Welches Unternehmen träumt nicht davon, dass sich Anlagen und Maschinen selbstständig warten, sodass es gar nicht erst zu Störfällen in der Produktion kommt? Instandhaltungs- und Maschinenstillstandkosten würden signifikant sinken. In vielen Fällen ist das Thema „Machine Learning“ noch Zukunftsmusik, aber die notwendigen Voraussetzungen dafür lassen sich bereits heute schaffen – mit der passenden Instandhaltungssoftware.
Es steht außer Frage, dass die Digitalisierung in etlichen Lebensbereichen volle Fahrt aufgenommen hat. Doch es ist ebenso klar, dass sie längst noch nicht überall angekommen ist. Das gilt auch für das unternehmerische Umfeld. Unter anderem macht sich diese Tatsache in Form von veralteten Maschinenparks bemerkbar und die gängige Praxis in der Instandhaltung von Anlagen und Maschinen.
Unabhängig davon, ob die periodische, die zustandsorientierte oder die reaktive Instandhaltungsstrategie bevorzugt wird, um die Anlagenverfügbarkeit aufrecht zu erhalten – oft werden Entscheidungen hinsichtlich konkreter Instandhaltungsmaßnahmen auf Basis persönlicher Erfahrungswerte und lückenhafter Informationen getroffen. Das liegt vor allem daran, dass Wartungsprotokolle und Co. nicht selten der unleserlichen und unvollständigen Zettelwirtschaft zum Opfer fallen. Überspitzt formuliert verhält es sich in vielen Fällen so, dass Entscheidungsträger bei der Suche nach den wirtschaftlichsten Instandhaltungsmaßnahmen im Dunkeln tappen.
Vor diesem Hintergrund sehnt sich der eine oder die andere sicherlich faktenbasierte Vorhersagemodelle herbei, um frühzeitig Auskunft über potenzielle Störfälle zu erhalten. Hokuspokus? Keinesfalls! Denn es gibt in der Tat ein Zauberwort, mit dem sich dieser Wunsch erfüllen lässt. Abrakadabra: Predictive Maintenance.
Heute ist der Wunsch nach Vorhersagemodellen meist noch Vater des Gedankens. Denn klar ist: Wo keine Digitalisierung, da keine vorausschauende Instandhaltung. Um das Potenzial von Predictive Maintenance voll auszuschöpfen, ist also in allererster Linie die digitale Erfassung und Auswertung von Maschinendaten zwingend erforderlich. Dabei gilt: Je mehr relevante Daten gesammelt, strukturiert und ausgewertet werden, desto besser die Vorhersagen über mögliche Störfalle. Doch Maschinendaten gibt es wie Sand am Meer. Daher braucht es geeignete Tools, um das Datenmonster namens „Big Data“ handzahm und die aufbereiteten Ergebnisse für sich nutzbar zu machen.
Werkzeuge, die besonders auf Daten für Instandhaltung fokussiert sind, existieren bereits – beispielweise als Apps im ADAMOS STORE.
In diesen laufen aus verschiedenen Quellen Daten zusammen, die strukturiert, ausgewertet und in übersichtlichen Dashboards angezeigt werden.
So können anhand datenbasierter Diagramme und Reporte zu wichtigen Kennzahlen Optimierungspotenziale aufgedeckt werden, um mit adäquaten Maßnahmen die Effizienz und Produktivität von Anlagen und Maschinen zu steigern. Zudem lässt sich auf Basis systematischer Analyseergebnisse der gesamte Bereich der Instandhaltung transparent und lückenlos dokumentieren – und vor allem auch vorrauschauend planen
Der wirtschaftliche Nutzen von Predictive-Maintenance-Systemen steht außer Frage. Denn diese schlagen Alarm, bevor ein Störfall auftritt, der womöglich hohe Folgekosten verursacht. Durch die Vorhersage potenzieller Störungen lassen sich Schätzungen zufolge Ausfallzeiten um bis zu 50 Prozent und Wartungskosten um 20 bis 40 Prozent reduzieren – ein enormes Potenzial. Und wie bereits erwähnt, steigt die Präzision der Prognosen mit der Menge der verarbeiteten Daten. Optimale Vorhersagen kann ein System treffen, wenn es sich kontinuierlich den Gegebenheiten im Produktionsumfeld anpasst, da sich diese fortlaufend ändern. Allerdings ist das nur dann möglich, wenn ein System die gesammelten Messdaten selbstständig und automatisch interpretiert.
Klingt nach künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen? Stimmt!
Im Rahmen der Datenwissenschaft geht es generell darum, Wissen aus Daten zu generieren, um Handlungsempfehlungen für unternehmerische Entscheidungen abzuleiten – auch wenn es um das Thema Instandhaltung geht.
Dazu werden Big-Data-Analysen durchgeführt und von Algorithmen unterstützt, um auf Basis von Maschinendaten Muster, Gesetzmäßigkeiten und Anomalien zu erkennen. Die Ergebnisse lassen nicht nur realistische Zustandsdiagnosen für überwachte Anlagen und Maschinen zu, sondern ermöglichen auch realitätsnahe und zuverlässige Prognosen für die vorausschauende Instandhaltung.
Machine Learning versetzt Predictive-Maintenance-Systeme also in die Lage, eigenständig Handlungsempfehlungen zur Problemlösung auszusprechen, sobald kleinste Veränderungen im Verhalten von Maschinen oder im Produktionsumfeld auftauchen – und das, bevor es zum Störfall kommt.
Selbst wenn das Zeitalter von Internet-of-Things (IoT) und Industrie 4.0 eingeläutet ist, ist die vorausschauende Instandhaltung auf Grundlage von Data Science und Machine Learning längst noch nicht die Regel, sondern eher die Ausnahme im Unternehmensumfeld. Bis Machine Learning flächendeckend den Bereich der Instandhaltung erobert haben wird, verstreicht sicherlich noch einige Zeit. Doch schon heute lassen sich mit der passenden Instandhaltungssoftware auf Basis von Maschinendaten umfassende Auswertungen vornehmen, die wertvolle Informationen zur wirtschaftlichen Gestaltung der Instandhaltung liefern.
Der ADAMOS STORE bietet zahlreiche Tools für die Analyse und Auswertung von Maschinendaten sowie Störfällen. Sie erhalten datenbasierte Informationen und wertvolle Erkenntnisse über den aktuellen Zustand Ihrer Anlagen und Maschinen und können passende Instandhaltungsmaßnahmen ableiten und planen.
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