Hidden Champion OEMs

Original Equipment Manufacturers (OEMs), auch Erstausrüster genannt, stehen vor der enormen Aufgabe, sich so aufzustellen, dass sie den aufgrund des technischen Wandels weiter zunehmenden Anforderungen überhaupt noch gerecht werden können. So sollen Maschinen künftig deutlich effizienter arbeiten, nachhaltiger sein und gleichzeitig höchsten Serviceansprüchen genügen. Predictive Maintenance (PM), die vorausschauende Wartung, erweist sich hierbei als entscheidender Faktor. Durch die intelligente Nutzung von Daten ermöglicht sie, Stillstände von Maschinen auf ein Minimum zu reduzieren, die Fertigungsplanung zu optimieren und ebnet parallel den Weg zu einer ressourcenschonenden, zukunftsorientierten Produktion.

Status quo: OEMs und ihre alltäglichen Herausforderungen

OEMs betreiben oftmals riesige, heterogene Maschinenflotten, die weltweit unter unterschiedlichsten Bedingungen im Einsatz sind. Herausforderungen entstehen dann, wenn es um die Datenintegration und -auswertung geht. Da die unterhaltenen Maschinen vielfach nur unzureichend vernetzt sind, ist ein Zugang zu entscheidenden Betriebsdaten nur unter erschwerten Bedingungen möglich.

Zudem steigen die Erwartungen der Kunden: So sollen die Maschinen möglichst störungsfrei laufen und ein Höchstmaß an Effizienz bieten, wobei dies beispielsweise bei Windkraftanlagen, Aufzügen oder Baumaschinen unerlässlich ist. Erforderlich ist insofern eine enge Verzahnung von Service, Wartung und Datenanalyse, welche mit herkömmlichen Methoden und der aktuellen Arbeitsmarktlage kaum zu bewältigen ist.

Nachhaltigkeit und Effizienz durch Predictive Maintenance

Die Lösung zu diesen Aufgabenstellungen liegt in der Predictive Maintenance. Sie kombiniert vernetzte Sensorik, Datenanalysen und fortschrittliche Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI). Dabei liefern Sensoren Echtzeitdaten über den Zustand der Maschinen, während KI-Systeme potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und direkt präzise Maßnahmen ableiten können.

In diesem Kontext stellt die Nutzung von Edge Devices (Netzwerkelementen) einen eklatanten Vorteil dar, um die Daten lokal auszuwerten, bevor sie in eine zentrale Plattform (Cloud oder on-Premise) übertragen werden. Diese Architektur reduziert nicht nur die Latenz, sondern gewährleistet überdies höchste Sicherheitsstandards, wie sie beispielsweise durch den IEC 62443-Standard definiert werden.

Neben der Überwachung der aktuellen Zustände von Maschinen kann PM auch die Energie- und Ressourceneffizienz unterstützen. Der gezielte Austausch von Bauteilen verlängert zunächst die Lebensdauer der Maschinen. Mit den aufgenommenen Daten können jedoch auch die maschinen- oder anlagen-internen Prozesse optimiert werden. Der Materialverbrauch wird damit an zwei Stellen gesenkt, wobei diese Faktoren die Produktion insgesamt nachhaltiger gestalten.

Der Mehrwert für OEMs

Predictive Maintenance eröffnet OEMs eine Vielzahl von Vorteilen, die weit über die reine Kostensenkung hinausgehen. Eine zentrale Plattform erlaubt es, tausende Maschinen weltweit parallel zu überwachen und Wartungsmaßnahmen gezielt zu steuern. Dies reduziert manuellen Aufwand sowie Ausfallzeiten, die in der Regel hohe Kosten verursachen.

Eindrucksvolle Beispiele bieten einige OEMs, die heute schon mittels Predictive Maintenance jeweils über 200.000 Maschinen umfassende Flotten vollkommen remote überwachen. Neben erheblichen Einsparungen berichten anwendende Firmen über eine wesentlich verbesserte Planbarkeit und einen effizienteren Ressourceneinsatz.

Herausforderungen und innovative Lösungen

"Die Implementierung von Predictive Maintenance ist jedoch nicht ohne Hürden.”, berichtet Dr. Daniel Carton, Experte auf diesem Gebiet und Gründer der BotCraft GmbH, einem Spezialdienstleister für Industrie 4.0 Software.

So besteht eine der größten Herausforderungen in der Integration neuer Technologien in bereits bestehende Maschinenflotten. Unterschiedliche Datenquellen und Protokolle erfordern flexible, anpassbare Softwarearchitekturen. Hinzu kommt die Datenmenge pro Tag, die durch die Anzahl der zu überwachenden Abläufe entsteht.

Hier können standardisierte Systeme, die nach dem Plug-and-Produce Prinzip arbeiten, Abhilfe schaffen. "Wir nutzen solche Programmbausteine, um eine einfache Integration in praktisch jede Produktionsstraße zu ermöglichen. KI filtert zunächst die erfassten Daten und gibt die wichtigste Essenz als Information weiter. Denn Digitalisierung darf nicht zu einem finanziellen und logistischen Seiltanz werden.”, so Dr. Carton weiter.

Ein zusätzlicher kritischer Punkt ist der notwendige Schutz sensibler Daten. Mit der Einführung von Richtlinien wie NIS2 und dem Cyber Resilience Act wächst der Druck auf Unternehmen, höchste Sicherheitsstandards einzuhalten. Verschlüsselte Datenübertragungen und zertifizierte Hardwarelösungen sind hierzu essenziell, um Vertrauen und Datensicherheit zu gewährleisten. "Cyber-Sicherheit ist komplex und verursacht Kosten. Darum lassen sie viele Unternehmen unter den Tisch fallen. Wer aber mit Maschinendaten arbeitet, sollte der Sicherheit eine hohe Bedeutung beimessen und verstehen, womit er arbeitet, um seine Prozesse zu sichern", erklärt Dr. Carton.

OEMs als Pioniere der datengetriebenen Industrie

Die Implementierung von Predictive Maintenance bietet OEMs nicht nur operative Vorteile, sondern stärkt auch ihre Position als Vorreiter einer datengetriebenen Industrie. Eine frühzeitige Investition in PM sichert insofern Marktanteile und Kundenvertrauen. Als angenehmer Nebeneffekt werden Servicemitarbeiter entlastet und in den meisten Fällen auch die Reisezeit gespart, da kein Vor-Ort-Besuch mehr notwendig ist. Sichere Remote-Access-Lösungen gehen so mit der Umsetzung von Predictive-Maintenance-Lösungen einher.

Zur einfachen und individuellen Umsetzung dieser datenbasierten Services stehen fertige Plug&Play Systeme mit Pay-per-Use-Modellen (Zahlung nach Nutzung) oder maßgeschneiderten Wartungsverträgen zur Verfügung.

Zusammenfassend gelingt es OEMs mit dem Einsatz von Predictive Maintenance, ihre Maschinen effizient, nachhaltig und serviceorientiert zu betreiben. Neben der Minimierung von Ausfallzeiten werden zusätzlich Ressourcen geschont. Und nicht zuletzt die Wettbewerbsfähigkeit gesichert.

Kontakt: BotCraft, Dr. Daniel Carton | https://botcraft.de/| info@botcraft.de