Remote Condition Monitoring & Service: Der Schlüssel zu effizienter, kosteneffektiver Bereitstellung

Unternehmen setzen auf Remote Service und Condition Monitoring, um Kosten zu senken, Servicepersonal effizienter einzusetzen und den Betrieb ihrer Geräte im Feld massiv zu verbessern.

Gerätehersteller müssen heute ihre Angebote über Performance und Zuverlässigkeit differenzieren. Häufig ist der Schlüssel zu beidem Service. Doch das Skalieren von Servicebemühungen kann personalintensiv und teuer sein. Immer mehr Unternehmen wenden sich Remote Service und Condition Monitoring zu, um Kosten zu senken, Servicepersonal effizienter zu nutzen und den Betrieb ihrer Geräte im Feld massiv zu verbessern.

RTInsights sprach kürzlich mit Fernando Martinez Calderon, MindSphere Industry Solutions Manager bei Siemens. Wir diskutierten die Pain Points bei Monitoring und Service von Geräten und wie IoT-Lösungen mit Remote Condition Monitoring und Remote Service Angeboten substantially helfen können. Konkret besprachen wir MindSphere®, Siemens' Industrial-IoT-as-a-Service-Lösung. Hier eine Zusammenfassung unseres Gesprächs.

RTInsights: Welchen Nutzen ziehen Unternehmen aus einer Industrial-IoT-Lösung wie MindSphere für Remote Condition Monitoring und Remote Service?

Martinez Calderon: Es gibt umfangreiche Vorteile, und sie werden stärker, wenn man die richtigen Lösungen implementiert. Nehmen wir als Beispiel einige Fähigkeiten der MindSphere Asset Health and Service Hub Lösung, die Remote Condition Monitoring und Remote Service ermöglicht – und noch viel mehr. Ein Hersteller oder OEM kann volle, kontinuierliche Transparenz in den Zustand einer Anlage haben. Die gesammelten Rohdaten können am Edge für kritische Prozesse überwacht und analysiert und dann in die Cloud gesendet werden für weitere Analyse und Verarbeitung. Mit der Fähigkeit zu Edge Analytics bleiben sensible Daten vor Ort; zudem lässt sich definieren, welche Datenteile in die Cloud gesendet werden sowie deren Granularität und Frequenz. Zum Beispiel der Durchschnittswert bestimmter Signale jede Stunde oder nur im Fall, dass ein bestimmter Trigger erkannt wird.

Diese Edge-to-Cloud-Kombination gibt Service-Providern ein echtes Verständnis davon, wie die Maschine operiert, während die Privatsphäre der Kunden geschützt wird. Aber der zugrundeliegende Wert ist letztlich, Anomalien in einem frühen Stadium zu erkennen, bevor sie zu echten Problemen werden.

Solche Fähigkeiten werden zunehmend kritisch. Jahrelang fokussierten sich Geräteherstellermostly auf den Verkauf ihrer Maschinen und betrachteten Service als nachrangiges Angebot. Das war in Ordnung, bis Wettbewerb von günstigeren Anbietern aufkam, besonders aus asiatischen Ländern. Nur Maschinen zu verkaufen ist nicht mehr profitabel – Service ist zum Differenzierungsfaktor geworden.

Um effektiv mit Low-Cost-Providern zu konkurrieren und im Feature/Function-Krieg vorn zu bleiben, müssen Hersteller sicherstellen, dass ihre Maschinen immer laufen und am zuverlässigsten sind. Sie müssen garantieren, dass ihre Maschinen den höchsten Durchsatz und die wenigsten Probleme haben.

Einige Maschinenbauer verdienen mittlerweile bis zu die Hälfte ihrer Gewinne durch Serviceverträge. Doch exzellenten Service zu bieten, kann teuer sein, besonders für Unternehmen, die es allein angehen. Aber mit Siemens' Lösung kann ein Hersteller oder Maschinen-OEM seine Interessen effektiv ausrichten. Das hilft ihnen, viel besseren Service zu liefern, ohne Kosten zu erhöhen – oder in manchen Fällen sogar Kosten zu senken. Ein gängiges Maß für Effektivität in diesem Bereich ist der KPI Cost-per-Service-Case. Der MindSphere Asset Health and Service Hub kann diesen KPI reduzieren.

Dazu hilft die Lösung, Notfälle zu eliminieren, die am kostspieligsten sind. Hersteller und Maschinen-OEMs haben die Fähigkeit, durch die gesammelten Daten zu identifizieren, wann immer eine Anomalie auftritt, und sie zu adressieren, bevor sie zum größeren Problem wird. Das unterscheidet sich von konventionellem Condition Monitoring, das Experten erfordert, die zu Kunden reisen und einmal oder zweimal jährlich eine Maschinenzustandsanalyse durchführen.

Mit der Lösung erhalten Hersteller und Maschinen-OEMs kontinuierliches Monitoring ohne jemanden vor Ort zu schicken. Das ist Schritt eins. Zusätzlich überwacht die Lösung nicht nur „langsame“ Signale wie Druck und Temperatur, sondern auch Maschinenvibrationen. Durch Messung von Vibrationen und anderen kritischen Parametern kann ein Hersteller oder Maschinen-OEM Probleme Monate im Voraus erkennen.

Für die Remote Condition Monitoring Fähigkeiten nutzt die Lösung das MindConnect Edge Analytics System. Damit kann ein OEM Anomalien detektieren und analysieren, bevor sie echte Probleme werden, und diese manchmal remote beheben.

In manchen Fällen, wie wenn Hardware ersetzt werden muss, ist ein Vor-Ort-Besuch noch nötig. Aber in diesen Fällen kann der Besuch produktiver sein. Da man die Situation kennt, kann ein Techniker mit den richtigen Skills – und ausgestattet mit den richtigen Teilen – für den Service dispatched werden. Er weiß, was das Problem ist, und kann es sofort beheben.

RTInsights: Sie sprachen viel über Remote Condition Monitoring; was ist mit den Remote Servicing Fähigkeiten?

Martinez Calderon: Der zweite große Teil der Asset Health and Service Hub Lösung ist Remote Service, der genutzt werden kann, um remote zu analysieren, zu reparieren oder zumindest Mitigationsmaßnahmen zu ergreifen.

Beispielsweise: Angenommen, das Remote Condition Monitoring System detektiert eine Anomalie an einer Maschine. Der Service Engineer muss auf die gespeicherten Daten der Maschine zugreifen, um eine umfassende Root-Cause-Analyse durchzuführen. Das involviert normalerweise, dass ein Servicetechniker vor Ort sein muss. Einmal bestimmt, was das Problem ist, wird ein zweiter Besuch benötigt, um die Maschine zu reparieren oder eine Komponente zu ersetzen. Wie man sieht, erfordert das mehrere Besuche – was teure Reisezeiten und verlängerte Stillstände bedeutet.

Mit MindSphere Remote Service können Service Engineers die Daten sehen und die Erstdiagnose remote durchführen. Das bedeutet, dass, wenn ein Experte zur Maschine reist, es beim ersten Mal der richtige Mensch mit den richtigen Werkzeugen und den richtigen Teilen ist. Weitergehend: Je nach Problemtyp kann die gesamte Reparatur remote durchgeführt werden, was den Bedarf für einen Vor-Ort-Besuch eliminiert.

Zusammen machen diese Remote Condition Monitoring und Remote Service Fähigkeiten die Asset Health and Service Hub Lösung sehr mächtig. Die Kombination erlaubt Maschinenbetreibern, Stillstände oder Notfallsituationen nahezu zu eliminieren. Natürlich wird es immer einige Service- und Wartungsarbeiten geben, aber zumindest sind sie planbar, und die Ressourcen des Serviceteams werden weiser eingesetzt.

RTInsights: Welche Pain Points adressieren diese Lösungen?

Martinez Calderon: Die Top-Pain-Points sind ungeplante Stillstände sowie steigende Servicekosten.

Der erste, ungeplante Stillstände, sind oft das Resultat eines reaktiven Wartungsansatzes. Das Problem damit: Wenn Equipment ausfällt, muss der Service Provider informiert werden, dann muss ein Serviceteam vor Ort fahren, um das Problem zu analysieren. Wenn es kein Quick Fix ist, fahren sie weg und kommen Tage später mit den richtigen Werkzeugen, dem richtigen Kollegen und den richtigen Teilen zurück, um das Equipment zu reparieren. Dieser reaktive Ansatz ist, wie Service für viele Maschinen gemacht wird, aber er ist zeitaufwändig, kostspielig und ineffizient.

Ein etwas besserer Ansatz ist, proaktiv zu sein. Für kritische Maschinen wird oft ein präventiver Wartungsansatz gewählt. Anstatt zu warten, bis etwas kaputtgeht, checken Serviceteams Maschinen durch Vor-Ort-Besuche in festen Zeitintervallen (einmal jährlich, alle sechs Monate, einmal pro Quartal etc.). Während dieser Besuche versuchen sie, Probleme zu erwischen, bevor sie die Produktion negativ beeinflussen. Doch Probleme können nur manchmal erwischt werden – es gibt immer noch Zeiten, in denen dieser Ansatz versagt.

Beispiel: Angenommen, regulärer Service für eine bestimmte Maschine ist für die Weihnachtszeit angesetzt, wenn es ruhig ist. Was passiert, wenn ein Problem im November auftritt? Jetzt ist der Service reaktiv, was potenziell zu Stillständen, Qualitätsproblemen oder weniger Produktion führt. Zudem erfordert dieser Ansatz, dass jemand permanent reist, um zu checken, wie es den Maschinen geht.

Ein prädiktiver Ansatz, kombiniert mit Remote Service Fähigkeiten, ist viel effektiver. So reisen Serviceteams viel weniger und können prompter und besser organisiert reagieren. Das ist der Ansatz, den die MindSphere Asset Health and Service Hub Lösung von Siemens bietet.

RTInsights: Können Sie den Unterschied zwischen prädiktiver und proaktiver/reaktiver Wartung etwas genauer erläutern?

Martinez Calderon: Um zu verstehen, warum das so wichtig ist, schauen Sie einfach, wie Service gemacht wird. Normalerweise ist die einzige Information, die ein Service Provider bekommt, ein Anruf vom Kunden: „Da ist ein Problem – eine Maschine hat aufgehört zu arbeiten.“ Obwohl sie versuchen zu erklären, wie es passiert ist, sind solche Beschreibungen nicht sehr nützlich. Zudem basieren sie auf Meinung/Beobachtung des Kunden, nicht auf echten Equipment-Daten.

Das Unternehmen schickt dann einen Techniker vor Ort, aber der geht oft unvorbereitet – eher als Detektiv, um herauszufinden: „Was ist das Problem mit dieser Maschine? Warum ist sie kaputt?“ Während dieses Besuchs haben sie vielleicht nicht die richtigen Werkzeuge, die richtigen Ersatzteile, manchmal nicht mal das richtige Skillset.

Mit der Siemens MindSphere Lösung können Hersteller und Maschinen-OEMs diese erste prädiktive Analyse von einem Remote-Standort aus durchführen, basierend auf Daten und Fakten, und vor einem vollständigen Maschinenausfall. Wenn Sensoren Anomalien anzeigen, beginnt die Detektivarbeit bei dieser ersten Indikation. Sie können diese Daten analysieren und die Root Cause der Probleme finden, ohne vor Ort gehen zu müssen.

Das ist enorm, weil es die Reisetätigkeit reduziert. Die Lösung erlaubt dem Serviceteam, seine Arbeit zu organisieren und zu planen, statt im Notfallmodus zu operieren. Oder, wenn es kein Hardware-Fix ist, können sie die Maschine remote mit Software-Updates servicen, um diese Art von Problemen zu beheben. Das ist viel benutzerfreundlicher für den Serviceempfänger, weil er sofortige Auflösung und keine Reisekosten bekommt.

RTInsights: Zum Abschluss: Können Sie die Vorteile der Siemens MindSphere Lösungen zusammenfassen?

Martinez Calderon: Siemens führte eine einzige, integrierte Oberfläche ein, um unsere Systeme zusammenzubringen – was uns stark von Marktbegleitern differenziert. Einige haben Monitoring-Systeme. Andere haben IoT-Plattformen. Wieder andere haben Remote Service Fähigkeiten und Apps oder Ticketing-Systeme. Nur Siemens hat die Lösungen verbunden und sehr benutzerfreundlich gemacht. Serviceteams werden befähigt, sich wirklich auf die Nutzung von Wissen zu fokussieren, um Wert für ihre Kunden zu schaffen.

Wir haben Remote Condition Monitoring Systeme laufen. Wenn sie Anomalien identifizieren, triggern sie ein Event oder einen automatischen Alarm. Sie heben quasi die Hand und sagen: „Da stimmt was nicht mit mir.“ Sofort und automatisch erstellt die integrierte Asset Health and Service Hub Lösung ein Serviceticket. Das Ticket durchläuft Ticket-Lifecycle-Management und bleibt offen, bis der Service Provider das Problem löst und das Ticket schließt.

Während des Ticket-Lifecycles wird alles, was passiert, im Ticket geloggt. Das bedeutet, viele Protokollierungsprozesse, die Serviceteams manuell machen mussten, werden jetzt automatisch von unserer Lösung erledigt. Alles wird überwacht. Alles wird protokolliert.

Das ist nur der erste Schritt. Danach können Nutzer diese Tickets und Service Cases analysieren. Sie können sagen: „Okay, im letzten Jahr, welche Art von Service Cases tritt am häufigsten auf? Gibt es ein systematisches Problem mit der Maschine? Wird etwas im Service übersehen?“

Diese Art von Langzeitanalyse ist das, woran Unternehmen wirklich Freude haben. Die Remote Service Dashboards liefern Insights in KPIs: Wie lange bleibt ein Ticket im Durchschnitt offen? Wie lange bleibt eine bestimmte Maschine in einem gesunden Zustand? Wie oft hat sie Tickets? Gibt es eine Periodizität der Tickets? Durch Analyse dieser Service Cases können wir alle Arten von Insights an Gerätehersteller und OEMs liefern.

Und da wir Siemens sind, erfüllen wir die Branchenanforderungen für Remote Condition Monitoring sowie für Remote Service. Wir nutzen diese Systeme in unseren eigenen Fabriken, die zu den größten und fortschrittlichsten der Welt gehören. Diese Lösungen funktionieren sehr gut und fügen viel Wert hinzu. Wir bringen all diese Erfahrung, all dieses Wissen in die Welt, weil wir denken, es ist eine Win-Win-Situation für alle.