Predictive Maintenance als heiliger Gral? Aber nicht ohne die OT

Illustration: Absmeier

Für viele Industrieunternehmen ist die Weiterentwicklung ihrer Wartungsmodelle von der Reactive zur Predictive Maintenance zum heiligen Gral geworden. Der Fokus liegt dabei meist stark auf den Maschinen in der Fabrikhalle und den IIoT-Sensoren. Doch was nicht vergessen werden sollte: die OT-Infrastruktur.

Mittlerweile haben sich auch bei der Wartung und Instandhaltung in der Industrie verschiedene Reifegrade und entsprechende Strategien etabliert. Das sogenannte Maintenance Maturity-Modell besteht aus unterschiedlichen Ebenen:

  • Reactive: Geräte und Systeme werden nur repariert oder gewartet, wenn sie nicht mehr funktionieren.
  • Preventative: Service- und Wartungsarbeiten am Equipment werden im Voraus geplant.
  • Condition-based: Auf der Grundlage früherer Trends und Muster überwachen die Techniker die Geräteparameter. Diese zeigen an, wenn die Bedingungen außerhalb des erwarteten Bereichs liegen.
  • Predictive: Daten aus dem gesamten Produktionsprozess werden analysiert – in der Regel mit Hilfe von Machine Learning und KI –, um vorherzusagen, wann Anlagen gewartet oder gepflegt werden müssen.
  • Prescriptive: Die Maintenance-Strategie umfasst nicht nur die Predictive Maintenance, sondern gibt auch die Prozesse und Ressourcen vor, die zur Vermeidung von Störungen erforderlich sind.

 

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Wichtigkeit der Daten im Maintenance-Maturity-Modell

Daten sind das Herzstück des Maintenance-Maturity-Modells. Industrie 4.0 und Digitalisierung helfen dabei, Daten über jeden Teil des Produktionsprozesses verfügbar zu machen. Trends und Muster werden erkennbar, und auch der aktuelle Zustand der Anlagen lässt sich visualisieren. In der Predictive und Prescriptive Maintenance ist die Datenmenge natürlich deutlich größer – hier wird zusätzlich die OT benötigt.

 

Monitoring der OT

Mit einem geeigneten Monitoring-Tool können sich die Verantwortlichen im Unternehmen zu jeder Zeit einen Überblick über die Infrastruktur verschaffen. Durch vorab definierte Schwellenwerte werden Auffälligkeiten oder sogar Ausfälle sofort identifiziert. Ein solcher Schwellenwert wäre beispielsweise die Temperatur an einem Industriegehäuse. Überhitzt dieses durch einen bis dahin unbekannten Grund, erhält der zuständige Mitarbeiter eine Warnmeldung, da die vorab festgelegte Höchsttemperatur überschritten wurde.

Diese OT-Komponenten sollten ebenfalls überwacht werden:

  • IIoT-Sensoren – 24/7-Monitoring, da die Sensoren Daten über die Maschinen und den Produktionsprozess sammeln
  • Industrial Ethernet – Überwachung der Betriebszeit und Bandbreitennutzung von Routern, Switches und Servern
  • USV-Systeme – für eine zuverlässige Stromversorgung, inklusive Monitoring des Stromverbrauchs und der verbleibenden Energiekapazität der Batterien
  • Gateway-Geräte – Überwachung von Betriebszeit und CPU-Auslastung; wichtig für den kontinuierlichen Datenfluss von der Fabrikhalle zu externen Systemen

Moderne Monitoring-Tools, durch die sich IT und OT überwachen lassen, unterstützen Unternehmen nachhaltig bei ihren Maintenance-Strategien. Mitarbeiter können jederzeit auf die Daten von Sensoren, Maschinen und anderen Systemen zugreifen und sich einen zentralen Überblick über die gesamte Infrastruktur verschaffen. Diese gesammelten Daten helfen dabei, Maintenance-Strategien festzulegen und das eigene Maintenance Maturity-Modell weiterzuentwickeln.

Felix Berndt, Business Development Manager for IIoT and Data Centers EMEA bei der Paessler AG