Remote Condition Monitoring und Remote Service:Schlüssel zur effizienten Servicebereitstellung für Serviceteams

Unternehmen setzen auf Remote-Service und Zustandsüberwachung, um Kosten zu senken, das Servicepersonal effizienter einzusetzen und den Betrieb ihrer Geräte vor Ort erheblich zu verbessern.

Gerätehersteller müssen heute ihre Angebote hinsichtlich Leistung und Zuverlässigkeit differenzieren. Der Schlüssel zu beidem ist häufig der Service. Die Skalierung des Serviceaufwands kann jedoch arbeitsintensiv und teuer sein. Unternehmen wenden sich zunehmend Fernwartung und Zustandsüberwachung zu, um Kosten zu senken, das Servicepersonal effizienter einzusetzen und den Betrieb ihrer Geräte vor Ort erheblich zu verbessern.

RTInsights hat sich kürzlich mit Fernando Martinez Calderon, MindSphere Industry Solutions Manager bei Siemens, getroffen. Wir haben die Schmerzpunkte bei der Überwachung und Wartung von Geräten besprochen und darüber gesprochen, wie IoT-Lösungen, die Fernüberwachung und Fernwartungsangebote umfassen, wesentlich helfen können. Konkret sprachen wir über MindSphere®, die industrielle IoT-as-a-Service-Lösung von Siemens. Hier ist eine Zusammenfassung unseres Gesprächs.

RTInsights:Welche Vorteile ziehen Unternehmen aus der Nutzung einer industriellen IoT-Lösung wie MindSphere für Remote Condition Monitoring und Remote Service?

Martinez Calderón :Es gibt viele Vorteile, und sie werden stärker, wenn Sie die richtige Art von Lösungen implementieren. Sehen wir uns beispielsweise einige der Funktionen des MindSphere Asset Health and Service Hub an Lösung, die Fernüberwachung und Fernwartung ermöglicht, und vieles mehr. Ein Hersteller oder OEM kann eine vollständige und kontinuierliche Transparenz über den Zustand eines Geräts erhalten. Die gesammelten Rohdaten können am Edge auf kritische Prozesse überwacht und analysiert und dann zur weiteren Analyse und Verarbeitung an die Cloud gesendet werden. Mit der Möglichkeit, Edge-Analysen durchzuführen, bleiben sensible Daten vor Ort; Darüber hinaus kann definiert werden, welche Daten an die Cloud gesendet werden, sowie deren Granularität und Häufigkeit. Zum Beispiel der Durchschnittswert bestimmter Signale jede Stunde oder vielleicht nur dann, wenn ein bestimmter Trigger erkannt wird.

Diese Edge-to-Cloud-Kombination gibt Dienstanbietern ein echtes Verständnis dafür, wie die Maschine funktioniert, und schützt gleichzeitig die Privatsphäre ihrer Kunden. Aber letztendlich fängt der zugrunde liegende Wert Anomalien frühzeitig auf, bevor sie zu echten Problemen werden.

Solche Fähigkeiten werden immer wichtiger. Gerätehersteller konzentrierten sich jahrelang hauptsächlich auf den Verkauf ihrer Maschinen und betrachteten den Service als zweitrangig anzubietende Leistung. Das war in Ordnung, bis die Konkurrenz von Billiganbietern, insbesondere aus asiatischen Ländern, aufkam. Der bloße Verkauf von Maschinen allein lohnt sich nicht mehr – der Service ist zum Differenzierungsfaktor geworden.

Um effektiv mit Billiganbietern konkurrieren zu können und im Feature-/Funktionskrieg die Nase vorn zu haben, 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.

Mittlerweile verdienen einige Maschinenbauer bis zur Hälfte ihres Gewinns durch Serviceverträge. Die Bereitstellung eines herausragenden Service kann jedoch teuer sein, insbesondere für Unternehmen, die es alleine schaffen. Aber mit der Lösung von Siemens kann ein Hersteller oder Maschinen-OEM seine Interessen effektiv aufeinander abstimmen. Dies hilft ihnen, einen viel besseren Service zu bieten, ohne die Kosten zu erhöhen – oder in einigen Fällen sogar die Kosten zu senken. Ein gängiges Maß für die Effektivität in diesem Bereich ist der KPI, der als Cost-per-Service-Fall bezeichnet wird. Der MindSphere Asset Health and Service Hub kann diesen KPI reduzieren.

Zu diesem Zweck hilft die Lösung, Notfälle zu eliminieren, die die teuersten sind. Hersteller und Maschinen-OEMs haben die Möglichkeit, anhand der gesammelten Daten, wann immer eine Anomalie auftritt, zu erkennen und sie zu beheben, bevor sie zu einem größeren Problem wird. Dies unterscheidet sich von der herkömmlichen Zustandsüberwachung, bei der Experten zu ihren Kunden reisen und ein- oder zweimal im Jahr eine Maschinenzustandsanalyse durchführen müssen.

Mit der Lösung erhalten Hersteller und Maschinen-OEMs eine kontinuierliche Überwachung, ohne jemanden vor Ort schicken zu müssen. Dies ist Schritt Nummer eins. Darüber hinaus überwacht die Lösung nicht nur „langsame“ Signale wie Druck und Temperatur, sondern auch die Vibrationen der Maschinen. Durch die Messung der Vibrationen und anderer kritischer Parameter kann ein Hersteller oder Maschinen-OEM Probleme Monate im Voraus erkennen.

Für die Fernüberwachungsfunktionen verwendet die Lösung das MindConnect Edge Analytics-System. Damit ist ein OEM in der Lage, Anomalien zu erkennen und zu analysieren, bevor sie zu echten Problemen werden, und kann diese Probleme manchmal aus der Ferne beheben.

In einigen Fällen, z. B. wenn Hardware ausgetauscht werden muss, ist dennoch ein Besuch vor Ort erforderlich. Aber in diesen Fällen kann dieser Besuch vor Ort produktiver sein. Wenn die Situation bekannt ist, kann ein Techniker mit den richtigen Fähigkeiten – und ausgestattet mit den richtigen Teilen – zum Service geschickt werden. Sie kennen das Problem und können es sofort beheben.

RTInsights:Sie haben viel über Zustandsüberwachung aus der Ferne gesprochen; Was ist mit den Fernwartungsfunktionen?

Martinez Calderón: Der zweite große Teil der Asset Health- und Service-Hub-Lösung ist der Remote-Service , die verwendet werden kann, um aus der Ferne zu analysieren, zu reparieren oder zumindest Minderungsmaßnahmen durchzuführen.

Nehmen wir zum Beispiel an, dass das Fernzustandsüberwachungssystem eine Anomalie einer Maschine erkennt. Der Servicetechniker muss auf die gespeicherten Daten der Maschine zugreifen, um eine umfassende Ursachenanalyse durchführen zu können. Dazu muss in der Regel ein Servicetechniker vor Ort sein. Sobald das Problem festgestellt wurde, ist ein zweiter Besuch erforderlich, um die Maschine zu reparieren oder eine Komponente auszutauschen. Wie Sie sehen, erfordert dies mehrere Besuche, was zu teuren Anfahrtszeiten und längeren Stillstandssituationen führt.

Verwenden des MindSphere Remote Service können Servicetechniker die Daten einsehen und die erste Diagnose aus der Ferne durchführen. Wenn also ein Experte zur Maschine kommt, ist es beim ersten Mal die richtige Person mit den richtigen Werkzeugen und den richtigen Teilen. Darüber hinaus kann je nach Art des Problems die gesamte Reparatur aus der Ferne durchgeführt werden, wodurch ein Besuch vor Ort überflüssig wird.

Zusammen machen diese Remote-Zustandsüberwachungs- und Remote-Service-Funktionen die Asset Health and Service Hub-Lösung sehr leistungsfähig. Die Kombination ermöglicht es den Maschinenanwendern, Stillstände oder Notsituationen nahezu auszuschließen. Natürlich wird es immer etwas Service und Wartung geben, aber zumindest ist es planbar und die Ressourcen des Serviceteams werden sinnvoller eingesetzt.

RTInsights:Welche Probleme lösen diese Lösungen?

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

Die ersten, ungeplanten Stillstände sind oft das Ergebnis einer Reaktion Wartungsansatz. Das Problem bei diesem Ansatz besteht darin, dass der Serviceanbieter informiert werden muss, wenn Geräte ausfallen, und dann ein Serviceteam vor Ort sein muss, um das Problem zu analysieren. Wenn es keine schnelle Lösung ist, gehen sie und kehren einige Tage später mit den richtigen Werkzeugen, dem richtigen Kollegen und den richtigen Teilen zurück, um die Ausrüstung zu reparieren. Dieser reaktive Ansatz ist die Art und Weise, wie der Service für viele Maschinen durchgeführt wird, aber er ist zeitaufwändig, kostspielig und ineffizient.

Ein etwas besserer Ansatz ist es, proaktiv zu sein . Bei kritischen Maschinen wird häufig ein vorbeugender Wartungsansatz verfolgt. Anstatt darauf zu warten, dass etwas kaputt geht, überprüfen Serviceteams Maschinen, indem sie in festgelegten Zeiträumen (einmal im Jahr, alle sechs Monate, einmal im Quartal usw.) vor Ort Besuche machen. Bei diesen Besuchen versuchen sie, Probleme zu erkennen, bevor sie sich negativ auf die Produktion auswirken. Allerdings können Probleme nur manchmal aufgefangen werden – es gibt immer noch Zeiten, in denen dieser Ansatz fehlschlägt.

Nehmen wir zum Beispiel an, dass der regelmäßige geplante Service für eine bestimmte Maschine für die Weihnachtspause eingestellt ist, wenn die Dinge langsam sind. Was passiert, wenn im November ein Problem auftritt? Jetzt ist der Service reaktiv, was zu Stillständen, Qualitätsproblemen oder weniger Produktion führen kann. Außerdem erfordert dieser Ansatz immer noch, dass jemand ständig unterwegs ist, um zu überprüfen, wie sich die Maschinen verhalten.

Eine Vorhersage Ansatz, kombiniert mit Remote-Service-Fähigkeiten, ist viel effektiver. Auf diese Weise reisen die Serviceteams deutlich weniger und können schneller und besser organisiert reagieren. Diesen Ansatz bietet die Lösung MindSphere Asset Health and Service Hub von Siemens.

RTInsights:Können Sie diesen Unterschied zwischen vorausschauender und proaktiver/reaktiver Wartung etwas näher erläutern?

Martinez Calderón: Um zu verstehen, warum dies so wichtig ist, schauen Sie sich einfach an, wie Service geleistet wird. Die einzige Information, die ein Dienstleister erhält, ist normalerweise ein Anruf eines Kunden, der ihm mitteilt, dass es ein Problem gibt – eine Maschine funktioniert nicht mehr. Obwohl sie versuchen zu erklären, wie es passiert ist, sind solche Beschreibungen nicht sehr nützlich. Außerdem basieren sie auf der Meinung/Beobachtung des Kunden und nicht auf realen Gerätedaten.

Das Unternehmen schickt dann einen Techniker vor Ort, aber dieser geht oft unvorbereitet, eher als Detektiv, um herauszufinden:„Was ist das Problem mit dieser Maschine? Warum ist es kaputt gegangen?“ Während dieses Besuchs haben sie möglicherweise nicht die richtigen Werkzeuge, die richtigen Ersatzteile und manchmal nicht einmal die richtigen Fähigkeiten.

Mit der MindSphere-Lösung von Siemens können Hersteller und Maschinen-OEMs diese erste prädiktive Analyse aus der Ferne auf Basis von Daten und Fakten und vor einem vollständigen Maschinenausfall durchführen. Zeigen die Sensoren Anomalien an, beginnt die Detektivarbeit beim ersten Hinweis. Sie können diese Daten analysieren und die Ursache der Probleme finden, ohne vor Ort gehen zu müssen.

Das ist enorm, weil es den Reiseaufwand verringert. Die Lösung ermöglicht es dem Serviceteam, seine Arbeit zu organisieren und zu planen, anstatt im Notfallmodus zu arbeiten. Oder, wenn es sich nicht um einen Hardware-Fix handelt, können sie die Maschine per Fernwartung mit Software-Updates warten, um diese Art von Problemen zu beheben. Dies ist viel benutzerfreundlicher für denjenigen, der den Service in Anspruch nimmt, da er eine sofortige Lösung und keine Reisekosten erhält.

RTInsights:Können Sie abschließend die Vorteile der Nutzung der Siemens MindSphere-Lösungen zusammenfassen?

Martinez Calderón: Siemens hat eine einzige, integrierte Schnittstelle eingeführt, um unsere Systeme zusammenzuführen, was uns stark von unseren Marktbegleitern unterscheidet. Einige haben Überwachungssysteme. Andere haben IoT-Plattformen. Und es gibt andere, die Remote-Service-Funktionen und Apps oder Ticketing-Systeme haben. Nur Siemens hat die Lösungen vernetzt und sehr benutzerfreundlich gemacht. Serviceteams können sich wirklich darauf konzentrieren, ihr Wissen zu nutzen, um ihren Kunden einen Mehrwert zu bieten.

Wir haben Fernüberwachungssysteme in Betrieb. Wenn es Anomalien erkennt, löst es ein Ereignis oder einen automatischen Alarm aus. Es hebt im Wesentlichen die Hand und sagt:„Irgendetwas stimmt mit mir nicht.“ Sofort und automatisch erstellt die integrierte Asset Health- und Service Hub-Lösung ein Service-Ticket. Das Serviceticket durchläuft das Ticketlebenszyklusmanagement und bleibt offen, bis der Serviceanbieter das Problem behebt und das Ticket schließt.

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

Das ist nur der erste Schritt. Anschließend können Benutzer diese Tickets und die Servicefälle analysieren. Sie können sagen:„Okay, welche Art von Servicefällen traten im letzten Jahr am häufigsten auf? Gibt es ein systematisches Problem mit der Maschine? Wird etwas im Zusammenhang mit dem Service übersehen?“

An solchen Langzeitanalysen haben Unternehmen großen Spaß. Die Remote-Service-Dashboards bieten Einblicke in KPIs, wie z. B. wie lange ein Ticket im Allgemeinen offen bleibt? Wie lange bleibt eine bestimmte Maschine in einem gesunden Zustand? Wie oft gibt es Tickets? Gibt es eine Periodizität der Tickets? Durch die Analyse dieser Servicefälle können wir Geräteherstellern und OEMs alle Arten von Erkenntnissen liefern.

Und da wir Siemens sind, erfüllen wir die Industrieanforderungen für die Zustandsüberwachung aus der Ferne sowie für den Fernservice. Wir verwenden diese Systeme in unseren eigenen Fabriken, die zu den größten und modernsten Fabriken der Welt gehören. Diese Lösungen funktionieren sehr gut und fügen viel Wert hinzu. Wir bringen all diese Erfahrung, all dieses Wissen nach außen, weil wir denken, dass es eine Win-Win-Situation für alle ist.