fluid-Expertenrunde Predictive Maintenance

Das Potenzial mit einer Vielzahl an Daten effizienter produzieren zu können, ist riesig. Verlieren Sie dabei aber nicht den Überblick. Bild: fotolia - Konstantin Hermann

Der Puls eines Trends lässt sich wohl nirgends so gut fühlen wie auf Messen. So auch in diesem Jahr auf der Hannover Messe: Gleich eine ganze Sonderschau widmeten der VDMA, die Deutsche Messe und zahlreiche Unternehmen der Antriebs- und Fluidtechnik dem Thema Vorausschauende Wartung. Predictive Maintenance 4.0 lautete der Titel der Veranstaltung, die damit gleich zwei Hype-Themen verheiratete.

Eine Beziehung, die für Bernhard Müller vom Sensorikspezialisten Sick schlicht logisch ist: „Industrie 4.0 beruht darauf, dass Daten zu neuen Funktionalitäten zusammengebaut werden. Erst wenn die Menge der Daten, die Vielzahl der Informationen miteinander in Verbindung gebracht werden und ein Trend oder Effekt erkennbar ist, gelingt Predictive Maintenance.“ Katalysator dieser Korrelation von Daten sei die zunehmende Digitalisierung der Industrie- und Arbeitsprozesse erklärt Dr. Carsten Holtmann, Leiter Internet of Things Data & Analytics Solutions vom IT-Giganten IBM: „In der Industrie wird bereits heute wahrgenommen, dass Datenschätze existieren und dass Entscheidungsunterstützung auf Basis dieser Daten möglich ist. Entscheidungsunterstützungssysteme – egal ob analytisch oder kognitiv – betreiben wir seit 30, 40, 50 Jahren federführend im Unternehmen und deshalb ist es für uns naturgegeben, dass das ein sehr spannendes Feld ist.“

Warum eigentlich 4.0?

Andreas Dejok, Entwicklungs- und Applikationsingenieur, Eaton
„Selbst die Daten einfacher Hydraulik-Komponten können durch intelligente elektrische Verdrahtungssysteme und über herstellerunabhängige Protokolle wie OPC-UA bereits heute in Cloud-Umgebungen einer Smart Factory eingespeist werden.“ - Andreas Dejok, Eaton. Bild: fluid

Im Gegensatz zur IT-Branche hat die Erkenntnis, dass Daten Gold sind, die Industrie nicht ganz so schnell erreicht. „Ich erinnere mich, dass Maschinen lange erst dann gewartet wurden, wenn sie kaputt waren“, sagt Andreas Dejok, Entwicklungs- und Applikationsingenieur bei Eaton, und führt aus: „Man hatte entweder Ersatzteile, um die Maschinen wieder in Gang zu bringen oder man hatte Stillstandzeiten, um besseres Material zu beschaffen.“

Sicher: Die Entdeckung des Jahrhunderts ist Predictive Maintenance nicht – da sind sich unsere Experten einig – wohl aber eine Weiterentwicklung, wie auch schon auf der Sonderschau auf der Hannover Messe betont wurde. So ist zwar die Zustandsüberwachung von Maschinen und Bauteilen mittels Sensortechnik – kurz: Condition Monitoring – in der Industrie bereits seit Jahrzehnten im Einsatz. „Der 4.0-Ansatz von Predictive Maintenance ist jedoch, dass ich vorausschauende Instandhaltung mit gewissen digitalen Werkzeugen kombiniere“, erklärt Christian Meindl, Produktmanager bei Hydac Filter Systems. Am Ende, setzt Meindl dagegen, sei Industrie 4.0 jedoch nicht nur Digitalisierung, sondern der Zusammenschluss von mehreren Ebenen: einer objektbezogenen Ebene, beispielsweise der Maschine, einer IT-Ebene, zum Beispiel einer übergeordneten Daten-Cloud und dem Menschen, der mit diesem System interagiere, so der Experte.

Bernhard Müller stimmt Meindl hier zu: „Sicher gibt es Sensoren, die immer noch besser und schneller werden oder die weitere Kommunikationsschnittstellen bieten, um an Daten zu gelangen. Das wichtige Differenzierungsmerkmal von Industrie 4.0 ist jedoch, dass sich Daten von Applikationen lösen. Es existieren Daten und daraus bedienen sich Applikationen.“

Was also tun mit den Daten? Dr. Carsten Holtmann von IBM nennt es Entscheidungsunterstützung, Bernhard Müller von Sick nennt es Information. Das Wort-Ungetüm Digitalisierung spielt für Müller dabei nicht einmal die zentrale Rolle: „Digitalisierung ist für mich nicht Industrie 4.0, das ist vorbei. Industrie 4.0 ist für mich, wie gehe ich mit Daten um, was tue ich aus Daten, was mache ich aus Daten, wie bekomme ich einen Mehrwert aus dem, was mir die Datenwelt erschließt. Dass dazu Sensoren nötig sind, ist naheliegend, weil heute niemand mehr Daten mit der Tastatur eingibt. Stattdessen wird die reale Welt über Sensorik in eine Datenwelt überführt, in der man dann aus diesen Daten Informationen generieren kann, die vorher so nicht sichtbar sind.“

Carsten Holtmann, Leiter Internet of Things Data & Analytics Solutions vom IT-Giganten IBM
„Predictive Maintenance ist eine Reise: Vorausschauende Wartung sollte schrittweise in die Realität umgesetzt werden.“ - Dr. Carsten Holtmann, IBM. Bild: fluid

Die reale Welt, so die Meinung unserer Experten – das ist die physische fluidtechnische Komponente, das ist die physische Maschine. Zu einem cyber-physischen System (CPS) wird diese Komponente erst dann, wenn sie sämtliche Daten als Quelle an eine Cloud kommuniziert, aus der sich wiederum beispielsweise die Maschine bedient. Die Korrelation der Daten und damit der Mehrwert für den Maschinenbetreiber ergibt sich so am Ende aus der Vernetzung – soll heißen: in der intelligenten Produktion von morgen aus der Echtzeit-Kommunikation von Maschinen, Komponenten und Menschen untereinander. „Entscheidungen besser machen“, nennt das Dr. Carsten Holtmann.

Die fluid-Expertenrunde Predictive Maintenance 4.0 im Video