Potentiale durch Predictive Maintenance

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Während früher eine Maschine erst dann repariert wurde, wenn sie bereits ausgefallen war, erlauben heute neue Technologien die frühzeitige Identifikation und Beseitigung möglicher Schwachstellen. Dies verringert die Gefahr ungewollter Maschinenausfälle und trägt zu einer erheblichen Kostenreduktion bei. Bei einer Veranstaltung am 28. Juni in Karlsruhe tauschten sich rund 70 Firmenvertreter zu den Chancen und Perspektiven aus.

Unter dem Motto „Maschinenausfälle wegfräsen“ hat die Hermle AG gemeinsam mit dem vom Land Baden-Württemberg geförderten Smart Data Solution Center neue Potentiale für eine automatisierte Fernwartung identifiziert. Sowohl externe als auch interne Messgrößen erfassen Informationen wie beispielsweise Temperatur, Druck, Achsposition und Drehzahlen. Anhand einer statistischen Auswertung kann somit der jeweilige Maschinenzustand abgeleitet und das optimale Wartungsintervall beim Kunden bestimmt werden.

Die Bedeutung von Predictive Maintenance aus der Sicht eines Herstellers von Commodity-Produkten wurde von Dr. Kunze von Bischoffshausen, Manager Digital Transformation and Internet of Things, am Beispiel der Trelleborg Sealing Solutions Germany GmbH verdeutlicht. Während der Wertanteil einzelner C-Teile an der gesamten Maschine nur sehr gering ist, kann der Ausfall eines C-Teils zum Stillstand der gesamten Anlage und damit zu einem erheblichen Schaden führen. Das Unternehmen verfolgt einen kooperativen Ansatz, um gemeinsam mit dem Kunden die Voraussetzungen für eine Zustandsüberwachung zu schaffen. Langfristiges Ziel des Unternehmens ist es, unter dem Schlagwort „commodity as a service“ nicht das individuelle Produkt, sondern dessen zuverlässige Leistungserbringung zu verkaufen.

In der John Deere GmbH & Co. KG ist Predictive Maintenance in die langfristige Digitalisierungsstrategie des Unternehmens eingebettet. Roman Studenic, Manager Factory Automation, erläuterte, wie beispielsweise durch die digitale Erfassung und Auswertung von Produktfehlern Handlungsempfehlungen für Beschäftigte in der Produktnachbereitung abgeleitet werden.

Predictive Maintenance in die langfristige Digitalisierungsstrategie des Unternehmens eingebettet.

Die Praxisbeispiele zeigen, dass Predictive Maintenance keine theoretische Zukunftsvision, sondern bereits gelebte Praxis im Maschinen- und Anlagenbau ist. Jedoch scheitern noch zu viele Projekte an der Bereitschaft der Kunden, Daten aus der eigenen Fertigungsumgebung freizugeben. Hier gilt es, den durch die Digitalisierung eingeleiteten kulturellen Wandel hin zu einer stärkeren Kooperationsbereitschaft weiter voranzutreiben und gleichzeitig Standards für einen zuverlässigen und insbesondere sicheren Datenaustausch zu setzen.