Eine effektive Instandhaltung von Anlagen wird von vielen Verantwortlichen als Wettbewerbsvorteil gesehen. Im Kontext der erm枚glicht die聽Methode der (Predictive Maintenance) Unternehmen, relevante聽Informationen 眉ber den kompletten Lebenszyklus einer Maschine in Echtzeit pr盲zise zu erfassen.
Laut aktuellem 鈥濸ower of Industry聽4.0 in Asset Management Report鈥� der MPI Group sind 58聽Prozent der Verantwortlichen f眉r die Instandhaltung von Anlagen der Meinung, dass Industrie聽4.0 bereits heute ein Wettbewerbsvorteil ist. Rechnet man die 39聽Prozent hinzu, die sagen, dass dies in Zukunft der Fall sein wird, schnellt die Zahl hoch auf stolze 97聽Prozent. Und woran liegt das?
Momentan ist es nicht m枚glich, Anlageninformationen mit Fachleuten und 眉ber Anwendungen hinweg auszutauschen. Dies wird als eine der gr枚脽ten Herausforderungen gesehen. Daher verwundert es nicht, dass 62聽Prozent der Instandhaltungsleiter der Meinung sind, dass die Kommunikation zwischen Maschinen und IT-Systemen im Unternehmen verbessert werden muss.聽Hier k枚nnen unterst眉tzen. Ein paar Denkanst枚脽e:
Intelligente Anlagen unterst眉tzen mit Hilfe von IoT eine bessere Auslastung
Viele Unternehmen vertrauen bei ihren Anlagen immer noch auf eine entweder von langer Hand geplante oder auf eine pr盲ventive Wartungsstrategie, bei der die Maschinen routinem盲脽ig gewartet werden, um die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls zu verringern.
Aber f眉r Firmen, die das Optimum aus ihren Anlagen herausholen m眉ssen, ist das Motto 鈥瀕ieber auf Nummer sicher gehen鈥� nicht mehr zeitgem盲脽.
Berechnungen zufolge verschlingt die vorausschauende Wartung fast den gleichen Anteil des Budgets wie die Betriebskosten 鈥� und macht damit mehr als ein Drittel der operativen Aufwendungen aus.
Von vorausschauender Wartung hin zu vorausschauenden oder pr盲skriptiven Modellen
Die Kosten f眉r Sensoren sinken kontinuierlich und erm枚glichen es, smartere Produktionsst盲tten zu planen und aufzubauen. Die Vorteile f眉r Unternehmen liegen auf der Hand. Sie k枚nnen die Leistung, den genauen Standort und den Durchsatz jeder einzelnen Maschine pr眉fen 鈥� egal, ob es sich dabei um Gabelstapler und Roboter im Lager handelt oder um LKWs und Fahrzeuge auf der Stra脽e.
Daten zum Ger盲te- und Anlagenstatus lassen sich erfassen und im Kontext des gesamten Gesch盲fts analysieren. Die entsprechenden Leistungsparameter zeigen m枚gliche Schwachstellen auf und weisen auf Probleme hin, bevor sie entstehen. Dadurch sind Unternehmen in der Lage, schnell, pr盲ventiv und kosteneffektiv Ma脽nahmen zu ergreifen und die Probleme zu beheben. Mit anderen Worten: Firmen m眉ssen Wartungsarbeiten nur dann durchf眉hren, wenn sie wirklich erforderlich sind. So l盲sst sich die Lebensdauer von Anlagenteilen erh枚hen, die Techniker vergeuden keine Zeit und der Kunde freut sich 眉ber ein besseres Erlebnis.
Einige Unternehmen gehen bereits einen Schritt weiter. Statt vorherzusagen, was geschehen k枚nnte, nutzen sie Machine Learning und vorausschauende Analysen, um ergebnisbasierte Empfehlungen zu erstellen. Wird ein Problem diagnostiziert, entwickelt die pr盲skriptive Anwendung eine Auswahl an m枚glichen Szenarien und Aktionen und stellt sie als L枚sungsansatz zur Verf眉gung.
Intelligente Anlagen erm枚glichen Produktivit盲tssteigerungen und neue Gesch盲ftsmodelle
Dank der Integration intelligenter Funktionen in Maschinen und Anlagen lassen sich Industrie 4.0-Daten sammeln, analysieren und dazu nutzen, einen digitalen Zwilling der gesamten Lieferkette zu erstellen. Auch die 脺berwachung einer physischen Produktionsst盲tte wird durch einen digitalen Zwilling erleichtert. Anhand der Daten lassen sich die Maschinen und Anlagen w盲hrend ihres gesamten Lebenszyklus optimieren und warten 鈥� von der Konzeption bis zur Au脽erbetriebnahme. So schaffen Unternehmen den Spagat zwischen Profitabilit盲t, einem guten Zustand der Anlagen und einer hohen Verf眉gbarkeit.
Sind intelligente Anlagen richtig konzipiert, liefern sie folgende Informationen:
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- Art und Dauer ihrer Nutzung
- Informationen zur sinnvollsten Wartungsstrategie
- Nachhaltiger Betrieb im Hinblick auf Emissionen
- Wartung der Produktionsst盲tte
- Ausfall der Anlage
So lassen sich Gesch盲ftsvorteile 眉ber die gesamte Lieferkette hinweg erzielen. Dazu geh枚ren unter anderem:
- Weniger Ausfallzeiten
- Vorausschauende und pr盲skriptive Wartungsprozesse
- Erh枚hte Gesamtanlageneffizienz (Optimized Equipment Efficiency, OEE)
- Verl盲ngerte Lebensdauer kostenintensiver Anlagen
- Verbesserter Kundenservice
Digitale Informationen als Sch眉ssel f眉r Verbesserungen in der Lieferkette
Im digitalen Zeitalter sind Informationen der Schl眉ssel zur Innovation. Der Einsatz von Industrie-4.0-Techologien erm枚glicht Unternehmen, Informationen 眉ber den kompletten Lebenszyklus einer Maschine in Echtzeit pr盲zise zu erfassen 鈥� von der Entwicklung bis zur Au脽erbetriebnahme. So entsteht eine digitale Historie, die von allen Beteiligten eingesehen und genutzt werden kann. Dazu geh枚ren Kunden und der Einkauf, aber auch Wartungs- und Entwicklungsteams. Die Erkenntnisse lassen sich vielf盲ltig einsetzen, zum Beispiel, um Designs zu verbessern, zus盲tzliche Funktionen oder komplett neue Gesch盲ftsmodelle zu entwickeln.
