Geschäftsvorsprung in der datengetriebenen Ökonomie sichern

In der idealen Industry-4.0-Welt wird Daten zur neuen Währung, fließt dorthin, wo sie gebraucht wird – innerhalb und zwischen kooperierenden Organisationen zum Nutzen aller.

Doch diese Datenoffenheit zu erreichen, ist für viele Organisationen eine große Herausforderung, die ihre operativen Daten traditionell in Silos einsperren. Innerhalb der Organisation managen separate Systeme unterschiedliche Funktionen mit wenig bis gar keinem Informationsaustausch. Und wenn sie nicht mal abteilungsübergreifend teilen, scheuen viele Organisationen, Daten mit ihren Equipment-Lieferanten zu teilen.

Doch Organisationen können die immensen Industry-4.0-Vorteile nur ernten, indem sie Daten frei fließen lassen zu jenen Systemen, die sie bestmöglich nutzen können.

Die versprochenen Industry-4.0-Vorteile berühren jeden Geschäftsbereich, aber die Transformation von Asset Management und Wartungsoperationen illustriert gut die vitale Rolle von Daten.

Reaktive oder gar geplante Wartung zugunsten eines Predictive-Maintenance-Regimes aufzugeben, kann Anlagenausfälle und ungeplante Stillstandszeiten drastisch reduzieren und Hersteller dabei unterstützen, Wartungsbemühungen dort zu fokussieren, wo sie nötig sind. Das steigert Overall Equipment Effectiveness und Produktivität.

Der Nutzen für Endnutzer ist offensichtlich, aber Predictive Maintenance bietet auch große Chancen für Anlagenlieferanten: Sie können auf ein Servitization-Geschäftsmodell umschwenken. Indem sie garantieren, dass ihre Equipment z. B. eine bestimmte Zahl Schweißnähte pro Schicht oder Flaschen pro Woche liefert, erweitern sie ihr Geschäftsmodell, genießen Umsätze aus fortgeschrittenen Services und bauen stärkere, langfristige Beziehungen zu Endkunden auf.

Das ist nur möglich, wenn Lieferanten auf Informationen zum Zustand von Assets im Feld zugreifen können. Ohne Live-Anlagendaten arbeiten Lieferanten blind – unmöglich, präzise vorherzusagen, wann Wartung nötig ist, um zukünftige Ausfälle zu verhindern.

Deshalb war Senseyes Predictive-Maintenance-Lösung Senseye PdM immer eine offene Lösung. Während sie als Komplettpaket geliefert werden kann, ist sie auch mit umfangreichen, vollständig dokumentierten und unterstützten APIs verfügbar.

Senseye PdM kann bestehende Datenquellen oder dedizierte Condition-Monitoring-Sensoren nutzen, um Maschinenperformance zu analysieren, während der Anlagenbetrieb normal weiterläuft. Es arbeitet im Hintergrund, analysiert normales Maschinenverhalten und historische Daten falls verfügbar, und lernt kontinuierlich aus Sensor- und Operationaldaten. Nach kurzer Zeit – ca. zwei Wochen – liefert es Insights für ein skalierbares Predictive-Maintenance-Programm. Senseye PdMs einzigartige Algorithmen wandeln Daten in eine Vorhersage der Restnutzungsdauer (RUL) von Fertigungsassets um – Prognostik genannt.

Mit wachsendem Industry-4.0-Schwung werden solche offensichtlichen Vorteile alle initialen Herausforderungen bei der Öffnung operativer Datenzugriffe bei weitem überwiegen.

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