Reparaturdaten So erhöhen Sie die Verfügbarkeit Ihrer IIoT-Infrastrukturen

Anbieter zum Thema

PSI Software SE | Business Unit Discrete Manufacturing

BE-terna GmbH

IGZ Ingenieurgesellschaft für logistische Informationssysteme mbH

Prozessmonitoring ist im IIoT etabliert, Daten zu Reparaturen und Ausfallgründen werden jedoch in separaten Systemen dokumentiert. Nun lassen sich disparate Informationscluster zusammenzuführen.

Das Ziel von IIoT ist es, dezentrale Prozesse zentral zu steuern und kosteneffizient zu optimieren. Neben der reinen Echtzeitanpassung von Parametern am Edge-Gerät gewinnen die Daten zunehmend Relevanz für die Wartungs- und Instandhaltungsplanung. Die Verknüpfung von Zustandsdaten, Schwellenwertalarmen und Informationen aus vergangenen Reparaturen ermöglicht es Wartungsteams, sowohl die First Time Fix Rate als auch die Mean Time Between Failures (MTBF) zu erhöhen. Während die First Time Fix Rate aussagt, wie häufig eine Störung bereits bei der ersten Sichtung der betroffenen Anlage behoben werden konnte, stellt die Mean Time Between Failures den durchschnittlichen Zeitraum dar, den eine Anlage tatsächlich produktiv einsetzbar ist. Beide Indikatoren sind entscheidend für eine hohe Verfügbarkeit einer Anlage und beeinflussen dadurch maßgeblich die Profitabilität eines industriellen Prozesses.

Schnellere Reparaturen durch Kontextwissen

Die Einbindung von Reparaturdaten in die IIoT-Steuerung schafft die Grundlage, um:

• Anlagenfehler und -verschleiß frühzeitig zu erkennen.

• die Fehlersuche (Root Cause Analysis) bei Störungen zu beschleunigen.

• ungeplante Stillstände zu vermeiden.

• Stillstandzeiten durch gezielte und schnelle Reparatur zu verringern.

Wartung und Instandhaltung können dadurch von einer reaktiven zu einer proaktiven Arbeitsweise wechseln, denn Zustandsdaten von Anlagen können im Kontext vergangener Vorfälle und Reparaturen interpretiert und entsprechende vorsorgliche Maßnahmen frühzeitig eingeleitet werden. Dies optimiert nicht nur die Einsatzplanung der Instandhaltungsteams, sondern auch die Ersatzteilbeschaffung – ein Bereich, der sonst oft hohe Lagerkosten und lange Wartezeiten verursacht.

Erreicht wird dies, wenn IIoT-Monitoring, Anlagenbetrieb und Field Service Management (Instandhaltung, Wartung) informationstechnisch näher zusammenrücken. Fehler- und Anomalieerkennung, Disposition, Planung, Reparatur und Rückmeldung greifen dann über standardisierte Schnittstellen ineinander und stellen Transparenz sowohl über den gesamten Ablauf als auch über die Anlagenhistorie her. Zwei deutsche Unternehmen führen seit 2025 beide Stränge zusammen. Dabei werden die AIoT-Plattform von Cumulocity und mfr, die Field Service Management (FSM) Plattform von Simplias, über eine Schnittstelle miteinander verbunden.

Nahtlose Datenübergabe zwischen Produktion und Instandhaltung

Die AIoT-Plattform von Cumulocity bildet die Basis für das Management und die Nutzung der IIoT-Daten. Das zentrale Cockpit verbindet je nach Bedarf:

• Geräteintegration und -management

• Fernüberwachung und -steuerung

• Digital Twin Manager

• Streaming Analytics

• Data-Lake-Integration mit Hyperscalern und Open-Source-Tools

In der AIoT-Plattform können die Anlagenverantwortlichen Schwellenwerte definieren, die bei Überschreitung einen Alarm auslösen. Dieser erzeugt automatisch einen Service Request, der neben den meldungsrelevanten Monitoringdaten auch Informationen bereitstellt, die für eine schnelle Lokalisierung und Fehlerbehebung entscheidend sind:

• Standort

• Seriennummer, Model und weitere Anlagenkennungen

• Fehlerbild und Anlagenhistorie

• Anlagenzustand während des Fehlers

• Firmware- und Softwareversionsstände

Der Service Request wird automatisiert mit allen Informationen an die FSM-Plattform mfr weitergeleitet und kann umgehend in die Instandhaltungsplanung eingetaktet werden. Das FSM-Tool verschlankt den gesamten Prozess des Field Service Managements sowohl im Office als auch am Einsatzort des Außenteams mit:

• intelligenter Einsatz- und Routenplanung

• mobiler Dokumentation

• dynamischen Checklisten

• auftragsbezogenen Materiallisten

• Mandantenfähigkeit

• vollständiger Anlagendokumentation und -historie

Reparatur bereits beim ersten „Besuch“

Durch die Anlagenhistorie kann das FSM-Team bereits ableiten, ob eine bekannte Störung vorliegt und mitunter direkt repariert werden kann (First Time Fix Rate) oder ob ein Vorabtermin notwendig ist, um den Grund zu evaluieren. Zudem kann direkt bestimmt werden, welche Qualifikationen, Reparaturzeit, Ersatzteile und Werkzeuge für die Reparatur notwendig sind.

Die Technikerinnen und Techniker des FSM-Teams fahren somit vollständig informiert und ausgerüstet zur Anlage. Leerfahrten und Mehrfachtermine werden reduziert. In der App werden die Arbeiten über anlagenspezifische Checklisten, Fotos und Notizen digital dokumentiert. Das funktioniert auch im Offline-Modus. Die Informationen werden dann bei nächster Gelegenheit mit der zentralen Instanz der FSM-Plattform synchronisiert. Sind die Arbeiten abgeschlossen, werden alle anlagenrelevanten Informationen des Vorgangs in die AIoT-Plattform zurückgespielt.

Zusammenhänge verstehen und Verfügbarkeit steigern

Die neuen Informationen werden Teil der Anlagenhistorie und ermöglichen die weitere Optimierung der Anlagensteuerung und des Instandhaltungsprozesses. Unternehmen mit IIoT-Flotten können so Anlagenüberwachung, Anlagenbetrieb und Field Service Management als durchgehenden Prozess ohne Reibungsverluste verknüpfen.

Zusätzlich können die Daten in einen Digitalen Zwilling eingespeist werden. Die Modellierung der industriellen Anlagen und Prozesse wird so um weiteres betriebsrelevantes Wissen erweitert, das Profitabilität und Cost of Ownership positiv beeinflussen, wie:

• Verschleißrate

• Belastungsgrenzen

• Reparaturbedarf und -kosten

• ursachenbezogene Verfügbarkeit und Stillstände

Dieses erweiterte Verständnis über die IIoT-Anlagen befähigt die Verantwortlichen nicht nur, Best Practices für Reparaturen abzuleiten und Serviceverträge bedarfsorientiert zu planen. Es erlaubt auch, zukünftige Investitionen in IIoT unter Berücksichtigung der Lebenszykluskosten und des Abgleichs von Anforderungen und dem realen Systemverhalten zu gestalten.