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Expertenbeitrag

 Karin Pfeiffer

Karin Pfeiffer

Journalistin

IIoT-Geschäftsmodelle

Predictive Maintenance: Mehr Wunsch als Wirklichkeit?

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Antriebsstrang 4.0: Automatische Wälzlagerdiagnose

Aventics hat bereits erste verkaufsfähige Produkte wie den Smart Pneumatics Monitor vorgestellt, der vorausschauend Anlagenzustand und Verschleiß erkennen soll. Schaeffler bietet Unternehmensangaben zufolge mit dem Smart Eco System eine durchgängige Hard- und Software-Infrastruktur von sensorisierten Komponenten bis zu digitalen Services und Geschäftsmodellen. Die Cloud-Infrastruktur bietet Zugriff auf digitale Services wie Anlagenzustand, Restlaufzeitberechnung und automatische Wälzlagerdiagnose. Mit dem sogenannten Technologie-Demonstrator „Antriebsstrang 4.0“ vernetzt Schaeffler bestehende Technik mit neuen digitalen Services.

Die funktionsübergreifende Sicht auf die Dinge halten die Experten für besonders wichtig.

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Im Digital Lab von Lufthansa Industry Solutions etwa erproben Software-Entwickler, Ingenieure, Vertriebsmitarbeiter, IT-, IoT- und Big-Data-Experten mit Kunden Konzepte und Prototypen für neue digitale Produkte und Services. Ziel ist es, in einer Industrie-4.0-Umgebung Sensortechnik, Vernetzung, Kommunikation und eine intelligente Datenanalyse im Sinne einer kostengünstigen Gesamtlösung zu kombinieren. „So entwickeln wir intelligente Lösungen, zum Beispiel um Füllstände oder Erschütterungen zu erfassen und zu monitoren. Das ermöglicht Reparaturen, bevor Schäden an Geräten die Produktion lahmlegen“, erklärt Dr. Schlüter. Und gemeinsam mit Balluff hat Lufthansa Industry Solutions Smart Mold-ID entwickelt. Mit dem autarken System können Betreiber von Spritzgussmaschinen ihre Produktion besser überwachen. Die Sensoren zeichnen während des Spritzgussvorgangs Prozessparameter wie Temperatur, Durchfluss und Ruck auf, die in die Cloud übertragen und dort gespeichert werden.

Sensorik und AI: Künftig null Störfälle?

Omrons Vision lautet „Null Störfälle“. Um Lerntechnologien für die Auswertung großer Datenmengen zu entwickeln, setzt Omron dabei auf die Kombination von 4M-Sensorik und AI-Technologien. Und Turck wiederum steigert nach eigenem Bekunden mit der Ultraschallsensor-Serie RU mit IO-Link die Anlagenverfügbarkeit durch vorausschauende Wartung an Förderbändern.

Einen weiteren Ansatz könnten Digital Twins wie etwa das Modell von Rockwell liefern. Das digitale Modell eines Produkts, Systems oder Prozesses ermöglicht es, Tests sowie virtuelle Vergleiche von Echtzeitabläufen vor der Inbetriebnahme durchzuführen. So lassen sich die Produktionszeit, Abfall und Ausschuss reduzieren sowie die Effizienz optimieren.

Nur einige Beispiele, laut Studie existieren bereits zahlreiche Ansätze und erste Lösungen in allen Branchen des Maschinen- und Anlagenbaus. Und nicht nur dort. T-Systems etwa agiert bereits mit Services auf diesem Feld.

Ohne Digitalisierungs-Experten und Data Scientists läuft also vermutlich nichts. Und auch sie brauchen dafür einen anspruchsvollen Mix aus Fähigkeiten, weiß Dr. Frank Kienle. Der Senior Data Scientist beim Anbieter von cloudbasierten Predictive Applications Blue Yonder listet auf: Mathematik mit Wissen in Statistik sowie maschinellen Lernverfahren, Programmieren inklusive der stabilen Überführung in operationale Services und das Verständnis über Geschäftsprozesse sowie deren Einbindung in eine entsprechende Strategie. Die Crux: „Personen, die alle drei Bereiche abdecken, sind sehr selten. Es gibt aktuell leider auch nur sehr wenige Studienprogramme, die alle drei Bereiche ansprechen.“

Es "droht" der Einstieg neuer Wettbewerber

Kein Wunder also, dass laut PM-Studie ein klarer Trend zur Kollaboration erkennbar ist. 69 Prozent der Befragten halten eine Kooperation mit spezialisierten externen Partnern für besonders wichtig, insbesondere im Bereich von Software und Datenanalyse. Sogar eine Zusammenarbeit mit den direkten Wettbewerbern schließen 40 Prozent nicht kategorisch aus.

Mit PM-Technologien wie Sensorik, Vernetzung und Rechenpower bahnen sich neue Wartungs- und Produktionsstrategien an. Das macht allerdings auch den Einstieg neuer Wettbewerber aus der digitalen Welt wahrscheinlicher.

Und da überrascht auch ein zentrales Ergebnis der Studie kaum: Bei Maschinenbauern und Komponentenlieferanten herrscht derzeit noch große Unsicherheit hinsichtlich der eigenen Position und Rolle im künftigen PM-Ökosystem. Die Autoren: „Für den digitalen Maschinenbau steht viel auf dem Spiel.“

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