In.Stand 2019 - Instandhaltung in Zeiten von Industrie 4.0

Die Digitalisierung ist im privaten Umfeld oft weiter vorangeschritten als in der Industrie. WhatsApp, Amazon und Co. sind für die meisten Menschen gelebter Alltag. Digitalisierung in den Betrieben sei zwar vielfach sichtbar, "aber oft sind es Insellösungen", weiß Manfred Botschek, Vize-Präsident des Branchenverbands AFSMI German Chapter (Association for Services Management International). Doch er ist optimistisch: "In den nächsten Jahren wird durch Robotic Process Automation (RPA), Edge Computing und IoT-Cloud-Services die Konnektivität geschlossen werden. Dann wird sich das Potenzial dramatisch entfalten."

Vor allem bei KMUs dominieren noch Vorbehalte: Wer schaut denn da eigentlich in die eigene Fertigung hinein? Diese Erfahrung macht jedenfalls Randolph Sternberg, Sales Director von Algorithmica Technologies. "Das Thema selbst und das grundsätzliche Interesse daran ist in allen Gesprächen präsent, aber bei der tatsächlichen Umsetzung der zu erwartenden Vorteile, sei es für die Optimierung oder für die Reduzierung der Stillstandszeiten von Maschinen und Anlagen, tut sich die Industrie noch sehr schwer." Lieber setze man auf das klassische, aber "suboptimale" Condition Monitoring.

Falk Pagel, Geschäftsführer von IAS Mexis, verweist auf aktuelle Statistiken, nach denen "immer noch mehr als 50 Prozent aller KMUs in Deutschland mit einer Feuerwehr-Strategie arbeiten". Die Kosten hierfür betrügen oft ein Mehrfaches dessen, was eine digitale, intelligente Instandhaltungslösung erfordert. "Man kann froh sein, dass Industrie 4.0 wachrüttelnde Impulse aussendet." Trotz positiver Effekte scheuten viele Entscheider Themen wie IoT, künstliche Intelligenz (KI) und Condition Monitoring wegen vermeintlich hoher Investitionen und unklarer ROI-Effekte. Pagel will hier gegensteuern: "Es gibt grundlegendere Methoden, um zu einem intelligenten Maintenance Management zu gelangen. Deshalb ist Aufklärungsarbeit gefragt."

Ganz konkret will GreenGate die In.Stand nutzen, um den Besuchern zu zeigen, wie sich mit Hilfe der Software "GS-Service" Handlungen und Prozesse in der Instandhaltung erfolgreich für Industrie 4.0 zusammenführen lassen. Vorstand Frank Lagemann: "Wir können beispielsweise mit unserem GS-TaskRanking Instandhaltungsaufträge mit Hilfe eines Softwareassistenten bewerten und sinnvoll priorisieren."Die Basis hierzu bilde eine intelligente, sachliche Analyse verschiedener Betriebsdaten wie Objektzustand, aufgetretene Mängel und Störungen, verfügbarer Ersatzteile, durchgeführter Arbeiten und Kosten. Daraus berechne der Softwareassistent einen Score und sortiere die Aufträge in entsprechender Reihenfolge.

Nächster großer Schritt: KI und Big-Data 

Daten sind das eine. Das andere: Was macht man daraus Nutzbringendes? Auch hier gibt die Messe In.Stand Antworten. Dr. Lukas Biedermann ist Geschäftsführer und Chief Collaboration Officer bei Sparetech, einer digitalen Kollaborationsplattform für Hersteller von Komponenten und Betreibern von Anlagen. Für ihn spielen Big Data im Sinne von historischen Anlagen-Prozessdaten und KI zur Mustererkennung und -vorhersage "eine zentrale Rolle für die Instandhaltung von morgen“. Es fehlten allerdings noch einheitliche Vernetzung und Beschreibung von Anlagendaten. "Ohne diese digitale Datenautobahn existiert kein Big Data und ohne Big Data können KI-Algorithmen nicht arbeiten.“

Speziell mit dem Thema Druckluft hat man sich am Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA beschäftigt. Der Messepartner der In.Stand entwickelt Algorithmen gegen Druckluft-Verschwendung und hält ein Einsparpotenzial von 30 Prozent für möglich. Dabei nutzen die IPA-Mitarbeiter Christian Dierolf und Christian Schneider KI. In einer Demonstrationsanlage strömt die Druckluft wahlweise durch intakte Schläuche oder durch solche mit kaum sichtbaren Löchern, Knicken und undichten Verbindungsstücken.

Der Demonstrator misst, ob die Luft mit mehr oder weniger Druck durch die Schläuche strömt, ermittelt den Durchfluss, die Position der Aktoren, den Zustand der Ventile und erfasst Ultraschallsignale. All das wird zeitsynchron in einer Cloud gespeichert. "Der Demonstrator schafft also die Basis für unsere datengetriebene Produktionsforschung, etwa durch das Trainieren selbstlernender Algorithmen“, erklären die Forscher. Diese Algorithmen sollen später in der Industrie Leckagen ermitteln und lokalisieren. Außerdem sollen sie gleich die Bezeichnung und die Bestellnummer des betroffenen Bauteils über eine App ausspielen.

"Immer noch arbeiten mehr als 50 Prozent aller KMUs in Deutschland mit einer Feuerwehr-Strategie." - Falk Pagel, Geschäftsführer von IAS Mexis

Das gefällt Druckluft-Praktiker Marco Jähnig, Mitglied der Geschäftsleitung von Mader Druckluft, der einen großen Mehrwert durch die maschinelle Analyse, Interpretation und Aufbereitung der gesammelten Daten erwartet: "Dann nämlich wird der Instandhalter automatisch vom System über kritische Werte informiert werden – ohne selbst einzeln Alarmwerte definieren zu müssen."

Konkrete Fortschritte sieht auch Roman Mackert, Marktmanager Service bei SEW-Eurodrive, durch 'Big-Data': "Es geht uns vor allem um die smarte Sammlung der richtigen Daten; wir möchten diese auswerten und interpretieren." Was im Falle des Antriebsspezialisten vor allem bedeutet: Antriebs- und Sensordaten. "Hier kennen wir uns bestens aus und können unseren Kunden schon heute Lösungen anbieten, um die Daten zu verstehen."

Weiterbildung und Austausch fördern

Mit dem In.STand Fachforum powered by PILZ, auf den Guided Tours by FIR an der RWTH Aachen oder auf der DEMO Area "Virtuelle Techniken für den Service" bietet die Fachmesse ideale Voraussetzungen für den Austausch unter Experten, die Weiterbildung und Qualifizierung in Bezug auf zukünftige Anforderungen.

Messe Stuttgart