Interoperabilität zu gewährleisten. Für Predictive Maintenance wie für Industrie 4.0 insgesamt haben Sensoren eine zentrale Funktion: Durch den Einsatz von Sensoren werden aus Industrieanlagen intelligente, cyber-physische Systeme, die auf ihre Umgebung reagieren und physikalische Informationen wie Temperatur, Druck, Vibration, Fließeigenschaften in digitale Informationen transformieren. Ob die Sen­sor­daten dann über Mobilfunknetze übertragen werden oder auf anderen Wegen, hängt von den Projektbedingungen ab.

Es sind mehr digitale „Gewerke“ zu berücksichtigen?
Bäumker:
Dazu zähle ich insbesondere Datenbankarchitektur, Systemintegration, Cybersecurity, IoT und Sensortechnologie, Big Data Analytics sowie selbstverständlich mobile Netzwerke und Telekommunikation. Die konkrete Wahl der Übertragungswege und der Aufbau der Infrastruktur ist dann erst der zweite Schritt – da kommen je nach Fall auch Mobilfunkanbieter etwa mit spezialisierten M2M-Services ins Spiel.

Was geschieht mit all den Sensorendaten?
Bäumker:
Viele Unternehmen sitzen auf einem Datenschatz, der nicht gehoben wird. Irgendwann wird die Frage gestellt, ob man mit all den Sensordaten nicht mehr machen könne. Da ist „Predictive Maintenance“ nur eine mögliche Antwort, denn darüber hinaus sind auf den Kunden zugeschnittene, datengetriebene Innovationen in den Bereichen Geschäftsmodelle, Prozesse, Produkte und Services möglich.  Ein konkretes Ergebnis kann ein Big-Data-Projekt sein, bei dem die Mengen unterschiedlichster Daten, die in hoher Geschwindigkeit auflaufen, in eine Art Datensee laufen und so als einzige relevante Quelle für alle Wartungsentscheidungen dient. Danach gilt es, statistische Modelle auf Grundlage der Daten zu entwickeln, die valide genug sind, tatsächliche Defekte vorherzusagen. 

Ab wann lohnt es sich, vorausschauende Wartung einzusetzen? Welche Kostenpunkte sollten beachtet werden?
Bäumker:
Die Schnittmenge aus Wünschenswertem, technisch Machbarem und wirtschaftlich Sinnvollem sieht bei jedem Projekt anders aus. Die Aufrüstung ganzer Industriekomplexe kann schon eine größere Investitionsentscheidung darstellen. Als Kostenpunkte kommen vor allem die Ausrüstung mit Sensoren, der Aufbau bzw. die Nutzung von Kommunikationsnetzen, die Errichtung einer Big-Data-Architektur, Big-Data-Analysen und -Modellierung, Integrationen in ERP- und CRM-Systeme sowie das Bereitstellen von Applikationen für Anwender in Betracht. Daher empfiehlt es sich, klein anzufangen und bei Erfolgen die Prozesse auf weitere Bereiche auszudehnen. Interessanterweise zeigt sich, dass bei der Beschäftigung mit vorausschauender Wartung quasi als Nebenprodukt andere Innovationen z.B. im Service-Bereich mitgeneriert werden. So können neue Geschäftsmodelle wie Pay-per-Performance entwickelt werden, bei denen den Kunden die tatsächliche Nutzung eines Gerätes berechnet wird.

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