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Predictive Maintenance - Industrie 4.0

Wir leben in einer Zeit, in der die 4. industrielle Revolution Einzug in die Fertigung hält. Als Konzept für eine umfassende Digitalisierung soll die Industrie 4.0 zu einer weiteren Automatisierung der Produktion führen.

Das Internet of Things (IoT) kann als Grundlage für die Industrie 4.0 und digitale Transformation bezeichnet werden. Auch in der Fertigung setzt die Industrie 4.0 auf IoT


Predictive Service ist untrennbar mit Begriffen wie IoT und Industrie 4.0 verbunden. Diagnosedienste gelten laut Recherchen von Roland Berger sogar als „eine der Schlüsselinnovationen in der Industrie 4.0“. (1) (2)


In diesem Blogbeitrag erfährst du, welche Rolle präventive Instandhaltung auf dem Weg zur digitalen Transformation im Zeitalter von Industrie 4.0 spielt. Sowie sie in diversen Branchen in der Praxis umgesetzt wird.

Was bedeutet Predictive Maintenance auf Deutsch?

Predictive Maintenance ist der englische Begriff und bedeutet auf Deutsch übersetzt so viel wie vorausschauende Wartung. Sinngemäß kann der Begriff auch als präventive Instandhaltung übersetzt werden.

Wie wird Predictive Maintenance definiert?

Die präventive Instandhaltung lernt aus historischen und ggf. wartungsrelevanten Daten, die in Echtzeit zur Verfügung stehen. Dadurch und durch die Vorhersage zukünftiger Ereignisse kann man die Frage „Was passiert wann?" beantworten.


Auf diese Weise helfen präventive Wartungstechniken, den Zustand der verwendeten Dinge in einer Industry of Things zu bestimmen. Sie helfen Ihnen bei der Einschätzung, wann eine Wartung durchzuführen ist.


Dieser Ansatz verspricht Kosteneinsparungen gegenüber geplanten oder temporären vorbeugenden Wartungsstrategien, da Aufgaben nur ausgeführt werden, wenn dies gerechtfertigt ist. Daher wird es für die zustandsbasierte Wartung verwendet. (3)

Wie ist der aktuelle Stand in Deutschland?


Seit Jahren verfolgen Unternehmen und Hersteller in Deutschland aus verschiedenen Branchen einen zeitbasierten Ansatz für die vorbeugende Wartung ihrer Systeme. Das bedeutet zum Beispiel, dass in einer Smart  Factory in regelmäßigen Abständen diverse Wartungsarbeiten durchgeführt werden müssen. Die Häufigkeit der Wartungen und Prozesse ist in der anlagenspezifischen Dokumentation vorgegeben. Das Alter der Anlagen und vorgegebene Zeitintervalle sind wesentliche Faktoren bei der Planung der vorbeugenden Wartung. Je älter das System, desto häufiger muss es gewartet werden.


Usecases aus der prädiktiven Analytik bieten hierfür gute Beispiele. Wenn Sie die Prozesse digitalisieren, werden die dabei entstehenden Datenmengen von einer Predictive-Analytics-Software ausgewertet. So gibt es viele Beispiele, in denen zum Beispiel Dichtungen nach einer gewissen Zeit spröde werden. Die Predictive-Analytics-Lösung ist in der Lage, anhand der Digitalisierung und mathematischer Vorhersagemodelle die Zeitintervalle bis zum nächsten Austausch zu berechnen und mit den empfangenen Sensordaten abzugleichen. Anhand dieser Daten wird der Bedarf an präventiven Maßnahmen ermittelt.


Viele weitere Beispiele gibt es in der Zustandsüberwachung. Kontinuierliche Statusanzeigen von Produktionssystemen identifizieren potenzielle Fehlerquellen. Die Sensoren verfolgen Temperatur, Vibration, elektrische Komponenten, Druck, Flüssigkeiten und mehr. Hierbei werden verschiedene Überwachungsmethoden verwendet. Mit Temperatursensoren und dem Internet of Things (IoT) lassen sich beispielsweise kleinste Veränderungen in Produktionsanlagen erkennen. Durch die Digitalisierung geben sie genaue Auskunft über den Zustand des Systems und einzelner Komponenten. Veränderungen werden frühzeitig erkannt und können in die Planung einfließen. So weiß das Wartungspersonal, welche Teile ausgetauscht werden müssen und kann vorbereitende Maßnahmen einleiten.


Wie Unternehmen ihre Prozesse digitalisieren, zeigt anschaulich die Automobilbranche. Der Automobilkonzern Mercedes-Benz Group produziert täglich 10.000 Zylinderköpfe. Er entschied sich,  IBM-Predictive-Maintenance bei der Produktion von Zylinderköpfen einzusetzen. Das System wertet über Nacht automatisch den Fortschritt des Ablaufs aus und speichert alle Analysen. Die Vorteile für Daimler liegen auf der Hand: Früher dauerte es lange, bis die Ergebnisse kamen, heute sind es nur noch wenige Stunden. Dieser Prozess steigerte die Produktivität um 25 Prozent und reduzierte die Rüstzeiten um die Hälfte. (4) (5) (6)



Predictive Maintenance Automobilindustrie Industrie 4.0 Bornholdt Lee GmbH

Vorteile von Predictive Maintenance

Bei der vorbeugenden Instandhaltung steht der Istzustand der Anlagen im Vordergrund. Dieser Ansatz wird verwendet, um Ausfallzeiten zu verhindern, bevor sie auftreten. Dies hilft, ineffiziente Wartungsabläufe und damit verbundene Kosten zu vermeiden. Somit kann der gesamte Herstellungsprozess optimiert werden. 


Präventive Wartung besteht in erster Linie darin, mögliche Maschinenausfälle vorherzusagen. Folgend den optimalen Zeitpunkt für die entsprechenden Wartungen zu berechnen. So kann in der Regel eine höhere Maschinenverfügbarkeit im laufenden Betrieb erreicht werden. Dadurch können Reparatur- und Wartungsarbeiten nur bei Bedarf durchgeführt werden. Prognosen über bevorstehende Ausfallzeiten basieren auf Datenanalysen und komplexen Algorithmen.

Welche Vorteile hat die Industry of Things von Predictive Maintenance?

Die Einführung von Predictive Services ist ein wesentlicher Bestandteil der digitalen Transformation in der Produktion nach dem Modell der Smart Factory.

 

Die Vorteile von Predictive Maintenance können anhand folgender Beispiele aufgezeigt werden:


• die Anzahl ungeplanter Ausfälle minimieren

• Produktivität erhöhen

• Produktionskosten senken 

• Gesamtanlageneffizienz (OEE) verbessern

• Lebensdauer von Maschinen und Anlagen erhöhen

• Ersatzteilmanagements optimieren

• Wartungsarbeiten besser planen 

• Einsatz bzw. Anzahl von Wartungspersonal reduzieren


Ein Nebeneffekt des Prozesses ist, dass basierend auf den gesammelten und geschätzten Daten eine detaillierte Historie der Maschine bzw. der Maschinen erhalten werden kann. 

Dank intelligenter Überwachung der Prozessdaten lassen sich in einer Smart   Factory die Optimierungspotenziale zudem kontinuierlich optimieren und letztendlich ausschöpfen. 

Sowohl auf Prozess- als auch auf Materialebene. Möglich ist zum Beispiel der Einsatz digitaler Assistenzsysteme. Diese Assistenzsysteme können Menschen bei der Arbeit unterstützen und helfen. Das Ergebnis ist die Reduzierung von Fehlern. Zudem lässt sich der Einsatz weiterer Ressourcen wie Fahrzeuge, IT, Hebezeuge und Werkzeuge genau planen.


Aus Kostensicht profitiert der Hersteller vor allem von einer Reduzierung der Serviceeinsätze. Bei Predictive Maintenance-Lösungen erfolgen Wartungen und Reparaturen nur nach Zustand, nicht in festen Zyklen, was die Nutzungshäufigkeit reduziert. Die wirtschaftlichen Vorteile ergeben sich vor allem bei der Kontaktaufnahme mit der Serviceabteilung im Rahmen der Gewährleistung. In diesem Fall muss der Hersteller die Servicekosten, die beispielsweise für Ersatzteile, Personal, Reise und Transport anfallen, selbst tragen.


Ein weiterer Vorteil ist die Planung von Wartungs- und Serviceintervallen. Mit den gewonnenen Erkenntnissen über den Zustand der Maschine oder der Komponenten und den Lebensdauerprognosen können Support-Anrufe im Voraus geplant werden. Eine bessere Planung und geringere Kosten können sich positiv auf die Kundenzufriedenheit auswirken.


Für den Hersteller bieten Predictive Maintenance-Lösungen zudem den Vorteil, das Ersatzteilmanagement zu optimieren. Nicht lagerhaltige Ersatzteile können zu erheblichen Kosten führen. Mit genauen Prognosen kann der Hersteller die Produktion oder Beschaffung von Ersatzteilen bedarfsgerecht überwachen. Durch die Diagnosewartung lassen sich Ersatzteile terminieren, da der Zustand der verbauten Teile immer bekannt ist und Auskunft darüber geben kann, wann diese ausgetauscht werden müssen. Durch diesen Usecase und das Internet of Things kann die Lagerhaltung von Ersatzteilen stark minimiert werden.


Die gesammelten Daten für vorbeugende Wartungslösungen können dem Hersteller Vorteile bringen. Einerseits werden Informationen über das individuelle Verhalten der Kunden und ggf. deren Bedürfnisse generiert. Zum anderen können Sie sich Kenntnisse über Ihre eigenen Maschinen, Anlagen oder Komponenten aneignen. Mit den gewonnenen Informationen und Erkenntnissen lassen sich neue Möglichkeiten realisieren. (7) (8) (9) (10)



Predictive Maintenance Smart Factory Industrie 4.0 Bornholdt Lee GmbH

Welche Risiken entstehen durch Predictive Maintenance?

Untersuchungen der ARC Advisory Group zeigen jedoch, dass mehr als 80 % der Ausfälle zufällig und nicht altersabhängig sind. Außerdem kann eine vorbeugende Wartung zu spät oder zu früh durchgeführt werden. Daraus ergibt sich der Rückschluss, dass eine zeitbasierte Wartung nicht wirtschaftlich ist, die Anlage wird unabhängig von ihrem Istzustand gewartet. Das führt zu dem Hauptnachteil der vorbeugenden Wartung, dass die Lebensdauer der Systemersatzteile nicht vollständig ausgeschöpft wird. (11)


Eine zentrale Voraussetzung für die Umsetzung der präventiven Instandhaltung in einer Smart Factory und der Industry of Things sind die permanente Vernetzung von Maschinen und Anlagen und die Digitalisierung. Daher müssen Sie Prozesse digitalisieren und die entsprechenden Geräte mit Sensoren ausstatten bzw. nachrüsten. Erst dadurch wird der Datenaustausch in der Industry of Things zwischen den Maschinen und der eingesetzten IT und Software möglich. 


Aus softwaretechnischer Sicht gilt es herauszufinden, ob es für die digitale Transformation eine On-Premise-Lösung gibt, die in die Cloud wechseln kann. Um große Datenmengen (Big Data) mit erhöhter Geschwindigkeit erstellen, auswerten und verarbeiten zu können, sind auch eine adäquate IT, Analysetechnik und eine leistungsfähige In-Memory-Datenbank entscheidend. So lassen sich mit einer möglichst großen Datenbasis Rückschlüsse darauf ziehen, welche Faktoren in der Vergangenheit zum Auftreten von Fehlerzuständen beigetragen haben, die letztendlich zu Sachschäden und/oder Ausfallzeiten führten. 


Ein weiteres Problem ist die Transparenz der IT. Neben den Maschinenzustandsdaten müssen auch Peripherie- und Prozessdaten berücksichtigt werden. Letztere umfassen neben Maschineneinstellungen zum Beispiel die Rezeptur für ein Produkt und bestimmte Herstellungsprozesse. Nicht zuletzt müssen Sie Prozesse digitalisieren und die Voraussetzungen schaffen, damit alle beteiligten Mitarbeiter mobil auf relevante Informationen zugreifen können. (12) (13) (14) (15)

Welche Zukunftschancen hat Predictive Maintenance?

Für die präventive Wartung und Reparatur gibt es heute immer mehr Usecases. Dieser Prozess wird bereits in vielen Bereichen eingesetzt. Laut einer Studie planen 51 % der Unternehmen in ganz Europa, in den nächsten zwei Jahren in vorbeugende Instandhaltung zu investieren. Zudem planen 34 % der befragten Betriebe, erstmals in solche Projekte zu investieren. Insgesamt kombinieren 83 % der Unternehmen ihre bestehenden und zukünftigen Geschäftsprozesse mit Predictive Maintenance. (15)


VTH zeigt in seinem Whitepaper erstmals die Möglichkeiten auf, die Predictive Maintenance der Industrie in Deutschland über rein technologische Betrachtungen hinaus eröffnen kann. In diesem 13-seitigen Dokument wird zunächst die Definition der vorbeugenden Wartung erörtert und erläutert, wie sich dieses Wartungsmodell von der normalen Maschinenwartung unterscheidet. Die Fachinformationen fließen dann in die betriebliche Praxis ein. (16)


In diesem Zusammenhang werden auch „Overall Equipment Effectiveness“ (OEE) und „Condition Monitoring“ (Überwachung des Systemzustands) vorgestellt. Gerade in der digitalen und vernetzten Fertigung im Sinne von Industrie 4.0 ist es in Deutschland sinnvoll, Ersatzteile für Maschinen oder Prozesse bedarfsgerecht bereitzustellen, zum Beispiel mit Unterstützung neuer Technologien wie dem 3D-Druck. (18) (19) (20)

Quellen

(1) https://www.rolandberger.com/publications/publication_pdf/roland_berger_die_digitale_transformation_der_industrie_20150315.pdf

(2) https://www.rolandberger.com/de/Media/Industrie-4.0-Digitale-Transformation.html

(3) https://www.degruyter.com/document/doi/10.3139/104.111912/html

(4) https://www.scnsoft.de/blog/predictive-maintenance-im-kontext-von-industrie-4.0

(5) https://www.vth-verband.de/wp-content/uploads/2018/12/VTH-Whitepaper_Predictive_Maintenance_12-2018.pdf

(6) https://ioxlab.de/de/iot-tech-blog/warum-die-industry-of-things-eine-revolution-der-maschinen-ist/

(7) https://www.degruyter.com/document/doi/10.3139/104.111912/html

(8) https://www.scnsoft.de/blog/predictive-maintenance-im-kontext-von-industrie-4.0

(9) https://www.industry-of-things.de/was-ist-predictive-maintenance-definition-anwendung-und-beispiele-a-693842/

(10) https://news.sap.com/germany/2021/02/predictive-maintenance-fertigende-industrie/

(11) https://www.arcweb.com/blog/proactive-asset-management-iiot-analytics

(12) https://www.instandhaltung.de/organisation/predictive-maintenance-als-schluessel-zu-industrie-4-0-102.html

(13) https://www.igz.com/blog/predictive-maintenance-in-der-produktion/

(14) https://www.cenit.com/fileadmin/ittag/presentation/Raum1/Predictive%20Maintenace.pdf

(15) https://blog.quanos-service-solutions.com/expertenblog/predictive-maintenance-definition-voraussetzungen-vorteile

(16) https://www.usinenouvelle.com/editorial/la-maintenance-element-cle-de-l-usine-du-futur.N774074

(17) https://www.vth-verband.de/wp-content/uploads/2018/12/VTH-Whitepaper_Predictive_Maintenance_12-2018.pdf

(18) https://www.serkem.de/predictive-maintenance-intelligenter-service-im-kontext-von-industrie-4-0/ 

(19) https://www.grin.com/document/944026 

(20) https://www.theagilityeffect.com/de/article/instandhaltung-als-strategischer-faktor-der-industrie-der-zukunft/