Condition Monitoring Symbolbild, Bild: Adobe Stock/chombosan

Condition Monitoring erlaubt es, aus der Ferne den Zustand einer Anlage zu überprüfen. Die so gesammelten Daten ermöglichen neue Geschäftsmodelle, vor allem im Service und der Instandhaltung. Bild: Adobe Stock/chombosan

Keine Frage, die Botschaft ist angekommen. Die Rede ist von einer Studie zu Predictive Maintenance von Roland Berger, VDMA und Hannover Messe, laut der ein schneller Durchbruch nur mit neuen Innovationsmethoden wie Design Thinking oder Co-Creation funktioniert. Know-how vermittelten dazu in Frankfurt am Main elf Fachleute unterschiedlicher Branchen.

„Erfolgreich ist nicht der Erste oder Stärkste, sondern derjenige, der sich durch die eigene digitale Transformation am schnellsten anpasst“, ist Volker Nestle überzeugt, Leiter des Zentralbereichs Forschung und Entwicklung bei Trumpf. Im Mittelpunkt der „Digitalen Ambition“ des Herstellers stehen unter anderem Condition Monitoring-Lösungen für Maschinenbetreiber. „Der Kunde erhält eine Echtzeit-Visualisierung der Zustände seines Laserpools“, erläuterte Nestle. „Das ist ein Feature, das heute immer mehr Kunden fordern.“ Die sogenannten Smart View Services bieten Betreibern die Möglichkeit, zum Beispiel mit Hilfe eines elektronischen Kalenders Wartungen zu planen. Wichtig für größere Unternehmen mit Fertigungsverbünden sei außerdem die Möglichkeit, die aktualisierten Informationen von Werk zu Werk zu übertragen.

Einen Schritt weiter gehen die Ansätze mit Reporting und Datenanalyse. Hier werden die Laser fortlaufend überwacht. Algorithmen werten die erzeugten Daten aus. So lassen sich zum Beispiel durch die Beobachtung des Streulichts von Lasern Trends ableiten, um dann im Fall der Fälle rechtzeitig den Service zu aktivieren. Nestle erklärt: „Mit Hilfe der erzeugten Daten hat der Servicetechniker vor Ort genau die richtige, auszuwechselnde Komponente zur Hand.“ Auf diese Weise lasse sich sicherstellen, dass Service-Einsätze schneller ablaufen.

Volker Nestle, Trumpf, Bild: Nikolas Fecht

„Erfolgreich ist nicht der Erste oder Stärkste, sondern derjenige, der sich mit Hilfe von Internet-of-Things am schnellsten anpasst.“

Fortlaufende Überwachung der Maschine

Eine wichtige Rolle spielt bei diesem „Condition Based Service“ die Speicherung der Daten. Der Maschinenhersteller achtet darauf, dass der Betreiber die Kontrolle darüber behält, wer Zugriff auf die Daten im sogenannten internen Qualit Maintanence y Data Storage hat. Es handelt sich dabei um eine beim Betreiber installierte IT-Infrastruktur. Die Entwicklung der Prozessdaten der Maschinen kann so über Jahre hinweg verfolgt und analysiert werden. Über sichere Schnittstellen wie Factory-Gate überwacht und wertet Trumpf die Daten aus. Der Betreiber erhält über sein IT-System die Auswertungen als Feedback.

Bewährt hat sich das bereits in Stuttgart: 2017 erhielt der Anbieter den Daimler Supplier Award nicht nur für die gemeinsame Entwicklung eines neuen Laserschweißverfahrens für die aktuelle Mercedes-Benz E-Klasse, sondern auch für die damit einhergehende Implementierung von Condition Monitoring in der Produktion.

Für Martin Hankel, Leiter Digital Business bei Bosch Rexroth Hydraulics, spielt die Mathematik eine wichtige Rolle bei Predictive-Maintenance-Konzepten. Sein Erfolgsrezept lautet: Mit Hilfe selbst lernender Systeme Sensor-Daten aus Maschinen sammeln, bewerten und vorhersagen, um daraus ein einfaches mathematische Modell zu entwickeln, das vor Ort auch mit wenigen Daten zuverlässig Vorhersagen macht. „Wir reduzieren bei unserem Online-Diagnostics-Network Odin aus dem gesamten Datenbestand an Trainingsdaten ein vereinfachtes Modell, mit dem wir die Maschinenüberwachung durchführen“, erklärte Hankel. An einer Axialkolbenpumpe demonstrierte der Fachmann, wie sich mit einfacher, bereits bei vielen Firmen installierter Sensorik der Pumpenzustand über einen Zeitraum von sieben bis zehn Tage zuverlässig vorhersagen lässt. „Es laufen nach diesem Prinzip bereits erfolgreich mehrere Projekte“, berichtet der Fachmann. „Wir detektieren mittlerweile auch erste Fremdprodukte, bei denen wir zuverlässig Anomalien nachweisen konnten.“

Standards für den Datenaustausch

Wer aber in größeren digitalen Dimensionen denkt, dem empfiehlt Hankel, sich langfristig auf die Time-Sensitive-Networking-Standards (TSN) der Time-Sensitive-Networking-Task-Group einzustellen. Hankel erklärt: „Über ein TSN-Netzwerk kann jeder zukünftig Sensordaten direkt aus der Feldebene über alle Instanzen hinweg erhalten.“

Am Bosch-Rexroth-Standort in Erbach bei Frankfurt am Main treffen sich mittlerweile mehr als 20 Firmen, die Komponenten mit integrierter TSN-Technik und OPC-UA-Schnittstellen in einem TSN-Testbed erproben. Um TSN zu forcieren und weiter voran zu bringen, hofft die Arbeitsgruppe auf die Mitwirkung weiterer Firmen.

Ebenso wichtig sei eine gemeinsame Sprache in Form von standardisierten Daten, die erst den Informationsaustausch zwischen Komponenten und Systemen aus unterschiedlichsten Herstellerwelten erlaubt. Hier arbeitet das Unternehmen unter anderem in der VDMA-Arbeitsgruppe „Industrie 4.0 - AK Fluidtechnik“ mit anderen Hydraulik- und Pneumatik-Herstellern zusammen. Die standardisierten Daten werden dann über Ecl@ss und Iso in die Normung eingebracht.

Neue Geschäftsmodelle im Service

Clever gesammelte, ausgewertete und analysierte Daten lassen sich jedoch nicht nur für Condition Monitoring und Predictive Maintenance nutzen, sondern auch für neue Geschäftsmodelle, die auf diesem Gebiet im Kommen sind. Wenn es um die Weiterentwicklung des eigenen Service geht, kann die VDMA-Business-Advisory weiterhelfen. Verbands-Mitglieder können sich von den Experten dieser Verbandsorganisation Fragen rund um die betriebliche Wertschöpfungskette beantworten lassen. Leiterin dieses Teams, Bianca Illner, will zudem mit der Initiative „Fit for Service: Position bestimmen – Potenziale indentifizieren – Serviceerfolg steigern“ Unternehmen helfen, den Erfolg ihres Services zu steigern.

Zusammen mit der Unternehmensberatung Goetzpartners hat ihr Team anhand von Benchmark-Umfragen bei Mitgliedsfirmen die 43 Faktoren identifiziert, die für den wirtschaftlichen Service-Erfolg sorgen. Auf Basis dieser Ergebnisse und mit Hilfe eines Online-Selbstbewertungstools lässt sich die eigene Servicesituation im Vergleich zu den Best-in-Class im Maschinen- und Anlagenbau besser erkennen. Die Ergebnisse der Studie liefern auch Handlungsempfehlungen, um den eigenen Service weiterzuentwickeln.

Bianca Illner, Bild: Nikolaus Fecht

„Während sich die Maschinen- und Anlagenbauer auf die digitale Veredelung bestehender Produkte konzentrieren, will die IT-Branche ihr Geschäft systematisch in Richtung produzierende Unternehmen weiterentwickeln. Das ist ein frontaler Angriff auf unsere digitalen Geschäftsmodelle!“

Frontaler Angriff

Doch wie sieht es generell strategisch auch mit Blick auf Condition Monitoring und Predictive Maintenance aus? Bianca Illner gibt anhand einer Studie (Vergleich der Ansichten des Maschinen- und Anlagenbaus mit denen der IT-Branche) einen interessanten Denkanstoß: „Während sich die Maschinen- und Anlagenbauer auf die digitale Veredelung bestehender Produkte konzentrieren, will die IT-Branche ihr Geschäft systematisch in Richtung produzierende Unternehmen weiterentwickeln. Das ist ein frontaler Angriff auf unsere digitalen Geschäftsmodelle!“

So einfach und schnell könne der IT-Branche der Einstieg aufgrund der Komplexität des Maschinen- und Anlagenbaus nicht gelingen, es drohe aber jetzt schon in vielen Bereichen wie mathematische Algorithmen und Cloud-Analysen ein neuer, ernstzunehmender Wettbewerb.

Mögliche Konkurrenz aus der IT im Auge behalten

Zu den Firmen, die mögliche Wettbewerber aus der IT-Branche mit ihren neuen digitalen Geschäftsmodellen sehr genau beobachtet, zählt SW Schwäbische Werkzeugmaschinen. Verantwortlich für die interne Digitalisierung ist dort Johannes Zuck-schwerdt, Leiter Organisationsentwicklung/Projekt-Portfoliomanagement. Das Unternehmen setzt seit Jahren auf digitale Dienstleistungen auf Basis einer ausgereiften Cloud-Plattform. Auf diese Weise können die Mitarbeiter frühzeitig erkennen, wann ein Verschleißteil ausgetauscht werden muss. Die von SW angebotenen digitalen Dienstleistungen werden kontinuierlich weiterentwickelt und basieren aktuell auf zwei der größten IoT-Cloud-Plattformen.

Dabei hat Zuckschwerdt den drohenden Wettbewerb der IT-Branche schon im Visier: Wann sind IT-Konzerne in der Lage anhand von Algorithmen den Verschleiß von Komponenten zu berechnen? Wie viel Vorsprung bietet das Domain-Know-how des Maschinenbauers? Im Prinzip sind es die gleichen Fragestellungen wie im Automobilbau beim autonomen Fahren. Diese und weitere Überlegungen werden im Zuge der digitalen Transformation des Unternehmens intensiv diskutiert.

So aggregiert SW schon seit einigen Jahren Daten und beschäftigt sich intensiv mit der Weiterentwicklung von neuen Dienstleistungen auf Basis innovativer Algorithmen. Dabei gehe es jedoch nicht nur darum, den Service zu optimieren – also zum Beispiel das Ersatzteilgeschäft neu zu organisieren oder den Betreibern Transparenz über ihre Maschinen zu ermöglichen, sondern auch um neue Geschäftsmodelle wie „pay per use“, bei dem der Anwender nicht die Maschine, sondern ihren effizienten Nutzen bezahlt. Zuckschwerdt: „Das alles geschieht mit dem Ziel, dem Kunden in einer digitalen Welt bessere Maschinen und Services anzubieten.“ do

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