Digitalisierung

Predictive Maintenance: vorbeugen ist besser als reparieren

29.05.2019

Wartung einer Maschine
„Gut, dass Sie kommen, ich glaube mit der Maschine in Halle zwei ...“, weiter kommt der Schichtleiter nicht. „Ich weiß, ich weiß“, unterbricht ihn der Servicetechniker, „die Sensoren haben uns vor einer Stunde gemeldet, dass es demnächst ein Problem geben könnte“. Der Techniker zückt sein mobiles Endgerät und hält es neben die Maschine. Er drückt auf zwei, drei Symbole, gibt einen geheimnisvollen Code aus Buchstaben und Zahlen ein. „Hm, hm, hm ...“, murmelt er. „Was haben wir denn da? Ah, ja, natürlich … das muss es sein!“ Er dreht sich kurz zum Schichtleiter um: „Das haben wir gleich. Nur ein kleines Softwareupdate, dann läuft wieder alles wie geschmiert.“ Ein paar LEDs blinken an der Maschine, der Techniker tippt auf seinem Tablet. „So, bitte sehr. Alles erledigt. Auf Wiedersehen.“
Predictive Maintenance als State of the Art
Ein bisschen erinnert diese Szene an Raumschiff Enterprise und Scotty, der mit seinem Scanner stets jedes Problem am Antrieb oder sonstigen Maschinen sofort analysieren konnte. Die Drehbuchautoren schienen schon damals zu ahnen, was mithilfe von Sensordaten und Advanced Analytics einmal möglich sein wird. Predictive Maintenance heißt das Zauberwort, vorausschauende Wartung. Und die ist schon längst Realität.
In unserer digitalisierten Welt sind Ausfallzeiten gleich in mehrerer Hinsicht teuer. Die durch den Stillstand „unnötig“ anfallenden Personalkosten sind das eine, eventuelle Strafzahlungen, weil Produkte nicht rechtzeitig an Kunden geliefert werden können, das andere. Dazu kommen mögliche Imageschäden für das Unternehmen, die sich oft stärker auswirken als die direkten Kosten der Ausfallzeiten. Produzierende Betriebe setzen daher mittlerweile standardmäßig auf Predictive Maintenance, bei der Wartungsarbeiten dann durchgeführt werden, wenn sie notwendig sind, statt in fixen Serviceintervallen.
Sciencefiction in der Produktionshalle
Für Predictive Maintenance werden unzählige Daten gesammelt, über Sensoren, über manuelle Eingabe – und über die Rückmeldung anderer Maschinen. Das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), in der zukünftig einmal alle Produktionsmaschinen vernetzt sein werden, liefert die Grundlage dafür. Der Roboter, der die Bauteile aus der Spritzgussmaschine verarbeitet, bemerkt vielleicht minimale Abweichungen bei den Maßen der Bauteile. Eine vorgelagerte Maschine registriert, dass die Verarbeitung nicht mehr ganz so schnell erfolgt wie bisher. Die Daten werden jedoch nicht beim Unternehmen gespeichert, das diese Maschinen betreibt, sondern direkt an die Cloud der Servicefirma weitergeleitet. Deren Algorithmen werten die Informationen aus und erkennen so, wann eine Maschine gewartet werden muss oder, wie in obigem Beispiel, ein Softwareupdate benötigt. Und zwar schon bevor tatsächlich Probleme auftauchen, die zu einem Stillstand führen könnten.
Der imaginäre Servicetechniker mit seinem mobilen Endgerät, das als Analysetool, Kommunikationsmittel und Werkzeug zur Reparatur dient, ist freilich noch nicht ganz so alltäglich. Bisher liefen die Informationen im Backend der Servicefirma zusammen, wurden dort ausgewertet und standen auf Abruf zur Verfügung, meist jedoch nur stationär, nicht mobil. Soll heißen, der Techniker wurde zwar über die anstehenden Instandhaltungsarbeiten informiert, vor Ort beim Kunden muss er aber immer noch seine Kollegen vom Supportcenter anrufen, um über diesen Umweg zusätzlich Daten bekannt zu geben oder eine Fernwartung auszulösen.
Mit der Anbindung der mobilen Endgeräte an das Cloud-Backend bekämen die Techniker im Außendienst die Möglichkeit, den Kunden an Ort und Stelle zu helfen. Die gesammelten Daten in Kombination mit der Erfahrung des jeweiligen Menschen böten dann einen echten Mehrwert für den Kunden. Auch vernetzte Maschinen sind nur so „intelligent“ wie derjenige, der sie bedient oder wartet. Umgekehrt sind Sensordaten die einzige Möglichkeit des Technikers, Probleme zu analysieren, ohne langwierig suchen zu müssen – sei es durch aufschrauben der Maschine oder Analyse der Software. Statt dem Werkzeugkasten das Smartphone zu zücken und so Mensch und Maschine zu „vereinen“ ließe jeden Servicetechniker zum Scotty werden.