Hannover Messe 2017

Moderne Maschinenkonzepte brauchen Predictive Maintenance

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Flexibel Fertigen durch vernetzte Produktionsmaschinen

Einen Fertigungsverbund von elf Werken mit über 6000 Produktionsmaschinen, die alle miteinander vernetzt sind, stellte Bosch-Werksleiter Rupert Hoellbacher vor. „Diese Maschinen liefern jede Sekunde Daten, und jeder kann auf diese Daten zugreifen – und zwar weltweit“, pries er dieses Produktionsnetzwerk, das es erlaubt, flexibel auf örtlich drohende Fertigungsprobleme zu reagieren. Da grundsätzlich alle Maschinen – ob 25 Jahre alt oder brandneu - vernetzt würden, ließen sich Zustandstrends sicher erfassen und bei Bedarf vorbeugende Wartungsmaßnahmen durchführen.

Dass auf werthaltigen Daten aufbauende Predictive Maintenance von hohem Nutzen für den Maschinenbetreiber ist, führte Albrecht Winter von der J. Schmalz GmbH aus. Er zitierte einige Informationswünsche von Maschinenkäufern bezüglich der Verschleißteile: „Wie ist der Verschleißzustand? Wann muss getauscht werden? Welche Teile müssen für die nächste Wartung bereitgelegt werden?“ Auch die Frage nach dem Energieverbrauch der Teile ließe sich durch Daten beantworten, die mit Hilfe einer modernen Referenzarchitektur gewonnen werden.

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Autonomes Handeln lernen

Machine Learning für Predictive Maintenance bedeutet für Matthias Dietel von IBM Deutschland Research & Development das von seinem Unternehmen entwickelte System Watson, das im Produktions- und Maintenance-Kontext eingesetzt wird. „Der Mensch gibt diesem System die Freiheitsgrade, inwieweit das System autonom handeln darf oder der Mensch noch eingreift“, beschrieb Dietel den Vorgang, der auf das Sammeln und die Analyse von Daten folgt.

Die Datennutzung in der Cloud stellt die Basis für neue Services und neue Geschäftsmodelle auch im Bereich der Predictive Maintenance dar. Dieter Meuser von der Itac Software AG zeigte auf, wie der Kundennutzen auf diesem Weg optimiert wird. „Jeder einzelne Prozess-Schritt ist mit der Cloud verbunden“, sagte er zu einem als Beispiel gewählten Geschäftsmodell, bei dem Anlagen per Datenanalyse überwacht werden. Hier laufe unikatsgenau ab, wie die 35 Arbeitsschritte in der Fabrik über programmierbare Steuerungen verbessert werden, wenn die aus der Cloud abgerufenen Daten Handlungsbedarf signalisieren.

Über die Ergebnisse der VDMA-Studie „Neue Servicepotenziale durch Predictive Maintenance“ sprach Sebastian Feldmann, Partner der Unternehmensberatung Roland Berger. „Es ist relativ klar, dass das Thema Predictive Maintenance im Wesentlichen der Leistungssteigerung des Produktionssystems dienen soll“, interpretierte er die Antworten der interviewten Maschinenbauer auf die Frage nach dem Stellenwert des Themas. Auf Nachfrage seien noch Vorteile wie verlängerte Lebensdauer von Maschinen und Anlagen, verbesserte Planung von Service-Zyklen sowie gesteigerte Anlagenverfügbarkeit genannt worden. Der Kundennutzen aus Sicht der Maschinenanbieter sei also vor allem die Performance-Steigerung. MM

* Ulrich W. Schamari ist freier Fachjournalist in Frankfurt am Main

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