Hannover Messe 2017 Moderne Maschinenkonzepte brauchen Predictive Maintenance

Autor / Redakteur: Ulrich W. Schamari / Stefanie Michel

Predictive Maintenance ist ein wichtiger Baustein in einer Umgebung von Industrie 4.0, denn hier ist die digitale Vernetzung die Basis für Informationen und Handlungsanweisungen. Welches Potenzial dahinter steckt, zeigte eine VDMA-Veranstaltung zu diesem Thema.

Firmen zum Thema

Zunehmende Digitalisierung und Vernetzung sorgen dafür, dass Predictive Maintenance ein Paradebeispiel für die Umsetzung von Industrie 4.0 ist.
Zunehmende Digitalisierung und Vernetzung sorgen dafür, dass Predictive Maintenance ein Paradebeispiel für die Umsetzung von Industrie 4.0 ist.
(Bild: © industrieblick - Fotolia.com)

Die Betreiber von Maschinen und Anlagen erwarten Zuverlässigkeit, Produktivität und Wirtschaftlichkeit. „Diese drei Faktoren erreichen Sie, indem Sie zuverlässige Maschinen haben“, betonte Peter-Michael Synek vom gastgebenden VDMA zu Beginn eines Kongresses in Frankfurt, der sich mit der Veränderung von Produktionsprozessen durch intelligente Wartung befasste. Predictive Maintenance oder Condition Monitoring sei ein wichtiger Baustein in der Umgebung von Industrie 4.0, weshalb der VDMA zusammen mit der Deutschen Messe das Thema der präventiven Instandhaltung im vergangenen Jahr erstmals auf der Hannover Messe mit einer Sonderausstellung aufgegriffen habe.

In der Verknüpfung von Industrie 4.0 mit Predictive Maintenance sieht Hartmut Rauen, stellvertretender VDMA-Hauptgeschäftsführer, großes Potenzial für neue Geschäftsmodelle. „Das Miteinander, das Vernetzen spielt natürlich auch bei Predictive Maintenance eine große Rolle“, stellte er fest. Digital-vernetztes Denken und Handeln sei die Basis für den Erfolg in der vorausschauenden Wartung. Einige Unternehmen könnten bereits gute Umsetzungen von Predictive Maintenance im Rahmen von Industrie 4.0 vorweisen.

Bildergalerie
Bildergalerie mit 6 Bildern

Predictive Maintenance als Service

Ein Paradebeispiel für den Nutzen von Industrie 4.0 ist Predictive Maintenance für Jochen Köckler, Vorstandsmitglied der Deutschen Messe. In einer Videobotschaft an die Kongressteilnehmer erläuterte er: „In der vernetzten Produktion ist die vorausschauende Wartung ein zentraler Baustein.“ Wer Predictive Maintenance live erleben wolle, könne sie auf der Hannover Messe sehen. Dort finde eine Sonderschau zum Thema mit konkreten Lösungsbeispielen statt.

Über Domain-Know-how als Schlüssel zu Predictive Maintenance berichtete Schaeffler-Vorstandsmitglied Stefan Spindler. Dabei verwies er auf den Stellenwert dieses Themas in seinem Unternehmen: „Ich will nicht nur über Predictive Maintenance sprechen, sondern will herleiten, warum das wichtig für uns ist.“ Es gebe eine logische Verknüpfung von der Strategie des Unternehmens hin zu ganz konkreten Themen wie Predictive Maintenance und neuen Geschäftsmodellen. Schaeffler setze strategisch auf Digitalisierung als Trend und verstehe darunter aber nicht irgendein digitalisiertes Produkt, das irgendwie zur Unterstützung von Maintenance eingesetzt werde. Vielmehr sehe man Predictive Maintenance als Dienstleistung, die aus der digitalen Kompetenz des Unternehmens erwachse.

Offene Kommunikation in der Smart Factory

Wie dies in einer Smart Factory funktioniert, erklärte Gunther Beitinger, Vice President Manufacturing bei Siemens, am Beispiel des Werks Amberg. „Es handelt sich immer darum, Informationen zwischen einem Agenten und einem anderen auszutauschen, um sich über die jeweilige Situation zu informieren, um den eigenen Status bekannt zu geben oder eben um Aktionen einzuleiten“, äußerte er zur Praxis der vorausschauenden Instandhaltung.

Für Predictive Maintenance bedarf es also intelligenter Feldgeräte. Zur Integration in vernetzte Maschinensysteme werden solche Smart Field Devices unter bestimmten Kriterien entwickelt. Dazu sagte Janette Kothe von Bosch Rexroth: „Offenheit ist einer der ganz wesentlichen Designaspekte, wenn ich ein intelligentes Feldgerät erzeugen will.“ Das bedeute, dass die Devices nicht nur Slaves sein dürften. Die klassischen hierarchischen Strukturen der Automation seien aufzulösen.

Dies bekräftigte Werner Binsmaier, Vice President Central Development der Homag Group, der über die Integration von Predictive Maintenance in Maschinenkonzepte referierte. Dabei teilte er mit, wie sein Unternehmen die Systemkenntnis für Predictive Maintenance sieht: „Wir glauben nicht, dass man mit jeder Maschine problemlos einfach loslegen kann, sondern man muss eine gewisse Grundqualifizierung der Maschine herstellen.“ Da die Instandhaltung versuche, die Maschine vorbeugend zu pflegen und zu bewerten, müsse bei ihr der kontinuierliche Verschleiß messbar sein.

Maschinendaten auswerten

Mit dem Mehrwert, den Predictive Maintenance bietet, befasste sich Roger Kehl, CIO bei Festo. „Was können wir hier als Systemlieferant bewirken?“ lautete seine rhetorische Frage. Man sei heute dank eines einheitlichen, umfassenden IT-Systems - etwa von SAP – in der Lage, durch intelligente Komponenten jene Daten in die Cloud zu stellen, die zwecks vorbeugender Wartung mit Hilfe eines I-Pads abgerufen werden könnten. Universelle Konnektivität mache dies möglich.

Um das Auswerten von Maschinendaten vornehmen zu können, besteht eine ganze Reihe von Möglichkeiten zur Verwendung von fertigen Funktionalitäten. Wie Martin Wollschlaeger vom Institut für Angewandte Informatik der TU Dresden konstatierte, gibt es beispielsweise Lösungen für Predictive Maintenance auch von Microsoft. „Jetzt muss man natürlich genau schauen, was diese Dinge tun“, merkte er an. Wichtig sei, dass man Zugriff auf die Grundlagen für Vorhersagen habe, also die Kenntnis aktueller Zustände existiere. Condition Monitoring bilde nun einmal die Basis von Predictive Maintenance.

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.

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

(ID:44520881)