Dr. Sven Jodlauk, Produktmanager bei der Delphin Technology AG in Bergisch Gladbach
1. Predictive Maintenance 2. Die Vernetzung 3. Komplettlösungen schaffen 4. „Everything as a service“ wird immer wichtiger 5. Umsetzung der Kundenanforderungen 6. Wie kann eine solche Lösung aussehen? 7. Wie wird diese Aufgabe umgesetzt? 8. Von den Trends profitieren
Dieser Beitrag soll Maschinenbauern einige konkrete Handlungsempfehlungen an die Hand geben, basierend auf typischen aktuellen Kundenwünschen, die im Folgenden vorgestellt werden. Im Anschluss wird anhand eines konkreten Anwendungsbeispiels erläutert, wie diese Kundenwünsche erfüllt werden können.
Predictive Maintenance
Während das betriebsbegleitende Condition Monitoring von Maschinen und Anlagen bereits seit längerer Zeit etabliert ist, ergibt sich ein wesentlicher neuer Kundennutzen durch Anwendung vorausschauender Instandhaltung, oder Predictive Maintenance. Beim Condition Monitoring wird der Anlagenzustand mit herkömmlichen Methoden überwacht. Beim Überschreiten vorher festgelegter Grenzwerte können Alarme erzeugt und so zum Beispiel das Bedienpersonal vor Ort über ein aufgetretenes Problem informiert werden. Die Anlage muss dann zur Fehlersuche und für eventuell erforderliche Reparaturarbeiten heruntergefahren werden. Dieses Vorgehen erzeugt zeitlich nur schwer planbare Stillstandszeiten, die für den Betreiber kaum kalkulierbare Kosten verursachen. Mit dem modernen Ansatz Predictive Maintenance hingegen werden diese Probleme eliminiert. Hier kommen intelligente Algorithmen zum Einsatz, die aus der kombinierten Analyse vieler verschiedener Betriebsparameter eine Prognose über den voraussichtlichen Ausfallzeitpunkt einzelner Anlagenkomponenten liefern. Der Anlagenbetreiber wird so in die Lage versetzt, Stillstandszeiten so zu planen, dass sie möglichst geringe Auswirkungen auf den Betriebsablauf haben. Die im Bereich Predictive Maintenance eingesetzten Algorithmen sind oft lernfähig, das heißt sie verbessern ihre Prognosequalität mit der Anzahl der überwachten Anlagen. Als Ausführungsort solcher lernfähigen Systeme bietet sich vor allem eine weltweit erreichbare Cloud an, vor allem wenn Anlagen an unterschiedlichen Standorten zentral überwacht werden sollen.
Die Vernetzung
Zur effizienten Nutzung moderner Condition-Monitoring- oder Predictive-Maintenance-Systeme müssen die verschiedenen Datenquellen sowohl untereinander vernetzt als auch an die Cloud angebunden werden. Eine effiziente Analyse kann nur erfolgen, wenn alle Betriebsparameter zentral zusammengeführt, gesammelt und ausgewertet werden. Dies kann zum Beispiel bei über die Jahre gewachsenen Maschinenparks einen relativ großen Aufwand bedeuten. Aber auch bei neuen Anlagen wünscht sich der Betreiber die Möglichkeit der Anbindung an Cloud-Dienste unterschiedlichster Art. Eventuell möchte er auch eine große Anzahl weltweit verteilter Anlagen miteinander vernetzen und aus einem zentralen Kontrollzentrum überwachen.
