Auch für Organisationen aus der Lebensmittelproduktion werden digitale Komponenten in der Wartung von morgen eine große Rolle spielen. Vor allem im Service wachsen die Möglichkeiten. Dazu zählt Predictive Maintenance. Die vorausschauende Wartung von Maschinen und Komponenten erhöht Verfügbarkeiten, optimiert die Performance von Kunden und Herstellern und senkt Betriebskosten. Bizerba, ein Anbieter von Wäge- und Auszeichnungstechnologie sowie Industriesoftware, testet den Wartungsservice der Zukunft aktuell in mehreren Pilotprojekten.
Reagieren war gestern
Das typische Szenario: Droht ein Defekt oder läuft eine Maschine nicht richtig, muss sich in der Regel ein Techniker darum kümmern. Die Folge sind häufig Ausfallzeiten und Umsatzeinbußen. Gängige Verfahren wie die vorbeugende Wartung wirken dem nur bedingt entgegen. Eine regelmäßige Kontrolle und der Austausch anfälliger Teile reduzieren zwar Störfälle, plötzlich auftretende Schäden und damit verbundene Stillstände lassen sich damit allerdings nur selten verhindern. Auch der konditionsbasierte Service mit einer rückblickenden Auswertung von Daten hat bislang nur teilweise überzeugt. Dabei senden alle Maschinen aktuelle Monitoring-Daten während des Betriebs in eine Cloud, um sie dort auszuwerten und auf Grenzwerte prüfen zu lassen. Weichen kritische Kennzahlen wie Betriebstemperatur oder Stromfluss von der Norm ab, kann gehandelt werden. Gegenmaßnahmen sind dabei jedoch reaktiv und greifen erst, wenn bereits ein Mangel vorliegt.
An diesem Punkt kommt Predictive Maintenance ins Spiel. Das innovative Verfahren vereint die Vorteile von präventiver und konditionsbasierter Wartung. Es geht allerdings noch einen Schritt weiter und wird aktiv, noch bevor Anzeichen für einen Defekt auftreten. Intelligente Predictive-Maintenance-Systeme sammeln wichtige Zustandsdaten von Maschinen, werten diese aus und stellen sie anhand von Wahrscheinlichkeitsrechnungen und verschiedenen Prüfparametern in Verhältnis – zukünftig auch auf Basis von künstlicher Intelligenz. Anhand dieser Informationen treffen sie Prognosen über die Entwicklungen von Maschinenzuständen, eventuell bevorstehende Ausfälle oder benötigte Wartungen. Als Grundlage dienen außerdem archivierte Erkenntnisse vergangener Analysen, aktuelle Meldungen und Zustandsdaten sowie Ergebnisse aus softwaregesteuerter Kombinatorik. Das System kann im Laufe der Zeit auf mehr Daten zurückgreifen, es gewinnt im Zuge dessen also an Erfahrung dazu.
Bereitschaft zum Wandel ist Voraussetzung
Für sämtliche Vorteile müssen Unternehmer und Entscheider dem digitalen Wandel offen gegenüberstehen. Die Infrastruktur muss gegeben und die Datenautobahn von der Sensorik über die Geräte bis zur Cloud gewährleistet sein. Zahlreiche produzierende Unternehmen befinden sich gerade in genau diesem Wandel. Jetzt wird das Potenzial neuer Techniken, Lösungen und Ansätze offensichtlich, und die Bereitschaft zur digitalen Transformation wächst von Quartal zu Quartal. Gleichzeitig jedoch wägen Firmen noch immer ab, in welchem Umfang sie Produktionsdaten in der Cloud zur Verfügung stellen können.
In Zusammenarbeit mit verschiedenen Partnern und anhand mehrerer Pilotprojekte im Bereich Auszeichnungstechnologie testet Bizerba den optimalen Einsatz und die reibungslose Einführung von Predictive Maintenance in bestehende Prozesse. Ziel ist es, Erkenntnisse zu sammeln, die eine vorausschauende Wartung ermöglichen und Unternehmen einen tatsächlichen Mehrwert bieten. Auch soll Predictive Maintenance die Leistung im täglichen Betrieb sowie die Geschwindigkeit und Performance einer Maschine erhöhen. Das Verfahren soll des Weiteren Verfügbarkeiten durch optimale Wartung und Pflege steigern und die Qualität der Waren sicherstellen. Dazu müssen die gesammelten Informationen relevant sein und Aussagekraft besitzen.
Schnell, aktuell und relevant
Um die Qualität der Befunde zu gewährleisten, zeichnen Sensoren wichtige Maschinendaten beim Kunden vor Ort auf, bevor sie über die Bizerba Software Brain2 an einen lokalen Rechner gelangen. Dort sammelt und puffert Brain2 die Ergebnisse, um sie im nächsten Schritt zur weiteren Analyse in die Bizerba Cloud zu senden, wo Werte wie Temperatur oder generelle Laufzeit der Maschinen untersucht und in Korrelation, also Verhältnis gestellt werden. Tritt eine Abweichung von der Norm auf, lassen sich sofort Gegenmaßen einleiten. Das geschieht durch die Maschine oder den Kunden selbst, die installierte Software, einen Service-Techniker oder nach einem Alarm in der Bizerba-Cloud-Platform.
Um auch auf Informationen und Einstellungen von Maschinen zugreifen zu können, die nicht erreichbar sind, speichern intelligente Predictive-Maintenance-Systeme einen Gerätepass in der Cloud. So lässt sich ermitteln, welche Gerätekomponenten von einem Schaden betroffen sind, oder welche Software aktuell verwendet wird – auch ohne direkten Kontakt zur Maschine. Durch die Daten aus der Cloud hat man schnellen Zugriff, Gegenmaßnahmen sind so jederzeit möglich. Die Cloud bekommt regelmäßig aktuelle Messwerte und ist so stets auf dem neusten Stand. Individuelle Sicherheitsanforderungen und das Datenmanagement der Unternehmen bestimmen dabei die Art der aktualisierten Daten.
Sicherheit geht vor
Im Betrieb installierte Systeme müssen einen entsprechenden Schutz gewährleisten und vor externen Angriffen warnen. Das gilt umso mehr, je transparenter die angewandte Technik ist und je vernetzter die eingesetzten Maschinen sind. Unternehmen müssen außerdem einen Überblick darüber haben, welche Sicherheitsstandards und Verschlüsselungen verwendet werden. Gerade beim Austausch sensibler Daten mit der Cloud, muss die Software stets auf dem aktuellen Stand sein. Intelligente Predictive-Maintenance-Systeme erkennen veraltete Protokolle oder Softwareversionen und leiten Updates ein. Unternehmen unterschiedlichster Branchen können von Predictive Maintenance profitieren. Dieser Schritt will jedoch gut geplant sein. Der Einsatz verlässlicher und funktionsstarker Technologie ist Pflicht, und die Umstellung muss zur Firmenstrategie passen. Nicht nur die Verfügbarkeit und Leistung von Maschinen lässt sich steigern, sondern auch die Produktqualität erhöhen. Auch Stromkosten lassen sich durch optimierte Laufzeiten einsparen. Eine umfassende Planung bildet also die Basis. Predictive Maintenance gewährleistet zukünftig nachhaltigen und umfassenden Service. Es ist abzusehen, dass das System fester Bestandteil moderner Servicedienstleistungen und Unternehmensstrukturen sein wird – die Bereitschaft der Betriebe zur Umstellung ist dabei die Voraussetzung.
