So klappt es: Wartung digital planen und durchführen

Die Entscheidung, wann Wartungen durchzuführen sind, stellt Fertigungs- und Werksleiter stets vor ein Dilemma. Schließlich kostet jede Unterbrechung der Produktion Geld. Zu selten ausgeführte Wartungen erhöhen jedoch das Ausfallrisiko der Maschine, was Aufträge in Verzug bringt und noch mehr Geld kostet.

Zwei Forschungsprojekte des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) geförderten Technologieprogramms "Smart Service Welt" haben Lösungen entwickelt, mit denen Instandhaltungen künftig vernetzt über eine Plattform geplant und mithilfe einer intelligenten Datenbrille auch zielgerichteter und damit zeitsparender als bislang durchgeführt werden können.

Die traditionelle Instandhaltung von Produktionsanlagen sieht Wartungen in vorab festgelegten Intervallen vor. Motto: Wer vorbeugt, hat hinterher nicht das Nachsehen. Dieses Vorgehen hat jedoch gravierende Nachteile. So werden zum Beispiel oft Bauteile ausgetauscht, die noch gut funktionieren, dem Vorsorgeprinzip geschuldet jedoch "sicherheitshalber" ausgetauscht werden.

Digitale Techniken können das besser. Sensoren in smarten Produktionssystemen überwachen fortlaufend den Zustand und die Leistungsfähigkeit der Maschinen. Störquellen können dadurch automatisch identifiziert werden, sodass sich Fehler und dadurch entstehende Ausfälle voraussagen lassen. Möglich wird so eine Instandhaltung, die nicht mehr starren Durchschnittswerten folgt und Wartungen zu fixen Terminen ansetzt, sondern vorausschauend und bedarfsgerecht angesetzt wird.

Ein Problem dieser Predictive Maintaince genannten Methode ist allerdings, dass es wenig bringt, wenn der Bedarf für eine Wartung zwar erkannt und automatisch gemeldet wird, es dann jedoch an Servicetechnikern fehlt, die das notwendige Know-how für die Wartung mitbringen und zeitnah eingesetzt werden können. Genau an diesem Punkt setzt das vom BMWi geförderte Forschungsprojekt STEP an.

Predictive Maintaince beruht im Wesentlichen darauf, dass die fortlaufend an den Maschinen gesammelten Daten mit sogenannten Prädiktoren abgeglichen werden. Dabei handelt es sich um Variablen, von denen man aus Erfahrung weiß, dass sie relevant für die Funktionsfähigkeit der Maschine sind. Prädiktoren können daher für die Simulation möglicher Ereignisse eingesetzt werden und so Auskunft über anstehende Risiken geben. Dasselbe Prinzip lässt sich auch auf die Einsatzplanung von Servicetechnikern erweitern.

Basis der Einsatzplanung sind dann nicht mehr starre Pläne, die auf groben Durchschnittswerten über Wartungen und kurzfristige Reparaturen beruhen. Stattdessen erfolgt die Planung auf der Grundlage prädikativer Servicemeldungen. Die bislang üblichen Puffer und Zeitfenster für den Einsatz der Techniker können dadurch erheblich minimiert werden.  

Zur Simulation des bedarfsgerechten Einsatzes der Techniker reicht die Vorhersage anstehender Services und Servicereparaturen allerdings nicht aus. Weitere Daten wie die Qualifikation der einzelnen Servicetechniker, deren Verfügbarkeit und die voraussichtliche Dauer des Einsatzes müssen erhoben und in die Simulation miteinbezogen werden.

Damit der Einsatz dann auch reibungsfrei geplant werden kann, sind weitere Informationen notwendig. So muss etwa geklärt werden, ob und wenn ja, welche Ersatzteile benötig werden. Auch die Maschinenhistorie, Reparaturanweisungen, Bauteilinformationen und Werkzeugeinstellungen sind relevante Daten, die zur Einschätzung des Instandhaltungsbedarfs benötigt werden.

Plattform für die Wartung

Um all diese Informationen zusammenzubringen, entwickelte STEP eine cloudbasierte Plattform, die alle am Wartungsprozess beteiligten Akteure und deren Daten zusammenbringt: Maschinenbetreiber, Fertigungs- und Werksleiter sowie Instandhaltungs-Techniker.

Der gesamte Wartungseinsatz kann nun auf der STEP-Plattform geplant werden. Melden die intelligenten Auswertungsalgorithmen der Maschinenhersteller einen Servicebedarf an, wird dieser in einem Ticket erfasst und durch relevante Daten über die anstehende Reparatur ergänzt. Da alle Beteiligten auf der Plattform über das Ticket informiert werden, entfällt der zeitraubende Kommunikationsaustausch, wann wer welche Vorbereitungen für den Einsatz durchführt.

So kann etwa der Servicedienstleister unmittelbar nach der Ticketerstellung benötigte Ersatzteile bestellen und einen geeigneten Techniker für den Serviceeinsatz einplanen. Auch die Fertigungs- und Werksleiter werden automatisch über den Wartungstermin und dessen voraussichtliche Dauer informiert.

Da alle Daten der Instandhaltung auf der Plattform festgehalten werden, kann auch die Einsatznachbearbeitung über sie erfolgen. Das erleichtert insbesondere das Verbuchen und Abrechnen des Einsatzes. Die Plattform bietet zudem die Möglichkeit, verschiedene Planungsszenarien durchzuspielen, sodass etwa Fahrtrouten und Einsätze optimal geplant werden können.

Die Einsatzplanung von Servicetechnikern berührt zwangsläufig sensible Personendaten, für die besondere Datenschutzbestimmungen (DSGVO) gelten. Bei der Entwicklung der STEP-Plattform war das Thema Datenschutz daher von Anfang an zentral. Experten des Zentrums für angewandte Rechtswissenschaften des Karlsruher Instituts für Technologie überprüften alle Schritte und Lösungen von STEP, sodass sichergestellt werden konnte, dass alle Aspekte des Datenschutzes und Arbeitsrechtes berücksichtigt wurden.

STEP wurde anhand zweier Demonstratoren in der Praxis erprobt. In beiden Anwendungen konnte aufgezeigt werden, dass die Plattform die Kommunikation der Akteure erleichtert sowie Zeit- und damit Kostenersparnisse durch eine optimierte Einsatzplanung ermöglicht.

Instandhaltung mit Datenbrille

Um die Qualität von Instandhaltungsmaßnahmen zu verbessern, bietet sich der Einsatz von Augmented Reality (AR) an. Die Technik, mit deren Hilfe die reale Umgebung um virtuelle Elemente ergänzt werden kann, wurde zwar vor allem durch Handyspiele wie Pokémon Go populär, ist jedoch auch gerade für den Einsatz im industriellen Bereich interessant.

Denn AR-Techniken ermöglichen den orts- und zeitunabhängigen Zugriff auf technische Informationen. Dadurch lassen sich etwa Schulungen direkt an der Maschine durchführen und viele Arbeitsschritte beschleunigen. Ein gutes Beispiel dafür sind intelligente Datenbrillen, die die sogenannten Picker direkt zu dem Regal führen, aus dem sie das benötigte Material entnehmen sollen.

Auch die Instandhaltung ist ein lohnendes Einsatzgebiet für intelligente Datenbrillen. Der naheliegende Grund dafür ist, dass Servicetechniker durch Datenbrillen bei den Instandhaltungsarbeiten die Hände frei haben und auch nicht mehr erst auf Tablets oder Laptops schauen müssen, um Messwerte zu überprüfen. Alle für die Wartung notwendigen Daten werden direkt in das Sichtfeld der AR-Brille eingeblendet.

Der Techniker behält dadurch nicht nur jeden seiner Handgriffe immer im Auge, er erhält zugleich auch Rückmeldung von den Sensoren der Maschine. Ist eine optimale Einstellung erreicht, wird das sofort in Echtzeit auf dem Sichtfeld der Brille dargestellt. Werden umgekehrt Idealwerte überschritten, erscheinen entsprechende Warnhinweise, sodass der Servicemitarbeiter sofort gegensteuern kann.

Steuerung durch Blicke

Das ebenfalls vom BMWi im Rahmen des Technologieprogramm "Smart Service Welt" geförderte Projekt Glass@Service hat eine intelligente Datenbrille entwickelt, die all diese Möglichkeiten bietet. Damit die Techniker vor Ort ihre Hände auch tatsächlich frei haben, kann die entwickelte Brille nicht nur mit Gesten, sondern auch mit Augenbewegungen (Eye-Tracking) gesteuert werden. Die Software der Datenbrille identifiziert die Produktionsanlage dabei automatisch und analysiert deren Status. Mit den eingeblendeten Grafiken und Anweisungen wird der Techniker durch den Instandhaltungsprozess geführt.

Die beiden BMWi-Projekte zeigen exemplarisch, wie nicht zuletzt auch Fertigungs- und Werksleiter von Smart Services und Entwicklungen wie AR-Datenbrillen profitieren können. Sowohl die Planung als auch die Durchführung von Instandhaltungen werden durch neue digitale Techniken optimiert, was das Ausfallrisiko von Maschinen deutlich minimiert.

LHLK