Welche Industrie träumt nicht von einer vergleichsweise einfachen Möglichkeit, die Produktqualität zu verbessern, Ausfallzeiten zu reduzieren und somit die Produktivität zu steigern? Mit Predictive Maintenance existiert bereits ein Ansatz, doch die Einführung verläuft noch zögerlich.

Der Verlust, der einem Unternehmen durch Maschinenausfälle in der Produktionskette entsteht, kann verheerend sein. Daher sollte jedem Unternehmen daran gelegen sein, Predictive Maintenance einzuführen, um diesen Fall zu vermeiden. Dennoch ist die Lösung bisher in den wenigsten Betrieben vorhanden.

Ein Grund dafür ist, dass jede Produktionsstätte anders aufgebaut ist und Unternehmen daher die Instandhaltungsmaßnahmen jedes Mal an die individuellen Prozesse anpassen müssen. Das macht die Adaption in vielen Fällen aufwändig und komplex.

Darüber hinaus ist die IT-Infrastruktur in vielen Produktionsstätten nicht für den Einsatz von Predictive Maintenance ausgelegt. Viele ältere Maschinen sind nicht mit den erforderlichen Sensoren ausgestattet und zu-dem noch nicht untereinander vernetzt.

Dort gilt es zuerst anzusetzen, denn Anwendungen zur Predictive Maintenance benötigen eine Cloud-Struktur, in der alles ständig miteinander verbunden ist. Der Mangel an solchen Systemen ist in erster Linie auf Sicherheitsbedenken zurückzuführen, insbesondere auf der Ebene der Programmlogik, die beispielsweise für die Steuerung von Produktionslinien zuständig ist. Hinzu kommt ein ständiger Mangel an Datenwissenschaftlern und Fachexperten.

Im Grunde benötigt Predictive Maintenance drei Kernkomponenten: die richtigen Daten, die entsprechende Infrastruktur und einen effektiven Algorithmus.

Zur Datensammlung stattet man die Maschinen und Geräte, die in der Produktion zum Einsatz kommen, mit Sensoren aus. Diese Sensoren zeichnen fortlaufend die mechanischen und elektrischen Bedingungen auf, erfassen die Effizienz durch den Output und können entsprechend der Anforderungen auch noch weitere Leistungsindikatoren wie Geschwindigkeit oder Fehlerquote überprüfen. Indem die Sensoren der verschiedenen Maschinen innerhalb der Produktion miteinander vernetzt sind, lassen sich auch Rückschlüsse auf Wechselwirkungen und deren Effizienz ziehen. Es entsteht ein „cyberphysisches“ System, das den Grundstein für eine Smart Factory bildet.

Vernetzte Sensoren lassen Rückschlüsse auf Wechselwirkungen von Maschinen und deren Effizienz zu. Bild: Orange Business Servies

Die Vernetzung und die Speicherung der Daten erfolgen über eine für jede Produktionsstätte maßgeschneiderte IoT-Plattform. Im gesamten Aufbau von Predictive Maintenance ist es essenziell, Messwerte zu definieren. Werden diese Toleranzwerte überschritten, alarmiert das System die zuständigen Techniker, damit diese zeitnah reagieren, um eine Beschädigung oder einen Ausfall der Maschinen zu vermeiden. Über die Cloud-Plattform lassen sich die Maschinen zudem von jedem beliebigen Ort aus überwachen.

Der Algorithmus analysiert die erhobenen Daten und kann auf dieser Grundlage voraussagen, an welchen Stellen es mit erhöhter Wahrscheinlichkeit zu Ausfällen und Defekten kommen kann. Er unterstützt Wartungsteams dabei, die nächsten Wartungsschritte zu definieren und den Austausch von Teilen oder Systemen frühzeitig zu planen. Dadurch lassen sich die Wartungsintervalle optimieren.

Neben diesen technischen Voraussetzungen sollte man sich im Klaren darüber sein, dass es zudem eines gezielten Change-Managements für die Einführung eines solchen Systems bedarf. Interne Prozesse und Abläufe gilt es unter die Lupe zu nehmen und gegebenenfalls zu modernisieren und anzupassen. Nicht zuletzt muss das Unternehmen auch gezielt an die Mitarbeiter kommunizieren, welche Veränderungen sich für sie ergeben und welche Unterstützung sie hier erhalten.

Die breite Adaption von Predictive Maintenance leidet unter mangelndem Bewusstsein für das Thema seitens der Industrie: Alle Produktionsbetriebe haben bereits bestehende Wartungsprozesse implementiert. Die Skepsis gegenüber Veränderungen, speziell im Zusammenhang mit dem Thema Cloud, bremst zudem den Fortschritt aus. Ein Umdenken muss stattfinden, und Wege müssen bereitet werden, damit auch für Mittelständler die Smart Factory umsetzbar ist.

Werner Reuss ist Head of IoT Industry Vertical bei Orange Business Services, www.orange-business.com.