Von Ihren Maschinen lernen:Was ist, wenn einige Maschinenteile nie ausfallen?

Haben Sie schon einmal daran gedacht, dass Ihre Maschinenteile zu gut sind? Es besteht eine gute Chance, dass dies der Fall ist. Nutzen Sie dieses neue Geschäftsmodell und lernen Sie von Ihren Maschinen im Feld, um große Einsparungen zu erzielen.

Sie haben wahrscheinlich schon gehört, dass datengesteuerte Entscheidungsfindung , wie maschinelles Lernen auf Basis von KI, neuronalen Netzen und selbstlernenden Maschinen, ist für Unternehmen, die mit der Konkurrenz mithalten wollen, unumgänglich. Aber wir hören Sie denken:Machine Learning ist knifflig und wird von meiner Automatisierungsplattform nicht ohne erhebliche Investitionen unterstützt. Außerdem sind manche Maschinen und Geräte ohnehin nicht wirklich in der Lage, solche Ansätze zu nutzen.

Wie wäre es mit von Ihren Maschinen lernen neue Einnahmequellen erschließen?

Sammeln und analysieren Sie Maschinendaten, um von Ihren Maschinen zu lernen.

Lernen von Ihren Maschinen vs. maschinelles Lernen

Selbstoptimierende Algorithmen auf Basis von KI und neuronalen Netzen sind wie gesagt noch nicht für jeden Maschinenbauer geeignet. Für kleinere Maschinenbauer ist das nicht die Realität und für viele bestenfalls ein Zukunftsplan. Für die meisten Maschinenbauer (und Kunden) liegt der Fokus darauf, eine laufruhige und schnell laufende Maschine mit einem hohen OEE zu schaffen. Darüber hinaus gilt das Anfassen der SPS-Software auf optimierten Anlagen und Maschinen für die meisten als No-Go, da ihr Motto wahrscheinlich lautet:„nie ein laufendes System berühren“ .

Ein realistischer Schritt für jeden Maschinenbauer ist jedoch, von Ihren Maschinen zu lernen. Neue Maschinen sind wie ein neues Auto, sie haben am Anfang Ausfälle und müssen optimiert werden. Indem Sie von Ihren Maschinen im Feld lernen, können Sie schließlich verhindern, dass Teile ausfallen, oder andere interessante Erkenntnisse gewinnen. Die meisten Maschinenbauer verfügen über sehr effektive Qualitätssicherungssysteme und basierend auf einer Ursachenanalyse werden Fehler und Schwachstellen an den Geräten gefunden und behoben.

Sparen Sie Maschinenteile, indem Sie von Ihren Maschinen im Feld lernen.

Was Ihnen das Lernen von vorhandenen Maschinen bringen kann 

Maschinenbauer verfügen über Systeme, um die Qualität ihrer Maschinen über die gesamte Lebensdauer basierend auf Fehlern und Korrekturmaßnahmen zu verbessern. Diese werden auch an ihre F&E-Abteilung weitergegeben, damit ähnliche Fehler an zukünftigen Geräten vermieden werden können. Aber was ist, wenn Sie die Daten Ihrer Maschine sammeln und analysieren, zwischen mehreren Maschinen vergleichen und feststellen, dass einige Teile nie versagen oder liegen weit unter den erwarteten Designkriterien?

Es ist oft der Fall, dass Ihre Designkriterien und Sicherheitsmargen zu hoch sind, da Sie versuchen, Ausfälle im Feld zu vermeiden. Dieses Feedback erhalten Sie jedoch nie ohne einen Blick in Ihre Maschinendaten, getreu dem Motto:„Wenn es gut läuft, reparieren Sie es nicht.“

Mit dieser Erkenntnis können Sie die „zu“ guten Maschinenteile downgraden und Konstruktionskriterien oder Sicherheitsmargen in Ihrem Redesign reduzieren. Dies kann zu erheblichen Einsparungen führen ohne das Risiko von Qualitätsverlusten einzugehen. Was würde passieren, wenn Sie sich nicht anpassen und Ihr Wettbewerber es tut? Definitiv ein Geschäftsmodell, das für jeden Maschinenbauer eine Überlegung wert ist.

Entdecken Sie, ob Sie Ihre Designkriterien oder Sicherheitsmargen bei neuen Designs senken können.

Anwendungsfall:Neugestaltung Ihres Förderbandes

Bei der Konstruktion eines Förderbandes haben Sie Berechnungen angestellt, die besagten, dass Sie ein Antriebspaket benötigen, das 4 Nm bei 200 U/min für einen korrekten Betrieb basierend auf Last, Reibung usw. liefern kann. Sie setzen Ihre Sicherheitsmargen auf 20% und konstruieren Komponenten für die Dimensionierung auf 4,8 Nm bei 200 U/min. Wenn sie jetzt ausgeführt werden, können Sie damit beginnen, über einen längeren Zeitraum Daten von bestimmten Komponenten und Prozessen zu sammeln.

Sehen Sie sich alle Ihre Maschinen weltweit an, überwachen Sie die SPS und führen Sie erweiterte Analysen mit den gesammelten Daten in der Cloud durch. Stellen Sie sich vor, es stellt sich heraus, dass die Belastung für alle Maschinen tatsächlich 3,8 Nm RMS beträgt und nie über 4 Nm liegt. Dann können Sie Ihre Anforderungen an das Antriebspaket entsprechend senken, Kosten sparen und die gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um Ihre Sicherheitsmargen zu überdenken für Ihr Förderkonzept.

Sind Sie bereit herauszufinden, ob Sie bei bestimmten Teilen sparen können?

Gestalten Sie Ihr Förderband neu, indem Sie die Anforderungen senken und Kosten sparen.

So bauen Sie Ihre eigene Strategie für maschinelles Lernen auf

Lernen Sie auf praktische und effektive Weise mit sehr begrenzten Investitionen und einem schnellen ROI aus historischen Daten von Maschinen im Feld und bauen Sie Ihre eigene Strategie für diese neue Geschäftsmöglichkeit auf. Die folgende Liste könnte Sie inspirieren:

1) Ausgangspunkt - aktuelle Geräteleistung - benötigte Daten
In der ersten Phase analysieren Sie die aktuellen Teilepraktiken Ihres Maschinenparks. Bestimmen Sie, welche Teile regelmäßig ausgetauscht werden und welche nicht. Stellen Sie fest, ob Daten mit einer klaren statistischen Beziehung zwischen dem angegebenen Wert und dem Zustand des betreffenden Teils erfasst werden.

Einige Daten weisen eine klare Korrelation zwischen Standard-SPS-Variablen und Teilen auf, für andere müssen möglicherweise zusätzliche Variablen definiert und erfasst oder sogar zusätzliche Sensoren verwendet werden. Über ein Edge-Gateway können die SPS-Daten massenhaft von Maschinen im Feld in die Cloud übertragen werden.

2) Prototyping – Testen
Der nächste Schritt besteht darin, herauszufinden, was die minimalen und maximalen Werte für Ihre Sicherheitsmargen sind. Analysieren Sie die Leistung Ihrer Maschinenteile und bestimmen Sie, welche Teile verbessert werden müssen und welche Teile herabgestuft werden können.

Führen Sie interne Tests an den betreffenden Teilen durch, um die Hypothese zu untermauern oder zu widerlegen. Nutzen Sie diese Erkenntnisse beim Design Ihrer nächsten Maschine.

3) Geschäftsmodell-Einführung
Definieren Sie, wie Sie Ihre Sicherheitsmargen senken und implementieren Sie dies bei Ihrem nächsten Redesign, um große Einsparungen zu erzielen.

Bauen Sie Ihr eigenes Geschäftsmodell auf der Grundlage einer maschinellen Lernstrategie auf.

Kosten sparen bei „zu“ guten Maschinenteilen

Sie möchten bei Ihrer Maschinenkonstruktion Kosten sparen? Indem Sie von Ihren Maschinen im Feld lernen und Teile mit zu hohem Sicherheitsabstand neu konstruieren, können Sie mehr Gewinn und einen Wettbewerbsvorteil erzielen .

Wenn Sie Ratschläge zum Lernen von Ihren Maschinen benötigen, wenden Sie sich unverbindlich an einen unserer Branchenexperten.

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