10 entscheidende Schritte zur Auswahl eines Machine-Prognostics-Tools

Sie haben entschieden: Sie brauchen ein Tool, um Maschinenperformance zu verstehen und besser einzuschätzen, wann sie ausfallen werden. Ihr ultimatives Ziel: ungeplante Stillstandszeiten reduzieren und wichtige KPIs steigern – OEE, OTIF etc. Worauf Sie bei solchen Tools achten müssen:

1 – FOKUS

Der Manufacturing-Analytics-Markt wird zunehmend überfüllt. Jedes Analytics-Produkt behauptet, eine PdM-Lösung zu haben. Sie müssen klar sein, was genau angeboten wird. Die meisten bieten nur initiale Umgebungen, um Ihre eigene Lösung zu bauen – rechnen Sie mit Beratern oder Inhouse-Entwicklern für die Anpassung an Ihre Prozesse.

Das ist nicht günstig (mit signifikanten laufenden Kosten), kann aber ein Produkt liefern, das exakt zu Ihren Prozessen passt. Ein Trade-off, der sorgfältig abgewogen werden muss.

2 – UMFANG

Predictive Maintenance ist ein breites Feld mit verschiedenen Lösungstypen. Manche identifizieren Trends in Maschinennutzung oder Ersatzteilbestellungen, um zukünftige Bedarfe vorherzusehen. Andere korrelieren externe Einflussfaktoren (z. B. Luftfeuchtigkeit) mit allgemeinen Maschinenausfällen für Insights zu externen Faktoren. Wenige prognostizieren Ausfälle für einzelne Maschinen. Sie wollen vielleicht eine Kombination oder nur eines – abhängig von Ihrer Situation und dem Cost-Benefit-Return, der für Sie Sinn ergibt.

3 – TIME TO FAILURE

Sie müssen sehr klar sein, welche Maschinenprognose Sie brauchen und was das Produkt liefert. Diagnostische und Analytics-Produkte sagen generell nur, wann Schwellenwerte (Temperatur, Vibration) überschritten wurden. Einmal passiert, ist Time-to-Failure kurz, wenn nicht imminent. Solch kurze Vorwarnzeiten reichen möglicherweise nicht für Ihre verfügbaren Wartungsslots und Ersatzteillieferzeiten.

Maschinen und Komponenten fallen komplex und nicht-linear aus – schwer vorherzusagen. Sehr wenige Machine-Health-Monitoring-Tools können in diesem Kontext echt prognostizieren – wenn, dann bestenfalls ein paar Tage. Fordern Sie Belege für längerfristige Prognosen, bevor Sie investieren.

4 – FALSE VERSPRECHEN

Vorsicht: Prognostik ist nicht synonym mit Predictive Maintenance, Predictive Analytics oder Machine Learning – leicht zu verwechseln. Im Kern: Condition Monitoring bewertet den aktuellen Zustand, Prognostik bestimmt, wie lange die Maschine noch für Sie arbeiten kann. Wir haben dies hier näher erklärt.

Stellen Sie sicher, dass das evaluierte Tool nicht nur ein Condition-Monitoring-Tool ist – es soll nicht nur sagen, wann Ihre Maschine kaputt ist, sondern wann sie kaputtgehen wird, damit Sie PdM korrekt planen und umsetzen können.

5 – KOSTEN

Manche Prognostik-Tools setzen auf stark angepassten Ansatz und umfangreiche Historiendaten. Diese brauchen Zeit und Kosten zur Entwicklung und eignen sich wahrscheinlich nur für sehr hochwertige Assets. Zudem: einzigartig pro Maschinentyp – erwarten Sie nicht, dass es über Ihre Fertigung funktioniert. Brauchen Sie breitere Lösung, fragen Sie nach Erweiterungsumfang.

6 – DOMAIN ERFAHRUNG

Traditionelle Prognostik-Tools oder neuere Self-Service-Analytics-Produkte zu betreiben, erfordert massiv Domain-Erfahrung und Verständnis des breiteren Fertigungskontexts. Während die meisten Diagnostics/Prognostik-Firmen dies bieten, kommen viele Analytics-Lösungen von IT-Firmen und „IT-Leuten“. Vorteil: neueste Tech in attraktiver, „consumer-like“ Verpackung – aber es fehlen möglicherweise tiefere Domänenprinzipien.

Übergeordnet: Recherchieren Sie, fordern Sie Wirksamkeitsnachweise. Sie müssen unter den Marketing-Hype schauen und wahre Fähigkeiten verstehen. Wenn möglich: kostenlosen Pilotzeitraum zur Produktbewertung verlangen.

7 – INVESTITION

Manche Lösungen sind nur mit spezifischer Hardware kompatibel und funktionieren nicht korrekt, wenn Sie bereits Condition Monitoring haben. Hardware-Nachrüstung ist kostspielig und unnötig – zu vermeiden. Das gewählte Prognostik-Tool muss mit Ihrer vorhandenen Hardware und Factory Historian interfacen können.

8 – KOMPATIBILITÄT

Manche Entwickler verkaufen einen ganzen „Solution Stack“ – Sie sind an deren Tech gebunden und können nicht wechseln, wenn etwas besser zu Ihrem wachsenden Business passt. Wichtig: Ihre Lösung muss mit Software kompatibel sein, die nicht vom Prognostik-Tool-Entwickler stammt – Standardtechnologien wie RESTful Web Services nutzen.

Sie wollen auch sicherstellen, dass der Entwickler gute Beziehungen zu anderen Industrial-Automation-Software-Anbietern hat, damit Sie nicht die zeitraubende Mittlerrolle übernehmen müssen.

9 – BEDIENBARKEIT

Die fortschrittlichste Applikation ist nutzlos, wenn die Zielnutzer die verborgene Power nicht erreichen. Liefert die Applikation die Info, die Sie brauchen, innerhalb von Sekunden nach Zugriff? Oder müssen Sie komplexe Funktionen navigieren und Condition-Monitoring/Prognostik-Infos manuell interpretieren?

10 – IST ES CLOUD-BASIERT?

Neben „nichts zu installieren“ und Kompatibilität mit Mobilgeräten/Tablets/Desktop: Cloud Computing ermöglicht, dass eine Applikation von Tausenden Maschinen gleichzeitig lernt – Vorteile für alle Plattformnutzer.

Viele Condition-Monitoring-Installationen erfordern manuelle Installation/Konfiguration – vergessen Sie Nutzung außer Haus, um Dinge im Auge zu behalten.

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Wir arbeiten mit Weltmarktführern, um ihnen die Vorteile von Senseye PdM für Maschinenausfallprognose zu erschließen.

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