IBM: Anlagenverfügbarkeit und Sicherheit durch proaktive EAM-Lösungen steigern

IBM's Skip Snyder diskutiert die Vorteile effektiver EAM-Lösungen für Hersteller.

Durch die Kombination von Software, Systemen und Services hilft Enterprise Asset Management (EAM), operative Assets über ihren gesamten Lebenszyklus zu warten, zu steuern und ihre Qualität zu optimieren. Im Gespräch mit Skip Snyder, Senior Partner, IBM Global Business Services, unterteilt er die Vorteile einer EAM-Lösung in drei Kategorien: Optimierung von Qualität und Asset-Nutzung, produktive Betriebszeit und Kostensenkungen.

Qualität optimieren und Assets nutzen

Einfach ausgedrückt: "Gut gewartete Ausrüstung unterstützt zuverlässige, qualitativ hochwertige Ausgabe", sagt Snyder. "Jedoch kann präventive Wartung sehr teuer sein, und Organisationen versuchen ständig, unnötige Inspektionen zu reduzieren, wo möglich."

Ein Weg, Qualität zu optimieren und Assets zu nutzen, ist die Überwachung der Anlagenzustände durch Sensoren, um Trends zu erkennen, die auf potenzielle Verschlechterung hindeuten, bevor ein Ausfall eintritt. Weitere Wege umfassen den Einsatz von Kameras und Mikrofonen zur Überwachung der Anlagenzustände – in einigen Fällen liefern die Wurzeln Sensoren, Kameras und Mikrofone an die Ausrüstung und sammeln Daten. Diese Methode verbessert die Produktivität des Technikers, indem sie ihn für höherwertige Aufgaben freisetzt, während die Datenerfassung fortgesetzt wird.

"Da die Zahl der Sensoren und Geräte an Assets wächst, hat sich das Volumen der verfolgten Daten exponentiell erweitert. Es ist für Menschen allein unmöglich geworden, alles zu überwachen. KI spielt nun eine wichtige Rolle im Enterprise Asset Management (EAM), um Sinn in all diese Daten zu bringen und Wert daraus zu ziehen, weil sie lernen und Trends identifizieren kann. Die Technologie kann das Verständnis von Assets vertiefen, indem sie Daten in umsetzbare Erkenntnisse übersetzt, die genutzt werden können, um effektivere Wartung voranzutreiben", sagt Snyder.

"Zum Beispiel ersetzt zustandsbasierte Wartung zeitbasierte Wartung. Statt alle paar Monate oder nach festem Plan eine Inspektion oder Reparatur durchzuführen, können Erkenntnisse aus Betriebsdaten und Analysen Anlagenausfälle vorhersagen. Dies stellt sicher, dass die Assets, die Aufmerksamkeit benötigen, diese zum richtigen Zeitpunkt erhalten, was Zuverlässigkeit verbessert und Wartung optimiert. Remote-Überwachungsfunktionen ermöglichen kontinuierliche Anomalieerkennung. Die Anlagenleistung wird kontinuierlich von künstlicher Intelligenz (KI) verfolgt und bewertet, die Alarme basierend auf Indikatoren wie Flachlinienbedingungen und abrupten Änderungen in Sensormesswerten auslösen kann."

Sugar Creek Brewery

"Sugar Creek Brewery ist ein Beispiel für einen IBM Maximo-Kunden, der EAM, KI und IoT nutzt, um Qualität zu optimieren und Verluste zu reduzieren. Sie verloren mehr als 30.000 US-Dollar pro Monat durch Bierverschwendung im Fertigungsprozess. Durch Integration der Technologie in den Brauprozess können sie Qualitätsprobleme identifizieren. Parameter wie Füllzeit, Temperatur, pH-Wert, Schwerkraft, Druck, Karbonisierung und Füllstand werden alle in die Cloud zur Analyse eingespeist. Diese Daten können neue Prozesse informieren oder bestehende verfeinern, um sicherzustellen, dass das Produkt den Fertigungserwartungen entspricht, und die Kosteneinsparungen aus dem Fertigungsverlust werden nun zurück ins Geschäft reinvestiert." – Skip Snyder, Senior Partner, IBM Global Business Services.

Produktive Betriebszeit

Durch das richtige EAM-System, das auf einer offenen Hybrid-Cloud-Plattform und KI-gesteuerten intelligenten Workflows basiert, können Hersteller "potenzielle Geräteausfälle erkennen und automatisch Arbeitsaufträge an Techniker ausgeben, um sie zu verhindern, mit allen Informationen, die sie zur Problemlösung benötigen, einschließlich Werkzeugen, Anlagengeschichte, Ursachenanalyse und Best Practices", ergänzt Snyder.

Kostensenkungen

Bei der Kostenbewertung erklärt Snyder, dass dies auf zwei Arten erfolgen kann: "Erstens: Führen Techniker die richtige Arbeit zur richtigen Zeit auf die richtige Art aus? Zweitens: Wird Anlagenausfall durch Ausfall, Reparaturverzögerung oder fehlende Teile eliminiert oder minimiert?"

Beim ersten Teil gilt: Je effizienter ein Techniker ist, desto mehr Anlagen kann er dauerhaft am Laufen halten. "Wo größere Effizienz herrscht, gibt es höheren Wert", fügt Snyder hinzu. "Echtzeit-Einblicke und Automatisierungsfunktionen befähigen Ihre Mitarbeiter, datenbasierte Entscheidungen mit Geschwindigkeit und Vertrauen zu treffen und ihre Energie auf höherwertige Arbeit zu konzentrieren."

Für den zweiten Teil gilt: Je mehr Informationen bekannt sind und vorhergesehen werden können, wenn es um Wartungsbedarf geht, desto effizienter ist der Betrieb. "Das Ergebnis ist weniger Ausfallzeit aufgrund unerwarteter Ausfälle oder verzögerter Reparaturen, weil Sie nicht die Teile haben, um sie zu reparieren. Mit den richtigen Informationen können Sie Ausfälle vorhersagen, und mit dem richtigen EAM-Programm haben Sie nun die richtigen Teile in der richtigen Menge zum richtigen Zeitpunkt, wodurch die Anlagenleistung optimiert und die Overall Equipment Effectiveness (OEE) verbessert wird."

Best Practices für Hersteller bei der Einführung einer EAM-Lösung

Unterm Strich reflektiert Snyder, dass es viele Best Practices für die Einführung einer EAM-Lösung gibt, aber letztlich kommt es darauf an, den Anlagenzustand zu kennen, die Belegschaft mit den richtigen Informationen und Werkzeugen auszustatten und proaktiv Zuverlässigkeit und Sicherheit zu gewährleisten.

"Um dies Realität werden zu lassen, sind Hybrid-Cloud- und KI-Fähigkeiten entscheidend. Eine offene Hybrid-Cloud-Architektur ermöglicht es Herstellern, die Verarbeitung näher an den Betrieb zu verlagern und die Datendurchlaufzeit zu reduzieren, damit die richtigen Informationen und Werkzeuge rechtzeitig zur Belegschaft gelangen. KI hilft dieser Belegschaft dann, die Datenberge vom Fertigungsboden und darüber hinaus zu sortieren, um zu verstehen, was wirklich mit ihren Anlagen los ist und was dann der beste Handlungsweg ist, um potenzielle Probleme anzugehen."

Ein Hauptfokus für Hersteller sollte auch gute Datenpraktiken sein. Da EAM auf Daten für Entscheidungen angewiesen ist, "führen schlechte Datenqualität oder Datenmangel zu Dingen wie Technikern, die Zeit mit falschen Prioritäten verschwenden, Lagerbeständen, die nicht verfügbar sind, wenn und wo sie gebraucht werden, nicht verfügbaren richtigen Werkzeugen und letztlich Anlagenausfällen und Produktionsverzögerungen."

Um von präventiv zu proaktiv zu wechseln, müssen Hersteller eine Strategie haben, um "Daten zu sammeln, zu analysieren und darauf zu handeln, indem sie IoT, Mobile, KI, Robotik und andere technologische Innovationen nutzen; um den Zustand ihrer Anlagen zu verstehen; und schließlich die Prozesse für das Handeln auf Basis der von Technologie generierten Erkenntnisse zu automatisieren."