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Service-Ideen für Maschinenbauer

Industrial IoT zur Umsatzsteigerung

Mit der Implementierung von IIoT-Technik können Maschinenhersteller wesentlich mehr Produkte anbieten als nur Fernzugriff und Datenaufzeichnung. Einige Maschinenbauer sprechen schon davon, in fünf Jahren 20 Prozent ihres Umsatzes mit digitalen Services erzielen zu wollen. Um diese Dienstleistungen geht es im Artikel.

Bild: ©RS-Studios/stock.adobe.com

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Die Implementierung digitaler Dienstleistungen ermöglicht Produzenten Einsparungen auf Grundlage der Nutzung von erfassten Daten. Auch die Kundenbindung lässt sich digitale Services deutlich erhöhen.

Strategie für Verbrauchsmaterialien

Ob Kapsel-Kaffeemaschinen, Farbdrucker oder Rasierer: Im Alltag wollen immer mehr Firmen durch den Verkauf von Verbrauchsmaterialien einen wiederkehrenden Gewinn einfahren – oft höher als der Erlös aus dem ursprünglichen Produkt. Im Maschinenbau ist meist bekannt, dass Verbrauchsmaterialien, die nicht den Spezifikationen der Maschine entsprechen, zu Stillstandzeiten – und damit hohen Kosten – führen können. Warum also nicht eine Strategie entwickeln, die sich an den oben genannten Beispielen orientiert? Besonders für Hersteller von Verpackungs- oder Druckmaschinen gibt es durchaus Geschäftsmöglichkeiten in diesem Bereich. Unternehmen könnten mit Datenanalyse und Maschinenüberwachung via eines Industrial Internet of Things (IIoT) anbieten, Ihre Kunden teilautomatisiert mit Verbrauchsmaterialien zu versorgen. Ein Beispiel: Verpackungsmaschinenbauer können Plastiktüten für die Prozesse Ihrer Kunden mitliefern und überwachen, wann der Vorrat zur Neige geht. Über Alarmierungen behalten diese Firmen im Blick wenn ihre Kunden beispielsweise nur noch 20% der Materialien vorrätig hat, und liefern neue Verpackungsmaterialien bedarfsgerecht nach. Der Maschinenbetreiber profitiert davon, da er sich nicht mehr um die Materialien kümmern muss und der Lieferant generiert neue Einnahmen und stärkt die Kundenbindung.

Verschleißteile überwachen

Verschlissene Maschinenteile können zu ungeplanten Ausfallzeiten und damit negativen Kundenerfahrungen und steigenden Kosten führen. Oft passiert es, dass kleine Komponenten ausfallen, deren Ersatzteile nicht sofort verfügbar sind. Zwar bieten viele Maschinenbauer Ersatzteilpakete an, bei einem reaktiven Wartungsansatz bedeutet das allerdings, dass die Maschinen bis zur Lieferung dieser Ersatzteile stillstehen. Hier setzt eine Zustandsüberwachung der Verschleißteile an: Per vorausschauender, zustandsorientierter Wartung können Maschinenbauer einen digitalen Service anbieten, mit welchem Kunden im Voraus benachrichtigt und just-in-time mit Ersatzteilen versorgt werden – ohne, dass es zum Maschinenstillstand kommen muss. In einem konkreten Anwendungsfall könnte es so aussehen, dass man durch die Zustandsüberwachung erkennt, wann – im Fall von Maschinen mit Schneidefunktion – Industrie- und Maschinenmesser abstumpfen und diese rechtzeitig ersetzen. Diese Dienstleistung stärkt nicht nur die Kundenbindung, sondern eröffnet auch Möglich­keiten für zusätzlichen Umsatz durch den Überwachungsservice, erweiterte Serviceverträge und Ersatzteilverkäufe.

Sparen durch Maschinenlernen

Maschinenbauer wissen, wie wichtig Optimierungen und Fehlerbeseitigungen von neu entwickelten Maschinen sind. Mit IIoT-vernetzten Maschinen im Feld und machinellem Lernen können Produzenten von Ihren bereits verkauften Maschinen lernen, was sich noch verbessern lässt, damit etwa keine Teile ausfallen. Dazu benötigen Oder Hersteller finden heraus, welche Teile zu robust konstruiert sind. Wenn etwa bei der Konstruktion eines Förderbandes berechnet wurde, dass 4Nm bei 200U/min benötigt werden – durch spätere Analyse der ­Maschinen im Feld aber ersichtlich wird, dass die Last tatsächlich nur bei 3,8Nm liegt. Mit den gewonnen ­Informationen können Hersteller Ihre Maschinen optimieren. Oft werden Konstruktionskriterien und Sicherheits­margen zu hoch angesetzt, um Ausfälle im Feld zu ­vermeiden. Diese Kriterien und Margen im Redesign ­anzupassen, spart Kosten ohne Qualitätseinbußen.

Vorhersage von Ausfällen

Kritische Komponenten sind ein wichtiger Bestandteil von den meisten Maschinen und Anlagen. In der Regel haben diese kritischen Teile zwar eine lange Haltbarkeit, fallen während der gesamten Lebensdauer der Maschine früher oder später aber oft aus. Dies ist besonders gravierend, wenn der Ausfall unerwartet kommt und Produktionsprozesse stört. Denn die meisten Unternehmen haben die kritischen Bestandteile nicht auf Lager, wodurch es zu einer langen Ausfallzeit der Maschine kommen kann. Die ­Lösung: Teileausfälle anhand von Datenauswertungen vorhersagen. Das läuft über ein kritisches Überwachungssystem, bei dem Echtzeitdaten gesammelt und Alarmierungen eingerichtet werden, die auf historischen Daten und erkennbaren Mustern basieren. Dieses kritische ­Überwachungssystem können Maschinenhersteller als zusätzlichen digitalen Service anbieten.


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