Abläufe im technischen Service digitalisieren und automatisieren

Predictive Maintenance, Chatbots, Augmented- oder Virtual Reality – Zukunftstechnologien, an denen kein Unternehmen vorbeikommen wird

Häufig wird der Blick dabei nur auf diese Trendthemen gerichtet, der Weg dorthin aber wird vernachlässigt. Ein praktikablerer Ansatz wäre ein solides Fundament für diese Entwicklungen zu errichten. Wie sieht dieser erste Schritt des Transformationsprozesses aus?

Höher, schneller, weiter – laut KVD Service-Studie 2021 planen Top-Performer hohe Investitionen in Zukunftstechnologien. Neben Condition-Monitoring, Chatbots, Identifikationstechnologien sowie Augmented- oder Virtual Reality zählt auch die Predictive Maintenance zu den zentralen Investitionsfeldern. Grundsätzlich löblich, schließlich sind die vielen Vorteile dieser Innovationen nicht von der Hand zu weisen. Verzichtet ein Unternehmen freiwillig auf diese, wird es am schnelllebigen Markt kaum noch Chancen haben. Trotzdem sollte die digitale Transformation nicht unüberlegt angegangen werden. Denn was beim Hausbau gilt, lässt sich ebenso hier anwenden: Ein gutes Fundament sorgt für den nötigen Halt.

Viele sprechen über Predictive Maintenance, aber wie sieht es mit den Voraussetzungen dafür aus? Predictive Maintenance ist eine der greifbarsten Anwendungen der Industrie 4.0. In Echtzeit werden Daten von Maschinen ausgewertet.

Diese Daten bestimmen den Gerätezustand und prognostizieren, wann eine Störung entstehen könnte. Das reduziert Stillstände in der Produktion auf ein Minimum. Viel zu häufig werden Unternehmen aber noch vom Ausfall ihrer Maschinen überrascht.

Wartung und Instandhaltung erfolgen reaktiv. Der Sprung zur Predictive Maintenance? Ein Kraftakt, der ohne eine technologische Basis zu einer (zu) großen Herausforderung wird. Nicht selten wird hier noch mit Papier und Bleistift gearbeitet und so stehen die benötigten Informationen nicht digital zur Verfügung.

Der direkte Sprung in die Vorhersage von Störungen wäre verfrüht. Oft hilft in diesem Fall ein Zwischenschritt – oder um im Bild von weiter oben zu bleiben: ein Fundament. Ein erster Schritt wäre, die Reactive Maintenance zunächst zu optimieren, um dann präventive Wartungsoptionen zu implementieren. Darauf aufbauend folgt die zustandsorientierte Instandhaltung, bei der Sensoren und Zähler genutzt werden, um den aktuellen Zustand einer Maschine im Blick zu behalten – und frühzeitig auf Fehlfunktionen reagieren zu können. So beugen Unternehmen unerwarteten Ausfällen ihrer Maschinen und Produktionsanlagen vor und sammeln die bereits angesprochenen Daten für die Vorhersagemodelle der Predictive Maintenance.

Der Nutzen von präventiver Wartung und Instandhaltung

Viele Unternehmen bremsen die Idee, ein präventives Wartungskonzept zu implementieren, erst einmal aus. Grund dafür: die fehlende Zeit, die aufgrund einer engen Personaldecke oftmals nicht zur Verfügung steht. Diese ist aber nötig, um Informationen vom Papier in eine Softwarelösung zu übertragen. Das allerdings nicht zu tun – oder immer weiter aufzuschieben ist kontraproduktiv. Ein möglicher Kompromiss wäre, nur die wichtigsten Altdaten zu erfassen und alle Neudaten konsequent in die Softwarelösung zu integrieren. Schon nach kurzer Zeit kann darauf basierend die Optimierung der Wartungsplanung angegangen werden. Natürlich kann auch auf die Erfassung von Altdaten verzichtet werden, ein nicht selten bevorzugtes Modell. Man sollte sich dann aber darüber bewusst sein, dass das Sammeln der notwendigen Datenmenge länger dauert und vergangene Erfahrungen verloren gehen.

Zu guter Letzt der wohl größte Vorteil der präventiven Wartung: Unternehmen können damit schlichtweg besser planen. Denn nun verfügen sie über die richtigen Informationen zur richtigen Zeit. Wenn sie wissen, wann welche Maschine gewartet werden muss, können Sie besser planen. Und dadurch Material, Zeit, Personal und schließlich Geld sparen.

Eine optimale Wartung sorgt für reduzierte Ersatzteil-, Ausrüstungs- und Personalkosten: Oft kommen Unternehmen einem Totalausfall der Maschine zuvor, in dem sie nur defekte Einzelteile austauschen müssen – ein solcher Austausch ist in der Regel mit weniger Personalkosten verbunden. Außerdem minimieren Unternehmen mit auf Daten basierenden, geplanten Wartungszeiten ihren Produktionsausfall.

Diesen Schritt in der Maintenance Strategie umzusetzen, erfordert einen Wandel im Betrieb. Hürden müssen übersprungen, Grundlagen geschaffen werden. Das ist nicht im Handumdrehen zu bewerkstelligen – zahlt sich aber über die Zeit aus. Und erst, wenn diese Basis geschaffen ist, wurden ausreichend Daten gesammelt, um sich dem nächsten Schritt – der Vorhersage von Störungen – zu widmen.

Wie optimieren Unternehmen Ihre Wartung und Instandhaltung?

Experten und Analysten halten eine CLOUD IT dafür bestens geeignet. Eine Lösung, die alle Informationen möglichst auf einer Daten-Plattform zusammenträgt, damit sie dem gesamten Unternehmen ohne Differenzen zur Verfügung stehen. Vorteilhaft wäre hier eine CLOUD ERP Suite mit ihren betriebswirtschaftlichen Funktionen, die zugleich die Prozesse der Instandhaltung beinhaltet. Mit solch einer Cloud ERP Lösung sehen Unternehmen ihre Wartungsprozesse auf einen Blick – und können bei einem Ausfall in Echtzeit reagieren.

Was man noch tun kann, um die Abläufe zu optimieren? Maschinen und jegliches instandhaltungsrelevante Equipment werden mit Bar- oder QR-Code-Labels versehen. Bei einem Maschinen-Ausfall können Mitarbeiter den QR-Code mithilfe einer App auf dem Smartphone scannen und das samt Bild und Fehlerbeschreibung schnell und digital an das ServiceDesk oder das Instandhaltungsteam senden. Sämtliche Aktivitäten werden in die cloudbasierten ERP- und Instandhaltungsprozesse eingebunden. Mithilfe mobiler Apps reagieren Mitarbeiter schnell auf Ausfälle, zudem stellen sie sicher, dass Informationen – anders als bei Meldungen per Telefon oder E- Mail – nicht verloren gehen. Bestellungen von Ersatzteilen, Verbrauchsmaterial oder externen Dienstleistern lassen sich direkt und ohne weiteres Zutun erledigen, da diese ebenso in die ERP-Prozesse integriert sind. Ein jeder dieser Fälle dient letzten Endes auch als wertvolle Erfahrung für die Analyse.

Mit den gesammelten Daten lassen sich Wartungspläne weiter optimieren und Unternehmen machen ganz automatisch einen weiteren Schritt in Richtung Predictive Maintenance.