Instandhaltungsstrategien mit digitalen Technologien

In der Industrie 4.0 sichern smarte Instandhaltungsstrategien die Effizienz der eigenen Prozesse und verschaffen so einen Wettbewerbsvorteil gegenüber der Konkurrenz.

Maschinen und Anlagen müssen ständig gewartet werden. Für produzierende Unternehmens sind sie von elementarer Bedeutung. Ausfälle bedeuten Verluste. Um dem vorzubeugen braucht es einer smarten Instandhaltungsstrategie. Die Digitalisierung wird zum Schlüsselfaktor für die Instandhaltung der Produktionsanlagen. 

Zukunft in der Industrie 4.0 

Das beschreibt Nils Herzberg (Senior Vice President und Global Head for Strategic Partnerships for Digital Supply Chain & Industrie 4.0, SAP SE) in einem Artikel vom 30.7.21 auf industry-of-things.de und führt an, dass rund 58% der Verantwortlichen für die Instandhaltung von Maschinen und Anlagen in Technologien der Industrie 4.0 schon heute einen klaren Wettbewerbsvorteil sähen. Weitere 39% sehen die Vorteile eher in der Zukunft.

Kommunikation zwischen ERP-Software und Maschine 

Die Umfrage der MPI Group „Power of Industry 4.0 in Asset Management Report” zeige somit auf, dass 97% der Befragten in der Industrie 4.0 einen klaren Vorteil für ihr Unternehmen sehen. Die zentrale Herausforderung die sich jedoch heute noch ergebe ist es, die Kommunikation zwischen Maschinen und IT-Systemen, wie einer ERP-Software, zu verbessern. 

Wartung in der Praxis meist veraltet 

Intelligente Anlagen seien ein Schritt in diese Richtung. Herzberg beschreibt, dass in der heutigen Praxis viele Anlagen präventiv oder routinemäßig gewartet werden. Dies sei jedoch nicht mehr zeitgemäß. Unternehmen müssten heute extrem kosteneffizient arbeiten und könnten Maschinen nicht einfach nach festen Zyklen mehrere Tage stilllegen. 

Intelligente Maschinen und Anlagen der Schlüsselfaktor 

Intelligente Wartungsstrategien helfen dabei dieses Problem zu lösen. Der Schlüssel hier – intelligente Anlagen und Maschinen. Sie übermitteln ständig Daten an die IT-Systeme. Ganz gleich ob Roboter, LKWs oder Produktionsanlagen. Durch die Auswertung der Daten sei es dann möglich die Performance der einzelnen Anlagen zu überwachen. 

Wartungen nur dann, wenn sie nötig sind 

Die Leistungsparameter zeigen dann mögliche Schwachstellen auf und weisen auf Probleme hin, noch bevor diese entstehen. So könne dann proaktiv und präventiv gehandelt werden. Auf diese Weise müssten Unternehmen Wartungsarbeiten nur dann durchführen, wenn diese auch wirklich von Nöten sind. Das spart enorm viele Zeit und Geld ein. 

Machine Learning und prädiktive Analytik 

Doch dies sei nur der Anfang. Statt lediglich vorherzusagen, was geschehen gehen Machine Learning und prädiktive Analytik einen Schritt weiter. Sie erstellen ergebnisbasierte Empfehlungen. Sobald ein Problem diagnostiziert wird, hilft die Anwendung indem sie eine Auswahl möglicher Szenarien und Aktionen also Lösungsansatz zur Verfügung stellt.

KI in Anlagen und Maschinen 

Möglich werde dies Dank der Integration von KI in Maschinen und Anlangen. Mit diesen ließen sich Daten sammeln, analysieren und beispielweise dazu nutzen digitale Zwillinge anzulegen. Mit diesen können dann mögliche Szenarien durchgespielt werden, ohne dass der eigentliche Prozessablauf gestört wird. (vgl. ebd.)