Vorausschauende Wartung: Was Predictive Maintenance wirklich bringt

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Industrie 4.0 verspricht durch vernetzte Maschinen eine höhere Effizienz bei der Produktion sowie Erkenntnisse durch Datenanalysen und eine bessere Maschinenverfügbarkeit. Dadurch werden die maximale Auslastung und Vermeidung von Ausfallzeiten erreicht. Künstliche Intelligenz, Augmented Reality und Internet der Dinge unterstützen dabei, dass die Anlagen zuverlässig laufen und Fehler frühzeitig identifiziert werden.

Vorausschauende Wartung: Optimal abgestimmte Prozessketten in der Fertigung sind wichtig, um den bestmöglichen Return on Investment (ROI) zu erzielen. Ähnlich wie bei globalen Lieferketten muss auch in der Fertigung jeder Schritt Hand-in-Hand gehen, um im internationalen Vergleich bestehen zu können. Das bringt auch einige Herausforderungen mit sich: Steht beispielsweise eine Maschine still und kann das Problem nicht zeitnah behoben werden, führt das zu Störungen in der gesamten Produktion. Wenn dann kein Experte unmittelbar zur Verfügung steht, können die Kosten schnell explodieren.

Predictive Maintenance mit IoT und KI

Moderne Anlagen generieren während des Betriebs Daten, die ein umfassendes Bild über den Zustand der Anlage liefern, beispielsweise auf Basis von Vibrationsmustern, Temperaturentwicklung oder Geräuschpegel. Dank Retrofitting über entsprechende Sensoren können auch ältere Maschinen entsprechend nachgerüstet werden. Die Erfassung dieser Daten über ein IoT-Netzwerk und deren Analyse ermöglichen die Umsetzung von Predictive-Maintenance-Szenarien, um Fehler bereits frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu Schäden oder Maschinenausfällen führen.

Da die zu analysierende Datenmenge enorm groß ist, kommt zur Gewinnung hilfreicher Erkenntnisse künstliche Intelligenz zum Einsatz. Diese Technologie kennt den Normalzustand einer Maschine und die optimale Ausprägung aller Parameter. Erfassen die Sensoren an der Anlage Abweichungen, zum Beispiel einen plötzlichen Temperaturanstieg, wird dies durch das System registriert. In diesem Fall können unterschiedliche Eskalationsstufen implementiert und Schritte zur Deeskalation programmiert werden.

Temperaturanstieg löst ersten Eskalationsschritt aus

Ein solcher Stufenplan könnte wie folgt aussehen: Wird ein Temperaturanstieg bei der Maschine festgestellt, prüft das System, ob sich dieser in einem bestimmten Zeitraum wieder normalisiert. Wenn ja, wird der Vorfall dokumentiert. Sinkt die Temperatur in dieser Zeit nicht, löst die KI den ersten Eskalationsschritt aus: Ein Mitarbeiter bekommt über das IoT-System eine Nachricht über den Vorfall zugeschickt. Jedoch muss er noch nicht aktiv werden. Die KI überwacht weiterhin die Situation. Bleibt die Temperatur hoch oder steigt sogar weiter an, tritt die nächste Eskalationsstufe in Kraft: Das System erhöht automatisch die Kühlleistung und prüft, ob die Temperatur dadurch wieder auf Normalzustand sinkt. Der Mitarbeiter erhält dazu eine weitere Benachrichtigung.

Wurde das Problem dadurch immer noch nicht behoben, alarmiert die KI den Mitarbeiter, dass Handlungsbedarf besteht. Dieser kann sich nun durch Fernzugriff und mit Hilfe der IoT-Anbindung, entweder aus seinem Büro oder sogar von einem anderen Standort aus, auf die Anlage aufschalten. Die KI stellt die relevanten Daten, wie Fehlercode, Maschinentyp und ähnliches zur Verfügung, damit der Mitarbeiter alle Informationen hat, um eine rasche Diagnose vorzunehmen. Handelt es sich um ein Software-Problem, kann die Maschine direkt aus der Ferne konfiguriert werden. Liegt die Ursache bei der Hardware, erhalten Mitarbeiter ebenfalls digitale Hilfe – durch AR. Das gilt auch für reguläre Wartungen im Rahmen von Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung).

Vorausschauende Wartung mit Wearables und AR smart digitalisieren

Meist sind es nur kleine Handgriffe, die große Ausfälle vermeiden können, sei es das Nachfüllen von Kühlflüssigkeit, das Austauschen von Lagern oder das Wechseln von beweglichen Teilen. Solche Wartungsabläufe werden als Schritt-für-Schritt-Anleitung, auch Workflow genannt, den Servicetechnikern direkt auf ein Wearable, wie Smart-Glasses, via AR zur Verfügung gestellt. Die AR-Elemente, dazu gehören auch Hologramme, werden dem Techniker bei der Arbeit an der Anlage im Sichtfeld eingeblendet, so dass er die Arbeitsschritte vor Augen, aber beide Hände frei für die Ausführung der Wartungsmaßnahmen hat. Um das Qualitätsmanagement und die Auditfähigkeit zu gewährleisten, können alle Handgriffe über eine eingebaute Kamera in der Brille dokumentiert werden.

Sollte für die Behebung eines Problems Unterstützung durch einen externen Experten nötig sein, hilft auch hier AR. Ausgestattet mit Smart-Glasses oder einem Smartphone, auf dem die AR-Anwendung läuft, werfen Techniker vor Ort und der Experte aus der Ferne einen gemeinsamen Blick auf die Situation. Durch die Kamera des Endgerätes wird das gleiche Bild an beide Parteien übertragen. Anstatt sich auf mündliche Richtungsanweisungen zu verlassen, wie es bei einem Telefonat nötig wäre, können hier visuelle Markierungen platziert werden, die an ihrer Position haften bleiben. Zum Beispiel, um dem Techniker zu erklären, in welcher Reihenfolge er einen Maschinenteil auseinanderbauen muss, um an das zu reparierende Teil zu kommen. So ist eine klare Kommunikation gewährleistet.

Das Expertenwissen muss dabei nicht zwangsläufig aus dem eigenen Unternehmen stammen. IoT und AR eröffnen auch Maschinenbauern neue Möglichkeiten ihre Kunden zu unterstützen, ihnen ein besseres Serviceerlebnis zu bieten und dabei gleichzeitig neue Geschäftspotenziale zu eröffnen.

Vorausschauende Wartung: Von Erzeugern zu Leistungsanbietern

Für Maschinenhersteller eröffnen KI, IoT und AR neue Möglichkeiten, ihren Kunden zusätzliche Services anzubieten und das bisherige Geschäftsmodell zu erweitern. Über eine Datenstandleitung zum Kunden können Hersteller Maschinen aus der Ferne überwachen. Zeigt sich eine Anlage auffällig, kontaktiert der Hersteller den Kunden proaktiv und kann ihm entweder durch den Zugriff auf die Maschine via IoT oder über AR bei Hardware-Problemen helfen. Auch das Auslesen relevanter Informationen sowie ein Termin für den Besuch eines Technikers mit dem nötigen Ersatzteil kann so vereinbart werden.

Die Kunden haben den Überblick über die eigenen Daten und können selbst bestimmen, wer und in welchem Umfang auf ihre Maschinen zugreift, falls sie keine dauerhafte Datenübertragung zum Hersteller wünschen. Wenn nötig, können sie einen temporären Zugriff auf das eigene Netzwerk und die Maschinen einrichten. So profitieren Kunden einerseits von den Vorteilen, wie schnellerem Kundensupport, können aber gleichzeitig Datenschutz sicherstellen. Ob als Techniker, Unternehmen oder Maschinenbauer: Moderne Technologien wie KI, AR und IoT helfen den verschiedenen Stakeholdern, die Produktion durch Predictive Maintenance Wartung und schnelle Fehlerbehebung am Laufen zu halten.

Der Autor Dr. Hendrik Witt ist Chief Product Officer bei TeamViewer.

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