Wie Fertigungs­unternehmen ihr Serviceangebot auf eine neue Stufe heben – Remote-Daten, und dann?

Um sich gegen die Konkurrenz zu positionieren, müssen Fertigungsunternehmen nicht nur Produkte mit hoher Qualität liefern, sondern auch vermehrt die Verantwortung für einen dauerhaft zuverlässigen Betrieb übernehmen. Für die Wartung von Maschinen und Anlagen setzen deshalb viele Unternehmen bereits heute auf Remote-Services, generieren aber mehr Daten als sie nutzen können. 

Im Folgenden wird vorgestellt, wie Fertigungsunternehmen Remote-Daten automatisiert auswerten und auf dieser Basis ihren Kunden neue Serviceprodukte anbieten können.

Welches Potenzial steckt in den Remote-Daten? Aus Maschinendaten, die per Ferndiagnose gesammelt werden, lassen sich vielfältige und wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Sie befähigen den Hersteller, seinen Kunden höherwertige Services anzubieten und somit mehr Verantwortung zu übernehmen (Abbildung 1).

Abbildung 1: Mehr Verantwortung durch höherwertige Services.

Abbildung 1: Mehr Verantwortung durch höherwertige Services.

Stufe 1: Reaktiver Service
Fehlerzustände werden durch das Überwachen von Maschinendaten identifiziert. Der Service wird erst aktiv, nachdem der Fehler eingetreten ist. Das kann zum Ausfall der Maschine während der Produktionszeiten führen.

Stufe 2: Präventiver Service
Um Ausfallzeiten zu vermeiden, werden präventive Wartungsarbeiten in einem festen Zeitintervall durchgeführt. Ein kurzer Wartungszyklus soll dabei sicherstellen, dass Ausfälle möglichst nicht mehr auftreten. Diese Servicearbeiten werden also unabhängig davon durchgeführt, ob der Zustand der Maschine dies tatsächlich erfordert.

Stufe 3: Prädiktiver Service
Mittels Datenanalyse werden Fehlermuster in den Remote-Daten erkannt, die eine sich verschlechternde Produktionsqualität oder sogar den Ausfall einer Maschine ankündigen – und zwar noch bevor der Fehlerzustand tatsächlich eintritt. Das gibt dem Servicebereich die Möglichkeit, außerhalb der Produktionszeiten korrektive Maßnahmen durchzuführen und somit einen erhöhten Produktionsausschuss oder einen Produktionsausfall zu verhindern. Das erhöht die Maschinenbetriebszeiten beim Kunden.

Stufe 4: Performanz-optimierender Service
Per Remote-Zugriff werden nicht nur Sensordaten ausgelesen, sondern auch Konfigurations- und Prozessdaten. Die Analyse dieser Daten über eine längere Zeit hinweg ermittelt ineffiziente Betriebsmodi. So wird etwa erkannt, wenn in der Blechbearbeitung ein Werkzeugwechsel an einer Maschine zu häufig erfolgt und die Rüstzeiten durch eine bessere Auftragsverteilung auf andere Maschinen reduziert werden könnten. Weitere Optimierungspotenziale liefert der Vergleich der Maschinenbetriebsdaten eines Kunden mit den Daten ähnlicher Kunden (Peer Group).

Die Auswertung der Betriebsdaten zeigt auch, wann der Betrieb einer Maschine beziehungsweise einzelner Maschinenteile nicht mehr rentabel ist, weil sich Servicefälle häufen oder die Maschine für die aktuellen Produktionsaufträge nicht optimal bestückt ist. Der Maschinenhersteller kann so seinen Kunden die Modernisierung oder den Austausch seiner Maschinen auf Basis kundenindividueller Wirtschaftlichkeitsrechnungen anbieten.

Stufe 5: Performanz-garantierender Service
Die über einen längeren Zeitraum und bei mehreren Kunden gesammelten Informationen machen den Hersteller zu einem Experten in Sachen Betriebsoptimierung. Das versetzt ihn in die Lage, die Verfügbarkeit seiner Maschinen beim Kunden nicht nur zu optimieren, sondern vielmehr zu garantieren. So entstehen Serviceverträge mit hohen Umsätzen und Erträgen.

Die höchste Servicestufe ist letztlich die Vereinbarung von Produktionsmengen. Der Hersteller übernimmt dabei die komplette Verantwortung für Maschinen und Mitarbeiter – er wird also selbst zum Produzenten.

Wie lässt sich das Potenzial nutzen? Die Auswertung der Maschinendaten und die Bearbeitung daraus resultierender Servicefälle erfolgt in vier Schritten:

 

1. Remote-Daten analysieren

Im ersten Schritt geht es darum, mit einer interaktiven Datenanalyse Muster in den Remote-Daten zu erkennen, die später einen Serviceprozess auslösen sollen.

2. Überwachungsregeln definieren

Die Muster, die durch interaktive Datenanalysen gefunden und verifiziert wurden, lassen sich nun in ausführbare Regeln für den Überwachungsvorgang übersetzen und diese schließlich in den Überwachungsvorgang übergeben.

3. Remote-Daten überwachen

Die Überwachungsregeln werden in Echtzeit auf die neu eintreffenden Remote-Daten angewandt. Das Erkennen eines Musters führt zum automatischen Start des passenden Serviceprozesses.

4. Serviceprozesse durchführen

  • Der Serviceprozess behandelt das durch ein Datenmuster erkannte Ereignis. Abhängig von den Ereignissen ist eine Vielzahl von Prozessen möglich:
  • Planung und Durchführung von Wartungsarbeiten
  • Inspektionen oder Korrekturen, entweder per Remote-Service oder Vor-Ort
  • Instandsetzungsarbeiten
  • Anbieten von Schulungen, Modernisierungen oder Ersatzbeschaffungen

 

Die Abbildung 2 stellt eine IT-Architektur zur Realisierung dieser durch Remote-Daten getriebenen Serviceprozesse dar. Sie kann flexibel auf den gewünschten Funktionsumfang und das benötigte Mengengerüst angepasst werden.

Abbildung 2: Eine flexible Architektur für Remote-Data-getriebene Serviceprozesse.

Abbildung 2: Eine flexible Architektur für Remote-Data-getriebene Serviceprozesse.

Wie sollte man vorgehen? Wenn ein Maschinenhersteller erste Schritte unternehmen will, um höherwertige Serviceleistungen auf Basis von Remote-Daten anzubieten, sollte er mit einem Komplettdienstleister zusammenarbeiten. Dieser hat die Beratungsexpertise aus ähnlichen Projekten und stellt auch die notwendige Software als Mietmodell in der Cloud zur Verfügung (Software-as-a-Service). Somit ist ein risikoarmer Start ohne Aufwendung von Investitionsmitteln möglich.

Fazit. Hochwertige Services auf Basis von Remote-Datenanalysen sind für Herstellerunternehmen ein notwendiger Schritt hin zur Übernahme von mehr Verantwortung für einen dauerhaft zuverlässigen Betrieb seiner Maschinen bei Kunden. Diese Services führen zu einer Steigerung des Serviceumsatzes mit überdurchschnittlichen Renditen und verstärken die Kundenbindung an den Hersteller. Mit Hilfe eines erfahrenen Dienstleisters können Hersteller ohne Einsatz von Investitionsmitteln und mit geringem Risiko diese neuen Servicegeschäftsmodelle für sich entwickeln.

 

Whitepaper

Dieser Artikel ist ein Auszug aus einem umfangreichen White-paper, das hier heruntergeladen werden kann:

https://bit.do/remote_data_wpmit

 


Martin Landis ist bei der USU AG als Experte für das IT- und Enterprise Service Management tätig. Er hat über 15 Jahre Erfahrung in der Entwicklung und dem erfolgreichen Einsatz entsprechender Tools innerhalb der IT, aber auch in weiteren Servicebereichen wie Personal, Facility Management und Field Service.
www.usu.de

 

Bild: © Georgejmclittle /shutterstock.com

 

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