Prognostik: Das größte Potenzial von Industrie 4.0 erschließen

Industrie 4.0 und das Internet of Things (oder Industrial Internet of Things, falls Sie das bevorzugen) sind so eng miteinander verknüpft, dass man die Begriffe fast synonym verwenden kann. Täglich gibt es Neuigkeiten zum IoT und wie es alles verändern wird – vernetzte Autos, vernetzte Menschen, ja sogar vernetzte Waschmaschinen. Doch diese Vernetzung bedeutet wenig ohne echte Anwendungsfälle – ja, Ihr Kühlschrank kann jetzt mit Ihrem Handy sprechen, aber das beantwortet eine Frage, die niemand stellt, und löst ein Problem, das niemanden interessiert (auch wenn ich bereit bin, meine Worte in fünf Jahren zu essen, wenn wir alle unsere Kühlschrank-Statistiken auf dem heißesten kühlschrankbasierten sozialen Netzwerk teilen).

Die Fertigungsindustrie hat sehr klar definierte Probleme: Kunden wollen Waren schnell, zu niedrigen Kosten und in hoher Qualität. Wenn diese Anforderungen wegen ungeplanter Stillstandszeiten nicht erfüllt werden, sind die Folgen teuer. Es ist leichter, einen Fall für den Einsatz von IoT-Technologie zur Lösung dieser Probleme zu machen; beispielsweise kann bessere Lieferkettenverfolgung mit RFID-Tags Verspätungen reduzieren und die Qualität verbessern. Aber das ist nicht das, was wirklich interessant ist.

Da Datenspeicherung günstig ist, Bandbreite stetig zunimmt und die Kosten für Sensoren kontinuierlich sinken, während ihre Fähigkeiten steigen (direkte Cloud-Anbindung, Mehrfachmessungen etc.), wird es zunehmend machbar, intelligente Dinge mit Maschinendaten zu tun – jenseits einfacher Analysen.

Wenn ein Fertigungsunternehmen nicht produziert, wenn es soll, erfüllt es seinen Zweck nicht – es verdient kein Geld. Durch Anwendung diagnostischer und prognostischer Techniken auf Maschinendaten können Sie aufdecken, wie Maschinen aktuell performen (Diagnostik) und wie sie in Zukunft performen werden – werden sie produzieren können, wenn sie müssen (Prognostik)? Wie bereits erwähnt, ist vorschreibende, kalenderbasierte Wartung ein hervorragender Weg, unnötig Geld auszugeben – vorausschauende Wartung ist der clevere Weg, Geld zu sparen.

Prognostik – die Wissenschaft, vorherzusagen, wann eine Maschine ihre vorgesehene Funktion nicht mehr erfüllen kann – ist ein direkter Enabler für vorausschauende Wartung. Die Daten Ihrer Maschinen, verarbeitet durch die richtige Anwendung, können Ihnen sagen, wann Ihre Maschinen ausfallen werden, sodass Sie sie rechtzeitig warten und sich vor Stillstand, enttäuschten Kunden und überhöhten Kosten bewahren können. Dieses Wissen über den Ausfallzeitpunkt wird als Restnutzungsdauer (Remaining Useful Life, RUL) berechnet.

Mit einer präzisen RUL-Vorhersage können Instandhalter besser priorisieren, welche Maschinen wann gewartet werden müssen; das Risiko von Maschinenausfällen wird signifikant reduziert und kostspielige Überwartung vermieden. Betrachten Sie es als ein weiteres Werkzeug, um die Effektivität von Instandhaltern zu steigern.

Prognostische Modelle zur RUL-Berechnung waren traditionell schwer zu erstellen und benötigten talentierte Data Scientists für eine effektive, maßgeschneiderte Implementierung. Die hohen Kosten dieses Ansatzes haben die breite Einführung behindert. Erfreulicherweise machen fortschrittliches Machine Learning und günstiges Cloud-Computing Prognostik zunehmend zugänglich – und damit wird vorausschauende Wartung skalierbar.

Sicherheit, Compliance, Integration, Prozessbewusstsein und -verbesserung sind alles wichtige Dinge, die Industrie 4.0 ermöglicht. Doch keines davon ist etwas wert ohne effektive Maschinen, die zuverlässigen Durchsatz liefern und Ausfallzeiten minimieren – alles ermöglicht durch Prognostik.

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