Condition Monitoring und Predictive Maintenance können nur im Wartungsgesamtgefüge ihr ganzes Potenzial entfalten

Wartung 4.0 dank Crowd Service

| Redakteur: Silvano Böni

Zukünftig könnte Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz) Servicetechnikern zusätzliche Hilfestellung bei Kundeneinsätzen leisten.
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Zukünftig könnte Artificial Intelligence (Künstliche Intelligenz) Servicetechnikern zusätzliche Hilfestellung bei Kundeneinsätzen leisten. (Bild: Coresystems)

Die Vorteile von Condition Monitoring und Predictive Maintenance liegen auf der Hand: reduzierte Energiekosten, längere Maschinenlaufzeiten sowie eine erhöhte Lebenszeit der Komponenten. Das Duo kann seine volle Wirkkraft aber nur dann umfassend entfalten, wenn alle Geschäftsprozesse eng miteinander verzahnt und aufeinander abgestimmt sind. Die Lösung heisst Crowd Service.

Eine Studie des Weltwirtschaftsforums kam jüngst zu dem Ergebnis, dass sich ungewollte Maschinenstillstände mithilfe passender, vorausschauender Wartungsstrategien um bis zu 70 Prozent minimieren liessen. Aus­serdem könnten Firmen durch frühzeitig geplante Reparaturen durchschnittlich zwölf Prozent und bei Wartungsarbeiten bis zu 30 Prozent Kosten sparen. Predictive Maintenance ist nicht zuletzt durch dieses Einsparpotenzial und die Möglichkeit, Prozesse zu verbessern, ein Konzept, mit dem sich Unternehmen vermehrt beschäftigen. Gab es bislang vor allem die turnusmässige Wartung und die reaktionäre Wartung, also den Maschinenbetrieb ohne vorbeugende Instandhaltung, setzt Predictive Maintenance auf die frühzeitige Aufdeckung von Unregelmässigkeiten basierend auf Betriebsdaten. Durch diese Datenauswertung können Anwender genau bestimmen, wie Wartungsbedarf und -intervalle aussehen sollten.

Starkes Duo

Die klaren Vorteile dieser Herangehensweise sind reduzierte Energiekosten, längere Maschinenlaufzeiten sowie eine erhöhte Lebenszeit der Komponenten. Mithilfe vorausschauender Wartung lassen sich mögliche Fehler und Ausfälle besser bestimmen, Maschinenstillstände verhindern und Reparaturkosten senken. Gleichzeitig steigern Unternehmen die Verfügbarkeit ihrer Maschinen, denn es werden nur die Wartungsarbeiten durchgeführt, die auch wirklich erforderlich sind. Da bei der Predictive Maintenance die Analyse von Echtzeitdaten eine zentrale Rolle spielt, wird diese Strategie oft gemeinsam mit Condition Monitoring erwähnt und genutzt. Hierbei wird die jeweilige Maschine mit Sensoren ausgestattet, die beispielsweise die Temperatur messen und diese automatisch an eine IoT-Plattform melden. Die Herausforderung: Das Duo Predictive Maintenance und Condition Monitoring kann seine volle Wirkkraft nur dann umfassend entfalten, wenn alle Geschäftsprozesse eng miteinander verzahnt und aufeinander abgestimmt sind. So sollten die Prozesse beider strategischen Konzepte an die Geschäftssoftware angedockt sein und mit ihr kommunizieren, um so einem Datenwirrwarr vorzubeugen und Workflows wirklich zu verbessern. Gleichzeitig müssen Serviceprozesse überdacht und rationalisiert werden, denn bei Predictive Maintenance und Condition Monitoring geht es zunächst einmal nur um die Maschinen. Welche Auswirkungen das auf Wartungsprozesse und ihre Koordinierung hat, muss gesondert geplant werden.

Handlungstipps: Predictive Maintenance trifft auf Topservice

Viele Maschinenbauer haben heute erkannt, dass sich durch Condition Monitoring und Predictive Maintenance vieles erreichen lässt, denn Kostenreduzierungen und Serviceverbesserung liegen in aller Interesse. Eine wichtige Voraussetzung, um diese Konzepte erfolgreich umsetzen zu können, ist zunächst die Ausstattung der Maschinen mit den benötigten Sensoren. In einem nächsten Schritt müssen die Sensoren dann mit einer Plattform verbunden werden, die die Sensordaten auswerten kann und Service entsprechend dem jeweiligen Bedarf genau erkennt und bestimmt. Doch wie lässt sich in diesem Zusammenhang guter und schneller Service gewährleisten? Predictive Maintenance und Condition Monitoring an sich bestimmen nur vorausschauend, dass und wie oft eine Maschine gewartet werden sollte. Da viele Industrien mittlerweile in derartige IoT-Technologien investiert haben, die den Servicebedarf erkennen, benötigen sie auch ein Tool, mit dem sich Wartungsdienste bestmöglich organisieren und umsetzen lassen. Es gilt, ein Field Service Management zu etablieren, das sich an die IoT-Plattform anbinden lässt und so den Service-Bedarf organisiert, der durch Predictive Maintenance und Condition Monitoring aufkommt.

Crowd Service verbindet Condition Monitoring und Predictive Maintenance

Wer auf Condition Monitoring und Predictive Maintenance setzt, läuft Gefahr, dass sein Service unberechenbar wird. Meldet die Maschine nach acht Monaten einen Fehler oder erst nach elf? Wann muss der Techniker parat stehen? In Zeiten turnusmässiger Wartungen war dies kein Problem, denn die Einsätze der Aussendienstmitarbeiter liessen sich nach einem festen Schema planen. Durch Condition Monitoring und Predictive Maintenance werden Service-Prozesse jetzt zwar deutlich bedarfsgerechter. Gleichzeitig sind diese Konzepte aber auch unberechenbarer, da sich nicht genau festlegen lässt, wann ein Techniker zu welchem Kunden fahren muss. Zugleich setzen Kunden aber einen zeitnahen Service voraus. Die Lösung heisst Crowd Service, denn hierdurch lassen sich Field-Service-Prozesse deutlich schneller und besser realisieren. Mit einem derartigen Lösungskonzept können Unternehmen in ihrem eigenen Ökosystem, sei es innerhalb der Unternehmensgruppe, bei Tochtergesellschaften, Partnern oder Freiberuflern, durch On-Demand-Verteilung zusätzliche Techniker-Manpower in Echtzeit finden. Sie bewegen sich dabei in ihrer eigenen Crowd, also ihrem Umfeld, und gewährleisten so, dass Know-how nicht über eine offene Community in fremde Unternehmen abwandert. Artificial Intelligence kann diesem Pool an Service-Technikern zusätzliche Hilfestellung bei Kundeneinsätzen leisten.

Manuel Grenacher, CEO der Coresystems FSM AG, kommentiert die Trends der Branche: «Aktuell sind viele Plattformen zwar noch nicht in der Lage, alle Maschinenanfragen stets korrekt und fehlerfrei abzubilden. Ausserdem sind auch noch keine branchen- oder industrieübergreifenden Verbindungen möglich. Doch der Schritt geht zweifelsohne immer mehr in Richtung Predictive Maintenance, Condition Monitoring und automatisiertes Field Service Management gepaart mit Crowd Services. Wer sich zukunftsorientiert aufstellen möchte, sollte die Weichen daher bereits heute stellen und wichtige erste Schritte wie die Ausstattung der Maschinen mit Sensoren und einen automatisierten Aussendienst in die Wege leiten.» Condition Monitoring und Predictive Maintenance würden für viele Unternehmen immer wichtiger. «Firmen sagen, dass die Vernetzung ihrer Maschinen extrem wichtig sei. Nun müssen sie sich auch die Frage stellen, was sie mit dieser Vernetzung machen und wie sie die gewonnenen Daten wirklich gut und umfassend nutzen können.» Es geht darum, verstärkt ganzheitlich zu denken und das vorhandene Potenzial in seiner Gesamtheit anzuvisieren. Zunächst muss mit der Einführung von IoT-Konzepten begonnen werden. Im Anschluss sollten sich Firmenlenker vermehrt mit Konzepten wie Crowd Service und Sharing Economy beschäftigen. SMM

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