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Kunden binden durch vorausschauende Wartung

Der Wettbewerbsdruck aus Asien steigt. Auch im Maschinen- und Anlagenbau. Daher suchen Anbieter nach neuen Services für ihre Kunden, mit denen sie ihre Kunden enger an sich binden und ihre Alleinstellung ausbauen können. Industrial-Internet-of-Things (IIoT) und Machine-to-Machine-Kommunikation sind Ansätze dazu.

Die Maschine genau zum richtigen Zeitpunkt warten: das ist kosteneffizient. Verschleißkomponenten werden so lange wie möglich genutzt, aber genau rechtzeitig ausgetauscht. Das sichert die Maschinenverfügbarkeit und vermeidet Stillstand. Das Konzept dazu:  Predictive Maintenance.  Hier liefern digitalisierte Maschinen über Sensoren Millionen Datenpunkte zur Weiterverarbeitung an ein dezentrales Netzwerk (Edge Computing) oder direkt in einen IIoT-Hub. Diese Daten werden vom Hersteller analysiert und mittels Machine-Learning-Technologien ausgewertet. Ziel von Predictive Maintenance ist die „vorausschauende“ Wartung. Durch die Datenauswertung werden Eintrittswahrscheinlichkeiten für den Ausfall bestimmter Komponenten bestimmt, diese dann zum richtigen Zeitpunkt ausgetauscht und dadurch die Kosten gesenkt.

Predictive Maintenance im Vergleich zu anderen Wartungsansätzen

Im Vergleich der Wartungsansätze bietet Predictive Maintenance einige Vorteile gegenüber  bisherigen Methoden. Etwa gegenüber reaktiver Wartung: Sie verhindert keine Ausfallzeiten, sondern reagiert auf eine Situation. Oder gegenüber präventiver Wartung: bei ihr werden die „Sorgenkinder“ in festgelegten Intervallen auf Verdacht ausgetauscht. Oft erfolgt dies prophylaktisch und früher als tatsächlich erforderlich. Predictive Maintenance hingegen errechnet den optimalen Zeitpunkt der Wartungsmaßnahme.

Die Vorteile von Predictive Maintenance:

  • Ausfallzeiten werden auf ein Minimum beschränkt
  • teure, spezifische Einzelteile müssen nicht im Lager vorgehalten werden
  • Produktionseffizienz wird erhöht

Der für Anbieter entscheidende Vorteil entsteht im Zusammenspiel zwischen Predictive Maintenance und Maschine: Aus den per Sensortechnik gewonnenen Maschinendaten werden Ereignisse generiert (z.B. eine Störungswarnung). Diese Ereignisse lassen sich als Grundlage für neue Services und Geschäftsmodelle verwenden, die dem Kunden einen hohen Nutzen – und dem Maschinenbauer Wettbewerbsvorteile – verschaffen. Das  Monitoring erfolgt, indem die Maschine als digitaler Zwilling im Dashboard abgebildet wird. Dieses zeigt allgemeine Statusinformationen, sozusagen den „Herzschlag“ des Systems, sowie Informationen zu potentiell problematischen Komponenten.

Predictive Maintenance im Kundenportal

Die im Dashboard dargestellten Ereignisse sind Ausgangspunkt für den After-Sales-Service. In einem Kundenportal werden solche Events aufgegriffen und im Kontext elektronischer Beschaffung mit den Services einer Commerce Suite verknüpft.

Ein Beispiel: Ihre Maschine ist über IIoT digitalisiert. Sensoren messen Vibrationen, Temperatur und Umdrehungszahl.  Diese Daten sammeln Sie in Ihrem IIoT-Hub. Auf Basis Ihres Wissens über systemkritische Komponenten und eines Machine-Learning-Algorithmus werten Sie die Daten live aus und bestimmen, zu welchem Zeitpunkt eine bestimmte Komponente mit welcher Wahrscheinlichkeit ausfallen könnte.

Diese Information stellen Sie über ein After-Sales-Portal Ihrem Kunden zur Verfügung. Durch die Verknüpfung mit E-Procurement-Funktionalitäten können Mitarbeiter des Kunden die kritischen Komponenten sofort über das Portal nachbestellen. Ebenfalls im Portal integriert sind Ihre weitergehenden Serviceangebote. So können Maschinenführer beispielsweise aus dem Portal heraus einen Termin zur Wartung beim Hersteller buchen und diesen gleich in ihren Kalender importieren. So schaffen Sie ein Rundum-Paket an Services, das eine wertvolle Ergänzung zur Maschine oder Anlage als solche ist. Liefern Sie Ihren Kunden nicht nur eine Maschine, sondern einen digitalen Organismus, der über viele Jahre kosteneffizient und zuverlässig im Einsatz ist.

Erfahren Sie hier, wie Intershop Maschinenbauer perfekt unterstützt.