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Maschinen mit Weitblick

Industrie-4.0-Trend Predicitive Maintenance
Maschinen mit Weitblick

Werden auf Basis großer Datenmengen Zustandsänderungen kritischer Komponenten frühzeitig identifiziert und Wartungsmaßnahmen eingeleitet, vermeidet dies, dass Anlagen stillstehen. Bild: Heitec
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Instandhaltung | Im Einklang mit Predictive Maintenance-Technologien krempeln Analysemodelle die Wartung von Anlagen um. Erkenntnisse von Forschern der Universität Potsdam oder dem FIR an der RWTH Aachen fließen in eine neue Produktlösung des ERP-Spezialisten Asseco Solutions.

Nadine Mörz

Wartungseinsätze automatisieren und vorausschauend durchführen, Ausfallzeiten minimieren – auch der Servicebereich kann von Industrie-4.0-Technik profitieren. Denn während viele Kunden zögern, ihre gesamte Fertigung aufgrund des häufig noch unüberschaubaren Investitionsrisikos auf die vernetzte Technologie umzustellen, ist der unmittelbare Praxisnutzen für die Wartung oft greifbarer. „Predictive Maintenance“ nennt sich die Technologie, auf die der mittelständische ERP-Hersteller Asseco Solutions im kommenden Jahr einen zentralen Forschungs- und Entwicklungsschwerpunkt legen will.
Grundlage des Konzepts bildet folgendes Szenario: Eine Maschine sendet nach ihrer Lieferung an den Kunden aus ihrem Produktivbetrieb Daten zurück an den Hersteller. Damit bleibt dieser stets über Funktionsfähigkeit und Abnutzung seines Geräts informiert. Zeichnen sich Probleme ab, die etwa auf den baldigen Ausfall eines Bauteils hindeuten, lässt sich ein entsprechender Wartungstermin bereits präventiv durchführen, also noch bevor die Maschine ausfällt. Auch benötigte Ersatzteile können rechtzeitig bestellt werden – der Service wird „vorausschauend“.
Dabei setzen die Karlsruher vor allem auf das fachliche Know-how ihrer Kunden. Denn diese selbst sind die Experten für ihre Produkte und wissen in der Regel ganz genau, an welchen spezifischen Details sich eine in Kürze notwendige Wartung ihres Produkts bemerkbar macht. Im Falle eines Aufzugs kann dies beispielsweise die Dauer des Nachschwingens nach einem Stopp sein – überschreitet diese einen bestimmten Grenzwert, ist ein Wartungseinsatz notwendig. Werden diese spezifischen Kenngrößen mit entsprechenden Sensoren überwacht, kann der Hersteller auf dieser Datenbasis bereits durch einfache Regelzusammenhänge einen Wartungseinsatz – etwa zum Nachjustieren des Aufzugs – auslösen. Aber auch komplexere Muster oder Zusammenhänge können mithilfe von tiefgreifenderen Business-Intelligence-Analysen erkannt werden. Hierzu arbeitet Asseco eng mit Forschungseinrichtungen wie der Universität Potsdam oder dem FIR an der RWTH Aachen zusammen.
Praxisanwendungen werden derzeit bei mehreren Pilotkunden erprobt. Deren Ergebnisse wiederum fließen in die Weiterentwicklung der Technologie zurück. So arbeitet der ERP-Spezialist aktuell an der Entwicklung einer entsprechenden Produktlösung für Predictive Maintenance, die 2016 auf den Markt kommen soll.
Fachjournalistin in Augsburg

Auch der Ersatzteilservice wird
„vorausschauend“
Christian Leopoldseder: Vice President Operations, Asseco Solutions


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