Vorausschauende Instandhaltung umsetzen
Anwendungen dieser Art können sich für Betreiber und Hersteller von Maschinen und Anlagen gleichermaßen lohnen, indem sich zum Beispiel aus Analyseergebnissen neue Wartungs- und Servicedienstleistungen ableiten lassen. Ein Predictive Asset Maintenance-System muss dabei nicht im IT-System des Produktionsunternehmens installiert sein, sondern kann in einer Service-Zentrale des Maschinenfertigers laufen. Von dort aus können die Anwendungen anhand der eingehenden Daten errechnen, wann die nächste Wartung fällig ist, um Ausfall oder Qualitätseinbußen zu vermeiden. Ab einer gewissen Anzahl von Installationen lässt sich anhand des Datenaufkommens ein angepasster Wartungszyklus – auch in Hinblick auf die Auslastung der Servicetechniker – festlegen, wodurch auch Anfahrts- und Leerlaufzeiten reduziert werden können. Unter Umständen ist die täglich anfallende Datenmenge von Maschinen jedoch so groß, dass eine Speicherung nicht sinnvoll ist. Ein Beispiel dafür liefern Windkraftturbinen, die pro Stunde zwei Terabyte an verwertbaren Informationen produzieren. Mit Analytics-Werkzeugen lassen sich die Daten analysieren, während sie entstehen. Die Aufzeichnung beginnt erst, wenn die Software auffällige Muster entdeckt.
Datenanalyse als Voraussetzung für Industrie 4.0
Die Analyse von Maschinendaten kann vielen Fertigungsunternehmen eine Möglichkeit eröffnen, die Effizienz ihrer Unternehmensprozesse zu verbessern und damit die Wettbewerbsfähigkeit auszubauen. Dabei gilt es gleichermaßen, das ohnehin anfallende Datenvolumen darauf zu prüfen, welcher Nutzen sich für Produktion, Vertrieb und Kundenservice ableiten lässt. Der Blick auf die aktuelle Forschung verdeutlicht außerdem, dass Analysemethoden eine der Voraussetzungen für die Entwicklung hin zu einer Industrie 4.0 sind. Denn um den Datenaustausch zwischen Maschinen sinnvoll durchzuführen, werden relevante, gehaltvolle und vergleichbare Daten benötigt. Die Veredelung von Daten durch Analytics-Software könnte sich daher zu einer der Kerndisziplinen von Industrie 4.0 entwickeln.
