Maschine - wie geht es uns heute?

Maschinen, die laufend ihre Befindlichkeit melden, ermöglichen es, Wartungsintervalle zu optimieren, Stillstände zu verhindern und sogar Verbesserungsmöglichkeiten in der Produktion aufzuspüren. Predictive Maintenance spart Kosten und ist ein guter Einstieg ins Industrie-4.0-Zeitalter.

Maschine - wie geht es uns heute?

In Havøysund, Norwegen, ist es oft ungemütlich. Dort steht aber auch der nördlichste Windpark der Welt und bietet den Betreibern einige Herausforderungen. "Wir müssen immer das Wetter im Auge behalten", betont Richard Wasell, leitender Ingenieur bei Arctic Wind. Windgeschwindigkeiten von 160 Stundenkilometern und Temperaturen unter minus 25 Grad fordern Mensch und Material. Die Kraft der jeweils rund neun Tonnen schweren Rotorblätter kann schon bei kleinen Mängeln im Gesamtsystem verheerende Schäden anrichten.

Kein Wunder, dass hier sehr viel Wert auf die Instandhaltung gelegt wird. Deshalb setzt Arctic Wind seit letztem Jahr auf das junge Feld der vorausschauenden Wartung und vertraute dabei auf eine neue Technologie von SAP Fedem Technology, einem Spezialisten für IoTund Predictive Maintenance. Zahlreiche Sensoren liefern nun unzählige Daten. Die Fernüberwachung der Anlagen erfolgt mittels einer hochmodernen Cloud-Lösung. Dabei wurde auch ein komplettes digitales Abbild des physischen Systems vom Windpark Arctic Wind geschaffen. Und dieser digitale Zwilling wird laufend mit Echtzeitdaten der Sensoren gefüttert. Dadurch lassen sich die meisten physischen Inspektionen - etwa in den kalten, dunklen Wintertagen - ersparen.

Das digitale Modell wird ständig aktualisiert und lernt, das Verhalten der Natur und Physik immer besser nachzubilden. Dank digitaler Intelligenz kann sogar die Restnutzungsdauer der Anlage vorhergesagt und gesteuert werden.

BESSER IN DIE ZUKUNFT BLICKEN

Predictive Maintenance ist die intelligente Kombination aus moderner Sensorik und Echtzeitdatenanalyse, die aus aktuellen und historischen Daten mittels raffinierter Algorithmen und Big-Data-Analysen das Verhalten von Maschinen vorhersagen kann. Damit lässt sich der optimale Zeitpunkt für Inspektion, Wartung oder Austausch von Teilen genau festlegen.

Das System sorgt freilich auch dafür, dass immer die nötigen Ersatzteile auf Lager sind. Vor Ort können dann die Servicemitarbeiter mittels 3D-Modellen und genauen Anweisungen, die sie über Augmented-Reality-Brillen erhalten, selbst bei hochkomplexen Anlagen mit Abertausenden Teilen das nötige Service durchführen.

Im nördlichsten Windpark der Welt ist Wartung ein heikles Thema. Die Fernüberwachung erfolgt mittels unzähliger Sensoren und einer hochmodernen Cloud-Lösung. Dadurch erübrigen sich die meisten physischen Inspektionen.

Ob Fertigungsstraßen, Aufzüge oder Baumaschinen -mit Predictive Maintenance lässt sich rasch Geld sparen. "Wir haben schon Projekte gesehen, bei denen 20 Prozent und mehr bei den Wartungskosten eingespart wurden", weiß Alex Quitt, Experte bei T-Systems für dieses Thema, aus der Praxis (siehe Interview Seite 36). Dank vorausschauender Wartung lassen sich auch Investitionen verschieben oder gar reduzieren. Letzteres ist der Fall, wenn beispielsweise in einem Fuhrpark die Wartungsaufenthalte deutlich reduziert werden können. Dadurch lässt sich die Flotte bei höherer Auslastung deutlich kleiner halten.

NEUE GESCHÄFTSMODELLE

Das Familienunternehmen Kaeser Kompressoren SE, einer der weltweit führenden Anbieter von Druckluftmanagementsystemen mit 5.000 Mitarbeitern, hat den Schritt vom Hersteller zum Industrie-4.0-Dienstleister schon bestritten und bietet nun "Druckluft as a Service" an. Denn die Kunden interessiert ja eigentlich nicht eine Maschine, sondern garantierte und effiziente Druckluftversorgung.

Mittlerweile stehen die Drucklufterzeuger weltweit in vielen Produktionsbetrieben verstreut. Essenziell dabei ist die Überwachung der Maschinen, um sie perfekt warten zu können, lange, bevor eine Störung eintritt. Jeder Stillstand bedeutet schließlich sofort einen Umsatzverlust oder gar Strafzahlungen.


Lesen Sie auch das Interview mit den
T-Systems-Experten Thomas Arnoldner und Axel Quitt - "Vorausschauende Wartung spart Kosten"


Konkret sammelt nun ein Industrie-PC mit Software für das Internet of Things von SAP die Sensordaten, die an die Machine-to-Machine-Plattform von T-Systems übermittelt werden. Im SAP-System erkennt die SAP Predictive Maintenance frühzeitig Störungen und informiert entsprechend die Servicetechniker. Gemanagt wird das ganze System von T-Systems selbst.

"Mit unserem neuen Contracting-Modell 'Druckluft as a Service' sind wir dem Wettbewerb meilenweit voraus", erklärt Falko Lameter, CIO bei Kaeser: "Indem sich T-Systems um das Gesamtsystem als voll gemanagte Lösung -vom Enterprise Mobility Management, der Entwicklung und Integration von Apps bis hin zum Application Management -kümmert, haben wir den Rücken frei für unser Kerngeschäft."

WERTVOLLE MASCHINENDATEN

Sensortechnik und Echtzeitdatenanalyse sind essenziell für das neue Industrie-4.0-Zeitalter und hier besonders auch für die vorausschauende Wartung. Da wichtige Maschinen für den Produktionsprozess in der Produktionsphase auf keinen Fall ausfallen dürfen, da sonst die ganze Produktion stillsteht und im schlimmsten Fall auch noch kräftige Pönalen drohen, wurden früher lieber kürzere Wartungszyklen gewählt. Mit Predictive Maintenance kann nun wirklich punktgenau gewartet werden, was nicht nur die Wartungskosten beträchtlich senkt, sondern in Summe auch die Betriebsstunden erhöht.

Die Analyse und Zusammenführung von Sensoren- und Nutzungsdaten verrät dabei übrigens oft Erstaunliches. So werden mittels Messdaten, Logfiles von Maschinen, Wartungsberichten in Verbindung mit externen Datenquellen oft bislang unerkannte Zusammenhänge entdeckt, die schon seit Jahren zu Fehlern geführt haben. Die Wartung wird dank Predictive Maintenance tatsächlich um einiges intelligenter.


Der Beitrag ist im etrend. Ausgabe Mai 2017 vom 26. Mai 2017 erschienen.
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