Im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung und begünstigt durch die heute dank Sensoren in großer Zahl verfügbaren Maschinendaten setzen produzierende Unternehmen zunehmend auf die vorausschauende Wartung ihrer Anlagen. Diese bringt starke Vorteile für die Planung von Betriebsabläufen mit sich: Produktionsleiter und Wartungsteams erkennen den drohenden Ausfall oder vorzeitigen Verschleiß von Teilen frühzeitig und können den Austausch proaktiv angehen. Ein vorausschauendes Instandhaltungskonzept stellt beteiligten Gewerken und Abteilungen ausreichend Zeit und Informationen zur Verfügung, um alle voneinander abhängigen Prozesse eines Wartungsintervalls optimal zu planen, aufeinander abzustimmen und im besten Fall zu automatisieren. Sie unterstützen bei der Ressourcenplanung mit Blick auf die Ersatzteilbeschaffung und Fachkraftdisposition genauso wie beim Bestimmen des besten Zeitpunkts für die notwendige Wartung. Dadurch werden aber nicht nur effizientere, schnellere Wartungsintervalle ermöglicht. Auch die Auslastung der Maschinen lässt sich dadurch steigern und negative betriebswirtschaftliche Folgen unvorhergesehener Produktionsausfälle, bis hin zu Konventionalstrafen, können vermieden werden.
Smartes Datenmanagement ist die Basis
Für die Umsetzung solcher Instandhaltungskonzept ist die strukturierte Erfassung und der kompetente Umgang mit dem Maschinen- und Prozessdaten unerlässlich. Grundvoraussetzung für die Einführung vorausschauender Wartung inklusive Prozessautomatisierung ist damit ein smartes Datenmanagement. Im ersten Schritt stellt es in Echtzeit einen 360-Grad-Blick auf Fertigungsprozesse und die vorhandenen Maschinen her. Die Herausforderung besteht dabei, die sehr unterschiedlichen Datenwelten der Operational Technology (OT) und der Information Technology (IT) miteinander zu verbinden, um relevante Daten zu erfassen, zu ermitteln und mithilfe geeigneter Algorithmen zu analysieren. Ein modernes Werkzeug wie InterSystems IRIS erzeugt dafür ein Smart Data Fabric – ein Datengewebe –, das Daten aus allen internen und externen Quellen in Echtzeit zusammenführt, bereinigt, harmonisiert und mithilfe integrierter KI-gestützter Analyse-Funktionen aufbereitet.
Modellierung und Automatisierung von Workflows
Die Wartung einer Maschine umfasst mehr, als nur ihren drohenden Ausfall festzustellen. Zu den nächsten Schritten gehört, das notwendige Ersatzteil zu bestellen, einen geeigneten Techniker zu disponieren, ihn über die anstehende Aufgabe ausführlich zu informieren und Zeit an der Maschine zu reservieren. Erst danach kann die eigentliche Wartung beginnen.
InterSystems IRIS stellt dafür eine einfach zu bedienende Workflow Engine zur Verfügung, um die weiteren Prozesse mithilfe einer grafischen Benutzeroberfläche zu modellieren und idealerweise auf Basis der Analysen zu automatisieren. Mit ihrer Hilfe können Entscheider genau festlegen, was nach einer Warnmeldung alles passiert und welche Vorgänge autonom angestoßen werden sollen. Dies bezieht das gesamte Netzwerk ein – ein Kernmerkmal des Smart Data Fabric. Anstatt des Einsatzes zahlreicher Spezialsysteme reicht für die Prozessorchestrierung somit eine einzige Lösung.
Zusätzliche Mehrwerte generieren
Einmal implementiert, können Unternehmen über ein Smart Data Fabric relevante Daten aber auch für andere Zwecke verknüpfen. So stehen darüber beispielsweise unmittelbar Informationen über den Energieverbrauch von Maschinen zur Verfügung – mit dem Ziel, Auffälligkeiten zu entdecken und gegenzusteuern. Außerdem hilft ein 360-Grad-Blick auf die ganze Produktion und Lieferkette, auch in diesen beiden Bereichen besser und gegebenenfalls sogar automatisiert zu planen. Die Bandbreite der Möglichkeiten, die ein modernes Datenmanagement wie InterSystems IRIS in der Industrie eröffnet, ist groß.
