Digital Factory: Predictive Analytics und Predictive Maintenance in der Praxis

Digital Factory: Predictive Analytics und Maintenance in der Praxis

Das Auswerten von Maschinendaten ermöglicht eine vorausschauende Wartung – und damit neue Sparpotenziale und eine verbesserte Verfügbarkeit von Maschinen und Anlagen. Diese Predictive Maintenance (prädiktive Instandhaltung) arbeitet allerdings mit Daten, die erstmal gewonnen und analysiert werden müssen.

Zuverlässiger Blick in die Glaskugel: Predictive Analytics

Um Vorhersagen über unbekannte zukünftige Ereignisse treffen zu können, wird daher Predictive Analytics benötigt – eine Disziplin aus dem Bereich Business Analytics & Information Management. Unternehmen nutzen Techniken und Modellierungen aus den Bereichen Data Mining, Statistik, Maschinelles Lernen (ML) und Künstlicher Intelligenz, um aktuelle Daten zu analysieren und fallbezogene Vorhersagen und Prognosen zu erhalten. Datenexperten können die in historischen Daten und Transaktionsdaten enthaltenen Muster verwenden, um Risiken und Chancen für die Zukunft zu identifizieren.

Das Ziel aller analytischen Vorhersagen: Unternehmen können ihre Prozesse nachhaltig anpassen und optimieren – basierend auf harten Zahlen und Fakten. Das ist besonders interessant für die Fertigungsindustrie, denn hier gibt es einen ständigen Verbesserungsdruck und die Notwendigkeit, an der Effizienzschraube zu drehen.

Predictive Maintenance im Shopfloor

Massive Einsparungen im operativen Betrieb erreichen Unternehmen beispielsweise durch eine Verbesserung und Optimierung der Anlagenverfügbarkeit. Dazu zählen die Minimierung der Wartungskosten, die Vermeidung ungeplanter Stillstände und die Reduktion des Anlagenkapitals durch eine verlängerte Nutzungsdauer der Anlagen. Ein besonders wichtiger Hebel ist hierbei die Fähigkeit zur vorausschauenden Wartung.

In Instandhaltung und Service versuchen deshalb viele Unternehmen, von einer reinen reaktiven Instandhaltung auf eine vorausschauende Wartung zu wechseln. Für Predictive Maintenance-Funktionen fließen permanent operative Daten in die Auswertung, um neue und wertvolle Erkenntnisse über den Zustand der Maschinen und Anlagen zu erhalten.

Bei der Umsetzung aber haben Unternehmen ganz unterschiedliche Reifegrade:

  1. Reactive: Wartung/Instandsetzung nach Ausfall einer Maschine oder Anlage
  2. Preventive: Instandhaltung von kritischen Anlagen nach festen Intervallen oder basierend auf Beobachtungen
  3. Condition-based: Kontinuierliche Überwachung des Anlagenstatus. Triggern von Maßnahmen durch definierte Schwellwerte
  4. Predictive: Nutzung von statistischen Methoden auf operativen und geschäftlichen Daten zur Erkennung von Fehlermustern. Mit diesen Mustern lassen sich Maschinen und Anlage überwachen

Auf der Stufe „Predictive“ kommen moderne IT-gestützte Analytics-Lösungen zum Einsatz – und bieten dabei zahlreiche Möglichkeiten:

  • Nutzung vorkonfigurierter ML-Algorithmen für technische Anlagen
  • Zustandsdarstellung von Anlagen und Maschinen mit Drill-Down-Optionen auf Komponentenebene
  • Integrationsszenarien in die Instandhaltungs- und Serviceprozesse
  • Bereitstellung von „Derived Signals“ für die Darstellung von KPIs, Health Scores und Alerts
  • Kartenansichten mit 2D- und 3D-Charts
  • Erweiterungen bestehender Lösungen und Best Practices um kundenindividuelle Algorithmen und Benutzeroberflächen mit Hilfe von Software Development Kits (SDKs)

Praxisbeispiel: Kühltürme smart steuern und instandhalten

Ein Beispiel aus der Praxis: In einem Projekt des Industriedienstleisters Xervon Instandhaltung GmbH implementierte NTT DATA Business Solutions Wartungs- und Instandhaltungsmechanismen auf unterschiedlichen Niveaus und mit Hilfe von SAP-Technologien. Ziel war eine effizientere Instandhaltung von Wasserkühltürmen für Kunden aus der Prozessindustrie.

Die Anlagen bestehen aus einem verzweigten Rohrleitungsnetz und einer Vielzahl von Pumpen. Neben internen Kennzahlen (Leistung der Wasserpumpen, Temperatur des Pumpenmotors) haben auch externe Faktoren wie Außentemperatur und Luftfeuchtigkeit einen direkten Einfluss auf die Temperatur des Kühlwassers und damit auf den Betrieb der Anlagen. Der Betrieb der Kühltürme ist also bereits eine komplexe Angelegenheit. Xervon übernimmt jedoch zusätzlich noch Wartung und Instandhaltung der Anlagen – mit rein analogen Mitteln wäre das eine sehr zeit- und kostenintensive Aufgabe.

Stattdessen erfassen eine Vielzahl von Sensoren in den Kühlanlagen kontinuierlich Daten zu diversen Betriebsparametern. Bevor diese sehr umfangreichen Daten weiterverwendet werden können, müssen sie zunächst so strukturiert und bereinigt werden, dass Redundanzen, Inkonsistenzen und Anomalien beseitigt sind. Dieser Vorgang erfolgt durch eine Vorverarbeitungssoftware, die die bereinigten Daten im Anschluss an eine Cloud weitersendet. Dort stehen sie dann selbstlernenden Algorithmen zum Training zur Verfügung. Nach Abschluss der Trainingsphase sind die Algorithmen dann eigenständig dazu in der Lage, aus den Anlagendaten Schlussfolgerungen zu ziehen. Möglich sind detaillierte Aussagen über den aktuellen Ist-Zustand der Anlage und auch Hinweise auf Verschleißerscheinungen und den Wartungsbedarf.

Sobald sich beispielsweise Störungen der Kühlanlagen anbahnen, registriert die Software dies als Abweichung vom gewünschten Betriebszustand und informiert das Anlagenpersonal. Noch bevor es also zu Ausfallzeiten der Anlagen kommt, werden diese proaktiv gewartet. Das bedeutet auch, dass die Wartung somit sehr viel bedarfsgerechter erfolgt. Denn: Durch Predictive Maintenance können die Servicemitarbeiter die Verschleißteile austauschen, bevor es zu einem potenziellen Stillstand kommt. Die Lebensdauer der Anlagenteile wird so maximiert – im Vergleich zur rein vorbeugenden Wartung.

– von Georg Aholt, Head of Center Excellence Business Analytics & Information Management, NTT DATA Business Solutions AG –
E-Mail: [email protected]

Digital Factory: NTT DATA Business Solutions als führender Anbieter ausgezeichnet

Das renommierte Research-Unternehmen teknowlogy/PAC hat den deutschen C&SI Anbietermarkt für die Digitalisierung der Fertigung analysiert. NTT DATA Business Solutions ist in der Spitzengruppe mit fünf Auszeichnungen. Besonders hervorgehoben hat teknowlogy/PAC unsere Leistungsfähigkeit im Bereich Predictive Analytics und Predictive Maintenance.

Mehr erfahren

Diskutieren Sie mit uns vor Ort oder im Webinar:

Digital Supply Chain Day 2021

Auf unserem zweiten Digital Supply Chain Day erhalten Sie Einblicke, wie NTT Data Business Solution Sie bei der Konzeption Ihrer zukünftigen Supply Chain Prozesse unterstützt....

online
Online
Jetzt anmelden

Expertenwissen im OnDemand-Webinar:

ECM-Produktakte: So bändigen Sie das Dokumenten-Chaos

Unser Webinar zeigt, wie ein unternehmensweit konsistenter und nahtloser Content-Fluss Verwaltungskosten spart und die Prozesseffizienz steigert. Ein Lösungsansatz dafür ist Enterprise Content Management (ECM) und...

online
Webinaraufzeichnung
Jetzt anmelden
SAP Cyber Security – Sichere IoT Anwendungen in der Cloud mit HANA und SCP

An SAP Business Security und SAP Cyber Security führt kein Weg vorbei, wenn Unternehmen mit SAP Cloud Platform (ehem. HCP) und SAP HANA ihre Prozesse...

online
Webinaraufzeichnung
Jetzt anmelden
Business Transformation mit Enterprise Content Management: Prozesse beschleunigen und Verwaltungskosten sparen

Erfahren Sie, wie ein unternehmensweit konsistenter, nahtloser und effizienter Content-Fluss nicht nur Verwaltungskosten spart, sondern auch Compliance-Risiken abbaut.

online
Webinaraufzeichnung
Jetzt anmelden
Neue Ideen digital entwickeln – Innovationen vorantreiben mit SAP Innovation Management 2.0

Vergessen Sie den „Ideenkasten“ im Unternehmen. Dazu sind Ideen und Innovationen viel zu wichtig! Beteiligen Sie alle Mitarbeiter am Ideenfindungsprozess – und das endlich effizient...

online
Webinaraufzeichnung
Jetzt anmelden
So erstellen Sie eine wegweisende PLM-Strategie und Roadmap

Die Produktentwicklung stellt höchste Ansprüche an jedes Unternehmen. Eine kluge PLM-Strategie/Roadmap schafft durchgängige und effiziente Prozesse – von der Produktinnovation bis zum Service.

online
Webinaraufzeichnung
Jetzt anmelden
Clevere Lösung für Stammdaten – Stammdatenmanagement mit „it.master data simplified“

Stammdatenmanagement ist wichtig, aber aufwendig und wird gerne vernachlässigt. Dabei gibt es eine Lösung, die die Datenpflege vereinfacht und verbessert. Lernen Sie das Tool im...

online
Webinaraufzeichnung
Jetzt anmelden
3D-Visualisierung konsequent nutzen – Wertvolle Modelle mit SAP 3D Visual Enterprise

3D-Modelle sind aufwändig in der Erstellung, werden dann aber oft nur in der Konstruktion genutzt. Warum eigentlich? Mit Visual Enterprise profitieren auch andere Bereiche von...

online
Webinaraufzeichnung
Jetzt anmelden
Sourcing and Procurement: Flexibles und kollaboratives Lieferantenmanagement

Strategisches Sourcing leicht gemacht: So funktioniert das Zusammenspiel von SAP S/4HANA und SAP Ariba im Einkauf. Unser Webinar zeigt Funktionen und Nutzen für Industrieunternehmen.

online
Webinaraufzeichnung
Jetzt anmelden
Production: Integrative Produktionssteuerung mit Anbindung eines 3D-Druckers

Fertigungssteuerung mit SAP Digital Manufacturing Cloud und direkter Maschinenansteuerung sowie intelligenter Qualitätsprüfung? Unser Webinar demonstriert, wie das geht.

online
w
Jetzt anmelden

Das könnte Sie interessieren:

Das intelligente Unternehmen

Finden Sie heraus, warum Sie Ihr Unternehmen überdenken sollten, was es wirklich bedeutet, ein intelligentes Unternehmen zu sein, und wie Sie eines werden können.

Innovationsberatung

Mit unserem modularen und iterativen Ansatz können Sie digitale Innovation tatsächlich umsetzen. Egal, ob Sie gerade erst angefangen haben – oder schon eine klare Vision im Kopf haben.

IoT und Industrie 4.0

Von einzelnen IoT-Projekten über strategische Prozessberatung bis zur technischen Umsetzung. Nutzen Sie IoT-Szenarien, um sich Ihren Wettbewerbsvorteil zu sichern.

Digitale Transformation

Ob Produktion, Personalwesen oder Kundenkommunikation: Der digitale Wandel verändert etablierte Geschäftsabläufe. Stellen Sie sich zukunftssicher auf!

Georg Aholt
Georg Aholt
Head of Center Excellence Business Analytics & Information Management

Since the year 2000, Georg Aholt, economist and business information systems engineer, has been focused on the topic analytics from the professional, content-related as well as processual and technological point of view. As leader of the department “Business Analytics & Information Management” at NTT DATA Business Solutions, he is responsible for the solution and product portfolio in the German market.

Contact Us
Kontakt

Sie haben Fragen? Sie erreichen uns montags bis freitags von 8:00 bis 17:00 Uhr.

Rufen Sie uns gerne an
Schreiben Sie uns