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Strategie, Vorgehen und Voraussetzungen

Condition Monitoring wirtschaftlich nutzen

Im Rahmen der Diskussionen um Industrie 4.0 erlebt Condition Monitoring eine Renaissance. Man feiert deshalb ein Comeback, weil es die Ansätze aus Hersteller- und Betreibersicht an sich schon seit vielen Jahren gibt. Sie wurden jedoch viel zu selten wertschöpfend eingesetzt.

Grafik zeigt Vorgehensmodell für datenbasierte 'Smart Service'-Produkte aus dem Condition Monitoring

Bild: Braincourt GmbH

Softwarehersteller bieten zwischenzeitlich sehr viele Lösungen an, die Sensor- und Steuerungsdaten in Echtzeit verarbeiten und visualisieren. Es entsteht jedoch noch kein Mehrwert allein durch die reine Cockpit-Darstellung der Performance-Daten an der Maschine selbst oder in einem Portal. Es gibt bereits weiterentwickelte Lösungen, welche anhand definierter Schwellenwerte Benachrichtigungen per E-Mail oder SMS verschicken. Aber was nützt eine Benachrichtigung, wenn sie nicht gelesen oder von den richtigen Fachexperten und Beteiligten im richtigen Prozesskontext verarbeitet wird? Stark vereinfacht ausgedrückt: Was nützt die Information, dass demnächst ein Kugellager getauscht werden muss – wenn es nicht bestellt, nicht geliefert und kein Wartungsfenster dafür geplant wird? Eine noch wichtigere Frage ist: Wie kann man aus welchen Echtzeit-Daten, durch welche Algorithmen einen tatsächlichen Mehrwert für wen schaffen? Und wie lässt sich dieser als Geschäftsmodell-Baustein in ein Service-Produkt umsetzen?

Erweiterte Möglichkeiten durch neue Technologien

Bisher wurden Remote Service- oder Condition Monitoring-Lösungen vorwiegend zur Überwachung von Maschinenzuständen genutzt. Diese Möglichkeiten werden gerne von Herstellern innerhalb der Gewährleistung genutzt, um Reaktionszeiten einzuhalten oder den Anlaufbetrieb beim Anwender zu unterstützen. In der Produktion leisten diese Lösungen vornehmlich einen Beitrag zur Instandhaltung oder sie werden zur ansatzweisen Optimierung der Overall Equipment Efficency (OEE, oder oft Gesamtanlageneffizient) genutzt. Ein Ziel aus Hersteller- und Betreibersicht ist die vorausschauende Wartung bzw. Instandhaltung. In der Praxis werden diese Ziele jedoch meist nur ansatzweise erreicht – besonders, weil es an den erforderlichen Algorithmen zur automatischen Muster- und Abweichungserkennung mangelt. Zusätzlich ist es vielen nicht möglich, Handlungsempfehlungen und Prozesse zu automatisieren noch diese zu digitalisieren. In der Tat hält der Weg von der Zustandsüberwachung zu automatisierten, vorausschauenden Handlungs- oder Planungsempfehlungen sowohl im fachlichen als auch im organisatorischen Bereich einige Herausforderungen bereit. Dabei bieten solche Themen den Herstellern das Potenzial für neue, bezahlte Dienstleistungen im Sinn von datenbasierten Services. Dieses zu heben gelingt nur selten und auch nur bei wenigen Kunden. Oft sind es zudem Individualentwicklungen, die sich kaum auf andere Kunden- oder Marktsegmente übertragen lassen. Speziell Anlagenhersteller tun sich aufgrund der Komplexität ihrer Produkte und einem hohen Anteil an externem Know-how von Zulieferern erfahrungsgemäß besonders schwer. Durch die wachsende Verfügbarkeit von Daten, Schnittstellen und Infrastruktur zur Vernetzung und Datenakquise bei konstant sinkenden Preisen, stellt die Technologie mittlerweile jedoch kein großes Hindernis mehr dar. Weiter bestehen die Herausforderungen, den Nutzen auszuprägen, die erforderlichen Daten sinnvoll auszuwerten und tragfähige Business-Cases zu gestalten und auszurollen. Diese Arbeit übernimmt auch heute noch keine Software. Um losgelöst von Software ein Engineering für Smart Services im Unternehmen zu verankern, kann man jedoch auf Vorgehensmodelle, Methoden und Werkzeuge zurückgreifen.

1. Ziele. Werte. Nutzen.

Der erste Schritt zur Entwicklung und Umsetzung von datenbasierten Services, die auch auf einem bereits vorhandenen Condition Monitoring- oder einer Remote Service-Lösung aufsetzen können, ist die Verankerung und Abbildung von Zielen, Werte- und Nutzenversprechen sowie einer strategieschen Vision. Das ist vor allem wichtig, um datenbasierte Services als Business-Case zu entwickeln. Dabei ist auf der einen Seite ein interdisziplinäres, einheitliches Verständnis des Ziels erforderlich. Andererseits braucht es für solche Dienstleistungen neue, funktionale und horizontale Prozesse. Zudem sollten bei der Ideenfindung und der Prototyp-Erstellung von Anwendungen und Business-Cases verschiedene Sichtweisen eingenommen werden, um den unterschiedlichen Bedürfnissen der Nutzer möglichst nahe zu kommen.


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