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Plattform für Serviceprozesse

Vorausschauende Wartung automatisiert und vernetzt

Fällt eine Anlage unerwartet aus, liegt das häufig an mangelhaft organisierter Wartung und Instandhaltung. Das Forschungsprojekt STEP arbeitet an einer Plattform, die Unternehmen dabei helfen soll, dieses Problem in den Griff zu bekommen. Das System soll auf der Basis von Maschineninformationen automatisiert Wartungspläne erstellen. Diese könnten etwa von externen Servicedienstleistern zur Planung ihrer Einsätze genutzt werden.

Plattform für Serviceprozesse - Vorausschauende Wartung automatisiert und vernetzt

Bild: USU Software AG

Wartungen sollen weder zu häufig noch zu selten angesetzt werden. Zu häufige Wartungen reduzieren die produktive Zeit der Maschine, zu seltene Wartungen erhöhen das Risiko eines ungeplanten Maschinenausfalls. Beides ist mit Kosten verbunden. Digitale Technologien können helfen: Neue Systeme ermöglichen eine bedarfsgerechte Planung der Instandhaltungsarbeiten. IT-gestützte Produktionssysteme können Störquellen automatisch identifizieren, Fehler erkennen und den passenden Zeitpunkt für eine Wartung voraussagen. Durch die Auswertung von Maschinendaten sowie durch den zielführenden Informationsaustausch zwischen Maschinenbetreibern, -herstellern und Servicedienstleistern kann die Wartung der Anlagen effizienter gestaltet werden. Unnötige Stillstände werden so vermieden und Serviceeinsätze besser planbar.

Maschinendaten erfassen

Die Basis für die Prognose von Servicebedarf ist die Informationssammlung an der Maschine und Anlage. Hierzu werden oft schon vorhandene Sensoren genutzt, die Informationen über den Verschleiß wichtiger Komponenten liefern. Die Sensorwerte werden dabei über ein Condition Monitoring-System erfasst und mit dem Ziel ausgewertet, den Verschleiß einschätzen zu können.

Maschinelles Lernen

Neue Technologien zur Vernetzung von Maschinen und zum maschinellen Lernen erlauben es, auf Basis von Informationen vieler Maschinen und Anlagen immer genauere Aussagen über den aktuellen und zukünftigen Verschleißzustand einer Maschine und damit auch deren Servicebedarf zu treffen. Hier werden meist noch weitere Informationen wie Betriebsstunden oder die letzte Wartung berücksichtigt, um eine möglichst zuverlässige Prognose für den Servicebedarf zu erhalten. Sind dem Servicedienstleister diese Vorhersagen bekannt, kann er seine Einsätze darauf abstimmen. Zur Planung des Servicebedarfs gehört allerdings mehr als der Termin. Es muss geklärt werden, welche Ersatzeile benötigt werden, welche Qualifikation ein Techniker haben muss und wie lange der Einsatz voraussichtlich dauern wird. Auch hier können mit maschinellem Lernen nützliche Informationen ermittelt werden, die Serviceeinsätze besser planbar machen.

Predictive Maintenance

Damit die vorausschauende Wartung funktioniert, müssen Informationen zwischen den Herstellern der Maschinen, den Betreibern und den Wartungstechnikern reibungslos ausgetauscht werden. Über IT-basierte Kommunikationsplattformen lässt sich dieser Austausch strukturieren.

Bedarfsgerechte Planung

An einer solchen Kommunikations- und Koordinationsplattform arbeitet derzeit das Forschungsprojekt STEP. Im Rahmen des Technologieprogrammes ‚Smart Service Welt‘, das vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert wird, entwickelt das Projektteam eine cloudbasierte Plattform, die alle Akteure des Wartungsprozesses miteinander vernetzen will. Auf Basis der Instandhaltungsbedarfe von Maschinen und der Kapazität sowie Auslastung der Serviceorganisation soll sich ein umfassendes Bild des Servicebedarfs und -angebots ermitteln sowie die Planung und Steuerung von Einsätzen optimieren lassen. Anlagen – beziehungsweise die Auswerte-Algorithmen der Maschinenhersteller – können auf der Plattform ankündigen, welcher Servicebedarf demnächst entsteht. Der Dienstleister kann die benötigten Ersatzteile früh bestellen und einen Techniker für den Serviceeinsatz einplanen. Durch die Service-Einsatzplanung sollen Anwender Kosten und Zeit sparen, einmal durch die Planbarkeit des Maschinenstillstands und durch die verkürzte Dauer der Instandhaltung selbst. Andererseits hat der Dienstleister die Möglichkeit, die Routen seiner Techniker effizienter zu gestalten.

Daten rechtskonform geschützt

Ein Augenmerk bei der Entwicklung der Plattform liegt auf dem Datenschutz. Je nach Bedarf kombiniert das System Informationen aus verschiedenen Quellen: Maschinendaten aus dem produzierenden Unternehmen, Verfügbarkeiten von Ersatzteilen von Maschinenherstellern sowie Informationen zu Einsatzplänen und Werkzeugen der externen Wartungsdienstleister. Das STEP-Konsortium arbeitet deshalb an Lösungen rund um den Datenschutz und die Datensicherheit. Das Konsortium wird dabei durch das Zentrum für angewandte Rechtswissenschaften des Karlsruher Instituts für Technologie unterstützt. Die STEP-Plattform soll künftig auch neue Geschäftsmodelle unterstützen. Über die Einsatzplanung hinaus könnten beispielsweise künftig Ersatzteile herstellerübergreifend gefertigt oder bestellt, freie Produktionskapazitäten vermittelt oder Wissen über Produktionsanlagen geteilt werden.

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