Zukunft der Instandhaltung: Spitzentechnologien transformieren den Betrieb

Die Nachfrage nach erhöhter Instandhaltungsoptimierung wird nie nachlassen. Da Anlagen weiter expandieren, um die stetig wachsenden Bedürfnisse der Verbraucher zu erfüllen, müssen sie neue Möglichkeiten identifizieren, um Anlagenpraktiken voranzutreiben.

Progressive Technologien bieten neue und einzigartige Lösungen für eine Vielzahl von Hindernissen und geben einen Einblick in die Zukunft der Instandhaltung. Vom C-Level bis zu den Mitarbeitern vor Ort liefern diese Innovationen messbare Ergebnisse, die direkte Auswirkungen auf Arbeitsleistung und Anlagenproduktivität haben.

Durch den strategischen Einsatz von Technologie für erhöhte Effizienz und zukünftiges Wachstum können Anlagen die Auswirkungen des sich vergrößernden Fachkräftemangels minimieren, der die Branche derzeit plagt. Während regelmäßig neue Lösungen auf den Markt kommen, sind die Technologien, die bleiben, das Industrial Internet of Things (IIoT), Big Data, die Cloud, Künstliche Intelligenz (KI) und Virtual Reality (VR).

Das Industrial Internet of Things

Das Industrial Internet of Things (IIoT) ist ein vernetztes Netzwerk von Geräten und Maschinen, das Daten sammelt und diese in Echtzeit direkt an das Instandhaltungsteam kommuniziert. Diese Technologie konzentriert sich auf Maschinenautomatisierung und hilft Personal und Managern, Maschinenstillstände zu minimieren, indem sie wertvollen Assets eine Stimme gibt. Diese Technologie unterstützt Anlagenaktivitäten wie:

• Predictive Maintenance
• Proaktive Wartung
• Echtzeitüberwachung
• Ressourcenoptimierung
• Standortübergreifende Betriebsanalyse
• Maschinen- und Mitarbeitersicherheit

Durch die Verbindung des Instandhaltungsteams mit den Maschinen über IIoT können Techniker genauer vorhersagen, wann ein Asset voraussichtlich ausfallen wird. Diese Daten ermöglichen es ihnen, Wartungen zum optimalen Zeitpunkt zu planen und durchzuführen, wodurch ungeplante Ausfälle und Produktivitätsverluste reduziert werden.

Die Branche hat diese Vorteile erkannt, und als Folge wird die Zahl der IIoT-Verbindungen von derzeit 17,7 Milliarden auf fast 36,8 Milliarden bis 2025 steigen – eine Wachstumsrate von 107 %.

Damit IIoT effektiv ist, benötigt es zwei Dinge: Sensoren an den Anlagen und ein Softwaresystem zur Verarbeitung und Übersetzung der Daten. Zwar erfordert dies eine Vorabinvestition, wobei Sensoren fast 50 % der Gesamtkosten ausmachen, doch diese Investition amortisiert sich durch gesteigerte Produktionseffizienz, weniger Maschinenausfälle und verringerte Fehlbestandsverwaltung.

Weitere Vorteile der IIoT-Einführung:

• Bessere Akzeptanz durch Predictive Maintenance

Da Sensoren kontinuierlich Anlagenbedingungen überwachen, anstatt kalenderbasierte präventive Wartung durchzuführen, benachrichtigen Echtzeitdaten das Team, wann Arbeit erforderlich ist. Im Kern geht es bei Predictive Maintenance darum, die Wartungseffektivität zu steigern, indem Wartung nur dann durchgeführt wird, wenn sie erforderlich ist.

• Echtzeit-Datenanalyse

Während IIoT-Sensoren Teams ermöglichen, drohende Ausfälle vorherzusagen, können sie auch Ausfallmuster und wiederkehrende Probleme identifizieren. Nicht nur kann das Team eine Wartungslösung um diese Daten herum gestalten, sondern Original Equipment Manufacturers (OEMs) können sie auch nutzen, um Qualität und Design ihrer Maschinen zu verbessern.

• Repaturempfehlungen

Fällt eine Maschine aus, hat das IIoT-System verschiedene Quelldaten gesammelt, und die Software kann diese analysieren. Basierend auf den Ergebnissen kann das System die Daten präsentieren und angemessene Empfehlungen zur besten Lösung geben. Damit haben Techniker alle relevanten Informationen und können den besten Weg bestätigen.

• Automatische Software-Updates

IIoT-vernetzte Maschinen können Software-Updates erhalten, wann immer dies zur Leistungssteigerung oder Behebung technischer Probleme erforderlich ist. Diese Updates werden oft remote vom Softwareanbieter oder OEM durchgeführt. Dies stellt sicher, dass die Maschinen sich ständig zu produktiveren Assets entwickeln.

• Bestandsüberwachung

Ein IIoT-System kann auch das Bestandsmanagement unterstützen. Durch ein vernetztes Lager können Anlagen überwachen, welche Materialien verbraucht werden, um Beschaffungsentscheidungen zu treffen. Diese Entscheidungen führen zu präziseren Bestandsentscheidungen und geringeren Ausgaben. OEMs können diese Informationen auch nutzen, um präzisere Ersatzteilempfehlungen zu geben.

• Remote Asset Monitoring

IIoT kann auch an entfernten Anlagen eingesetzt werden, wodurch der Bedarf entfällt, wertvolle Instandhaltungszeit für die Anfahrt zum Asset und die Durchführung notwendiger Prüfungen aufzuwenden. Dies reduziert die Gesamtzeit für die Überwachung einer Anlage und senkt die mit arbeitsintensiven manuellen Inspektionen verbundenen Kosten.

Big Data

Big Data bezeichnet einen Satz von Anlagendaten, der so groß und umfassend ist, dass er für einen Techniker oder typische Softwaresysteme extrem schwierig effektiv zu analysieren ist. In Kombination mit der Herausforderung, mehrere Assets gleichzeitig zu verarbeiten, wird die Entschlüsselung dieser unstrukturierten Daten fast unmöglich. Eine Studie ergab, dass 95 % der Unternehmen die Notwendigkeit, unstrukturierte Daten zu verwalten, als eines der größten Probleme für ihr Unternehmen ansehen.

Historisch wurden diese Daten nicht richtig analysiert oder genutzt, weil es nicht möglich war. Doch die Einführung erweiterter Softwaresysteme wie IIoT-Plattformen macht die Verarbeitung dieser Datenschatz möglich und offenbart wertvolle Informationen über Gesundheit und Leistung kritischer Assets.

Big Data bietet einen ganzheitlichen Überblick über die Assets einer Anlage und zeigt, welche Maschinen gesund sind, welche mehr Aufmerksamkeit benötigen und sogar, wie die Assets miteinander interagieren und sich gegenseitig beeinflussen. Teams können diese Informationen nutzen und auf ihre täglichen Wartungsroutinen anwenden, um Asset-Leistung zu verbessern, Wartungsprozesse zu straffen und Asset-Einstellungen anzupassen.

Beispielsweise wird Big Data genutzt, um das PF-Intervall (Potential to Fail) eines Assets präzise zu definieren, das den Punkt beschreibt, an dem ein Asset eine erforderliche Funktion nicht mehr erfüllt. Durch eine präzisere Definition des PF-Intervalls können Wartungsteams Wartungen basierend auf den Bedürfnissen der Maschine planen – nicht auf Gefühl oder Ausfall.

Obwohl es immer als wichtig galt, wurde Big Data mangels effektiver Verarbeitungsmöglichkeit oft aus dem Entscheidungsprozess ausgeklammert. Jetzt, da die Technologie mit den Anlagenanforderungen Schritt gehalten hat und die Informationen verarbeiten kann, können diese Daten geerntet und genutzt werden, um außergewöhnliche Sprünge in der Anlagenoptimierung und Wartung zu erzielen. So viele Unternehmen haben begonnen, Big Data zu nutzen, dass der Markt voraussichtlich bis 2029 auf 655 Milliarden US-Dollar bewertet wird.

Die Cloud

Mit dem Bedarf, dass Daten jederzeit und überall auf einfache Weise verfügbar sein müssen, wenden sich immer mehr Anlagen cloudbasierten Datenspeicherlösungen statt traditionellem On-Premise-Datenspeicher zu. Bei Cloud-Speicherung werden Daten auf einem sicheren, externen Server eines Anbieters gespeichert, auf den autorisierte Benutzer mit Internetverbindung remote zugreifen können.

Durch die vereinfachte Informationszugänglichkeit für autorisierte Mitarbeiter werden Produktionszeiten, Wartungspläne und Betriebskosten positiv beeinflusst.

Während dies oft die Highlights eines cloudbasierten Systems sind, umfassen weitere Vorteile:

• Flexibilität

Da cloudbasierter Speicher so zugänglich ist, kann das System für die genauen Anforderungen einer Anlage ausgestattet werden. Durch Optimierung der Erfahrung auf die relevanten Bedürfnisse des Teams kann ein Unternehmen seine Cloud-Erfahrung anpassen, um die Daten so zu nutzen, dass Arbeitsleistung und Informationssuche positiv beeinflusst werden.

• Kapazität und Skalierbarkeit

Nicht nur kann die Cloud riesige Datenmengen speichern – mehr als typischerweise in On-Premise-Systemen –, sie kann auch hochskaliert werden, ohne neue Hardware oder Prozesse hinzufügen zu müssen. Dies stellt sicher, dass das System alle historischen und zukünftigen Daten bewältigen kann.

• Einführungszeit

Da die Cloud keine On-Premise-Datensilos erfordert, ist die Implementierungszeit im Vergleich zu traditionellen Datenspeichersystemen relativ gering. Eine Anlage kann das neue System schnell einrichten und nutzen, sodass Techniker neue Informationen und Wartungsmöglichkeiten entdecken können, die im traditionellen System verborgen waren.

Die Cloud gewinnt rasant an Branchenakzeptanz, und es wird geschätzt, dass der Gesamtwert des Cloud-Marktes bis 2025 fast 850 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Trotz dieses Vertrauensvotums hinterfragen viele noch die Sicherheit von Cloud-Systemen. Während einige versuchen, das System auszunutzen und auf wertvolle Daten zuzugreifen, wurde berichtet, dass 88 % aller Cloud-Datenverletzungen auf menschliches Versagen zurückzuführen waren, nicht auf Sicherheitsversagen des Cloud-Anbieters. Mit der Sicherheit, Einfachheit und den vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Cloud-Datensystemen werden sie schnell zu einer tragfähigen Option für viele Anlagen.

Künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine lernende Technologie, die in Anlagen eingesetzt wird, um Big Data in leicht verständliche Berichte zu sortieren und zu transkribieren. Die Berichte werden unter Verwendung einer Mischung aus aktuellen Zustandsdaten, historischen Daten und Leistungsdatensätzen generiert, um zu bestimmen, wann eine Maschine gewartet werden muss. Mit diesen Informationen kann das Instandhaltungsteam schnelle und fundierte Entscheidungen über den Zustand ihrer Maschinen treffen.

Durch die Durchführung von Root-Cause-Analysis-Funktionen kann KI auch helfen, Asset-Ausfälle zu verhindern und ungeplante Stillstandszeiten signifikant zu verringern. Aufgrund dieser Vorteile erreichte der weltweite KI-Umsatz 2022 einen Rekordwert von 342 Milliarden US-Dollar, was zeigt, dass die Welt bereit ist, diese Technologie in ihre täglichen Prozesse zu übernehmen und vollständig zu integrieren.

KI-Systeme erfordern den Einsatz von IIoT-Sensoren, die Maschinenaktivitäten überwachen und die Ergebnisse an das Analyseprogramm der KI melden, wo die komplexen Daten synthetisiert und transkribiert werden. Da KI keine feste Technologie ist wie physische On-Premise-Hardware, kann das System auch im Laufe der Zeit lernen und sich so an die Anforderungen seiner Anlage anpassen.

Um sicherzustellen, dass sich das System angemessen weiterentwickelt, ist es entscheidend, mit den erfahrensten Instandhaltungstechnikern der Anlage während der KI-Implementierung zusammenzuarbeiten, um festzulegen, welche Maschinen und Daten überwacht werden müssen, welche historischen Daten hinzugefügt werden könnten, um die Leistung zu verbessern, und wie oft die Daten gesammelt und transkribiert werden sollten.

Weitere Vorteile der KI-Technologie umfassen:

• Erkennung von Ausfällen und abnormalen Zuständen, bevor ein Problem auftritt
• Kosteneinsparungen bei Wartungsaktivitäten
• Verringerte Produktionsverluste durch ausfallende Anlagen
• Reduzierte Anzahl notwendiger Reparaturen im Laufe der Zeit
• Reduzierte Anzahl der von Wartungsfachleuten erforderlichen Inspektionen, sodass sie sich auf kritische oder umsatzgenerierende Aktivitäten konzentrieren können

Virtual und Augmented Reality

Virtual Reality (VR) ist ein unglaublich fortschrittliches Simulationswerkzeug, das verschiedene Szenarien realistisch nachbildet, mit denen interagiert und aus denen gelernt werden kann. Die Größe und Raffinesse dieser Ausrüstung variiert je nach Art des benötigten VR-Erlebnisses. So kann VR-Technologie auf einem einzelnen Gerät oder Computer genutzt werden oder einen ganzen Raum füllen, was Operatoren eine tiefere Interaktion mit der digital gerenderten Umgebung ermöglicht.

Wie sein Gegenstück Augmented Reality (AR) ermöglicht auch AR fortschrittliche computergenerierte Simulationen, aber anstatt ein virtuelles Szenario vollständig nachzubilden, zielt es darauf ab, die reale Welt zu erweitern. Beispielsweise könnte ein Mitarbeiter beim Kauf eines Bürostuhls die Kamera seines Telefons und ein AR-Programm nutzen, um den Stuhl digital in den Raum einzufügen, bevor das Produkt jemals gekauft wird.

Führt ein Techniker eine Wartungsaufgabe aus, kann das AR-System nicht nur Schritt-für-Schritt-Anweisungen geben, sondern die Schritte digital auf die tatsächliche Arbeitsfläche rendern, um den Techniker besser durch den Prozess zu führen. So sind Techniker mit fortschrittlichen Renderings und Daten verbunden, ohne sich in eine Computersimulation eintauchen zu müssen.

VR gewinnt an Beliebtheit, besonders in Branchen, in denen Training aufgrund von Unerfahrenheit der Auszubildenden und der Kosten für physische Trainingsmaterialien Herausforderungen darstellt. VR bietet Mitgliedern einen sicheren Raum, um die Feinheiten ihres Jobs zu erkunden, ohne dass ihre Fehler Auswirkungen auf tatsächliche Anlagenassets oder andere Mitarbeiter haben.

VR-Technologie wird auch eingesetzt, um Teammitglieder bei der Lösung komplexer Probleme zu unterstützen. Wenn Instandhaltungstechniker auf eine einzigartige Anomalie stoßen, können sie die notwendigen Techniken in VR üben und aus ihren Fehlern lernen, bevor sie sie jemals an der physischen Anlage anwenden.

Deshalb gab es ein rapides Wachstum der Nachfrage nach VR. 2018 wurde der geschätzte Marktwert von VR für Wartungspraktiken auf 400 Millionen US-Dollar beziffert. Diese Zahl wird nun voraussichtlich bis 2024 auf 3,3 Milliarden US-Dollar steigen.

Branchen mit wachsender Nachfrage nach VR- und AR-Technologie umfassen:

• Luft- und Raumfahrt
• Automobil
• Fertigung
• Öl und Gas

Indem sie verstehen, wie man ein Problem löst, bevor man die Anlage betritt, können Teammitglieder Vertrauen in ihre Fähigkeiten aufbauen und auf einem höheren Niveau agieren. Für die gesamte Anlage bedeutet dies höher qualifizierte Mitarbeiter, weniger Ausfallzeiten und eine signifikante Reduzierung der Fehlhandhabung von Anlagenassets.

Die Zukunft der Branche ist da, und obwohl die Werkzeuge eher wie Science-Fiction aussehen mögen, sind die Ergebnisse alles andere als das. Durch die Nutzung dieser Technologien können Anlagen eine Umgebung schaffen, die der Weiterentwicklung und Verbesserung aller Assets und Mitarbeiter gewidmet ist.