Predictive Maintenance: Zukunftsweisender Ansatz für meh ... / 2 Predictive Maintenance als Kernstück von Industrie 4.0

Erforderliche Technologie ist bereits verfügbar

Bisher ist Predictive Analytics zumindest als Predictive Maintenance in der Industrie angekommen – auch deshalb, weil heute weitere und dafür erforderliche Technologien wie Big Data, Cloud Computing und Machine Learning allgemein verfügbar sind. Es finden zahlreiche Kongresse zu Predictive Maintenance statt, Konzerne investieren große Summen in vorausschauende Wartung, und die diesjährige Hannover Messe hat Predictive Maintenance als Leitthema.

Früher musste eine Produktionsanlage erst ausfallen, bevor sie repariert wurde. Heute dagegen können intelligente Systeme eine Störung bereits erkennen, bevor sie auftritt. Dadurch lassen sich enorme Kosten sparen: 80 % der Gesamtkosten im Unternehmen entfallen auf Betrieb und Service. 2–6 % der Gesamtkosten resultieren aus der Instandhaltung und 85 % aller Fehler sind systembedingt. Ungeplante Ausfälle können je nach Anwendungsfall mehrere Mio. EUR kosten und wirken sich direkt auf den Unternehmensgewinn aus.^[1]

Neue digitale Geschäftsmodelle

Durch Predictive Maintenance werden neue Geschäftsmodelle möglich:

• thyssenkrupp Industrial Solutions ist mit Services für vorausschauende Wartung, z. B. für Aufzüge, erfolgreich. In einer zunehmend urbanisierten Welt wird in die Höhe gebaut. Gibt es heute in Deutschland 660.000 Aufzüge, sind es in China bereits 3,2 Mio., und in New York verbrachten 2010 Berufstätige die kumulierte Zeit von 16,6 Jahren mit Warten auf Aufzüge.^[2] Für deren vorausschauende Wartung werden weltweit Echtzeitdaten von Aufzügen gesammelt, in eine sichere Cloud übermittelt und mittels Machine Learning analysiert, um so Vorhersagen über verbleibende Laufzeiten von Komponenten treffen zu können. Servicetechniker, weltweit eingesetzt, werden mit präzisen Diagnosen versorgt, um dadurch die Reaktionszeiten minimieren und effektiv handeln zu können.
• Power by the hour: Der Kunde zahlt für Nutzung statt zu kaufen. Pionier war Rolls Royce, deren Motivation für TotalCare als Service darin bestand, ihren Kundenservice zu verbessern und Kunden zu helfen, Kapitalausgaben in Betriebsausgaben zu verwandeln. Im Ersatzteilmarkt wurden durch Drittanbieter außerdem Gewinnmargen von Rolls Royce bedroht. Der Kunde kauft also nicht mehr das High-Tech-Triebwerk, sondern die Leistung. TotalCare umfasst die gesamte Lebensdauer des Triebwerks {Bereitstellung des Triebwerkes + Überwachung + Wartung + Reparatur}. Das Triebwerk selbst bleibt Eigentum von Rolls Royce, die Fluglinien bezahlen nur die Dienstleistung, die das Triebwerk erbringt und müssen nichts bezahlen, wenn dieses nicht im Betrieb ist. Damit das funktioniert, hat Rolls Royce für ihre Triebwerke ein aufwendiges Überwachungssystem aus Sensorik und Datenanalyse entwickelt. Es gibt zunehmend mehr Geschäftsmodelle dieser Art.
• MAN Diesel & Turbo berichtet von ähnlichen Servicemodelle für Kraftwerksschiffe oder mobile Kraftwerke in Containern, für deren störungsfreien Betrieb Verbrauchs-, Wetter- und Geodaten über Satelliten gesammelt und aufbereitet werden.^[3]
• Digitale Disruption: Die digitale Revolution entfaltet in vielen Bereichen bereits die Kraft der schöpferischen Zerstörung: Deutsche Automobilhersteller müssen zügig beginnen, ihre Werke auf neue Antriebsarten umzustellen. Dafür müssen aber die Produktionslinien in den anderen Werken noch effizienter ausgelastet werden. Unvorhergesehene Ausfälle kann man sich heute noch weniger als bisher leisten, zumal Ersatzteile oft nicht sofort verfügbar sind oder durch die Globalisierung von irgendwoher beschafft werden müssen.

Digitaler Dreiklang: Erfassung, Bewertung und Analyse

All diese Beispiele erfordern die digitale Erfassung, Bewertung und Analyse von Daten mit dafür geeigneten Algorithmen, um dann wahrscheinliche Ereignisse vorherzusagen. Traditionelle passive Abläufe von Instandhaltung und Wartung werden in dem wichtigen Kernprozess von Industrie 4.0 – Predictive Maintenance – entweder ersetzt, zumindest aber ergänzt, da das wirtschaftlich ist und eine große Chance für die Wirtschaft darstellt.

Im folgenden Abschnitt werden kurz einige wichtige Begriffe im Zusammenhang mit Predictive Analytics und Maintenance aufgeführt, um dann an Hand konkreter Beispiele sowohl Hindernisse und Fallstricke als auch Chancen durch die Anwendung von Predictive Maintenance aufzuzeigen.

Hinweis

Englische Begriffe bevorzugt

Obwohl wir einige Male auch die deutschen Begriffe verwenden, bevorzugen wir die englischen Bezeichnungen.

[1] Prof. Dr. Karlheinz Blank, T-Systems Int. GmbH: Next Generation Maintenance – ein ganzheitlicher Ansatz. 3. Anwenderkonferenz Smart Maintenance für Smart Factories. 22. Februar 2018. Kongresszentrum Messe Dortmund.

[2] Dr. Michael Bünning, Thyssenkrupp Industrial Solutions AG: Industrielles Asset Management im Zeitalter der Digitalisierung. 3. Anwenderkonferenz Smart Maintenance für Smart Factories. 22. Februar 2018. Kongresszentrum Messe Dortmund.

[3] Dr. Florian Plentinger, MAN Diesel & Turbo SE: Predictive Maintenance in t...