Zukunft Industrien

IoT und kognitive Systeme werden zum Game Changer für die Wartung

Es ist eine Never-Ending-Story: Solange Maschinen, Anlagen und Geräte laufen, müssen sie gewartet und repariert werden. In den allermeisten Fällen ist dies ein ganz erheblicher Kostenfaktor im gesamten Produkt-Lebenszyklus. Und nicht nur das: Zustand und Verfügbarkeit von Maschinen und Anlagen entscheiden auch maßgeblich über die Produktivität eines Unternehmens – und damit auch über seine Wettbewerbsfähigkeit.

Dieses Thema gewinnt angesichts zunehmender Digitalisierung  weiter an Brisanz: der ungeplante und dadurch oft auch teure Stillstand von Anlagen sowie Ausschuss und Qualitätsmängel der erzeugten Produkte stellen die Betriebe vor enorme Probleme. Und nach wie vor wird, um das Risiko von Ausfällen auf ein Minimum zu reduzieren oder die Maschinen-Lebensdauer zu verlängern, bei der Wartung zu oft mit Kanonen auf Spatzen geschossen – und bisweilen auch daneben. Mit anderen Worten: Es wird meist zu viel, zu früh und zu ungezielt gewartet. Untersuchungen zeigen, dass bis zu einem Drittel der Wartungskosten verschenktes Geld ist. Das aber muss nicht mehr sein. Die Digitalisierung kann hier auch zu einem – im wahrsten Sinne des Wortes – echten „Silver Bullet“ werden.

Condition-Based Maintenance als Game Changer
Das Ziel: „Zero Unplanned Downtime“   also Anlagen und Maschinen so zu warten, dass Ausfälle oder Produktionsprobleme gar nicht erst entstehen. Die Kunst: Wartungsintervalle nicht noch enger, sondern nach tatsächlichem Bedarf zu takten. Das Schlüsselwort lautet: Condition-Based Maintenance (CBM) für eine Predictive Maintenance Wartungsstrategie. Dies wird möglich durch die zunehmende Nutzung und die wachsende Leistungsfähigkeit des Internet of Things und Edge-Computing, die bessere Ausstattung von Geräten mit intelligenter Sensorik sowie der Verfügbarkeit smarter Software oder kognitiver Systeme, wie beispielsweise Watson.

Dem Konzept zugrunde liegt die Sammlung und Analyse von Daten, die direkt in den Anlagen, Maschinen und Produktionsprozessen oder Cyber-Physikalischen-Systemen, die mit bereits integrierter intelligenter Sensorik ausgestattet sind, entstehen. Diese Analysen können – teilweise im Rahmen von Edge-Computing auch bereits direkt vor Ort – Aufschluss geben über deren aktuellen Zustand. Der Grundgedanke: Je umfassender und detaillierter Informationen über eine Maschine (aktuelle Funktionen, historische Daten) und die sie beeinflussenden Umfeldfaktoren (Wetter, Raumbedingungen, etc) vorliegen, umso konkreter kann ihr tatsächlicher Wartungsbedarf prognostiziert werden.

OEE und neue Geschäftsmodelle

Damit rückt gleichzeitig ein weiteres Ziel von Industrie 4.0 in den Fokus: Auf der Agenda steht nicht nur eine stärkere Automatisierung, sondern auch ein effektiverer Einsatz der Sachwerte. Anders ausgedrückt: Es geht um die höhere Effizienz des eingesetzten Kapitals – die sogenannte „Overall Equipment Effectiveness“ (OEE). Sie ist eine Funktion aus Verfügbarkeit, Performance und Qualität. CBM und Predicitive Maintenance sind die Mittel der Wahl, um die OEE gezielt zu steigern.

Gleichzeitig passiert aber noch etwas sehr viel Fundamentaleres: CBM, Predicitive Maintenance und neuerdings auch kognitive Wartungsansätze werden zur Basis für die Entwicklung neuer Services, disruptiven Geschäfts- und Betreibermodellen und damit zum Ausgangspunkt für mehr Innovation. Mittels Remote-Monitoring ist es zum Beispiel möglich, die Zustandsdaten von tausenden von Maschinen und Anlagen als Serviceleistung für Kunden zentral in Echtzeit zu überwachen und zu analysieren. Smarte, adaptive Wartung kann damit selbst zu einem eigenständigen Geschäftsmodell mit unterschiedlichen Betreibervarianten ausgebaut werden.

Computer Monitor Showing a Scientific Line Graph

Kognitive Systeme kombinieren strukturierte Daten mit unstrukturierten Informationen und analysieren diese.

Von CBM zur kognitiven Wartung  

Der Übergang ist fließend – und trotzdem spektakulär: Denn während Maintenance-Software bisher nur die Analyse strukturierter Sensordaten zugelassen hat, gehen kognitive Wartungs-Anwendungen noch einen wesentlichen Schritt weiter: Dem Prinzip kognitiver Systeme folgend, deren wesentliche Merkmale lernen – verstehen – bewerten sind, ist nun auch die Entwicklung „mitdenkender“, vorausschauender Wartung keine Vision mehr. Kognitive Systeme kombinieren hierfür strukturierte (Maschinen-) Daten mit der Masse an unstrukturierten Informationen wie handschriftlichen Aufzeichnungen, Sprache, Geräusche, Vibrationen, Bilder, Videos und Bewegungen, analysieren und  bewerten sie. Damit ermöglichen sie neue Sichtweisen auf komplexe, „fuzzy“ Umgebungen.

Zudem gewinnen diese Anwendungen im Training mit Experten den kontext-bezogenen nötigen Sachverstand und können damit den Verantwortlichen vor Ort bei der Einordnung von Ereignissen und bei der Entscheidungsfindung unterstützen. Ein echter Paradigmenwechsel also. Denn in einem solchen erweiterten Kontext vermitteln dynamisch bereitgestellte Informationen direkte Einblicke in die Maschinensysteme und geben Hilfestellung bei der Bewertung von Zwischenfällen und Problemen. Vorstellbar sind damit zum Beispiel beratende Wartungsassistenten, die nicht nur rechtzeitig auf notwendige Eingriffe aufmerksam machen, sondern im Dialog mit dem Wartungs-Techniker auch ungeklärten Phänomenen auf den Grund gehen.

Einen solchen „beratenden“ Wartungsassistenten wird die IBM auf der Hannover Messe vom 24. bis 28. April 2017 vorstellen.

Mit diesen neuen Technologien bekommt das alte Thema Wartung einen vollkommen neuen Spin. Und im Kontext von Produktion und Industrie 4.0 wird damit eine weitere wichtige Lücke geschlossen. Dies ist definitiv auch eine Chance für die etablierten Unternehmen, nicht nur ihre Wartung zu optimieren, sondern mittels einer „Digital Re-Invention“ neue Umsatzquellen zu erschliessen. Somit werden IoT und kognitive Systeme  zu einem echten Innovationstreiber für die Wirtschaft.

Doch diese Entwicklung schreitet sehr schnell voran – die Weichen müssen jetzt gestellt werden. Das gilt insbesondere für den exportorientieren Wirtschaftsstandort „DACH“. Hier war Innovation schon immer gleichzusetzen mit Wettbewerbsvorteilen, die angesichts wachsender Globalisierung nicht hoch genug bewertet werden können.

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Alexander Knaani-Klein

Dieser Artikel ist eine hervorragende Einführung in die Beschreibung der Ansatz für die Cognitive Equipment Advisor auf der Grundlage der (Connect-Predict-Repair-Optimize) Konzept.

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