Wartung und Instandhaltung sind essenziell für eine funktionierende Produktion. Unternehmen setzen zunehmend auf Predictive Maintenance, Big Data und SAP Predictive Asset Insights, um Kosten zu minimieren und neue Geschäftsmodelle zu entwickeln.
Predictive Maintenance – 5 Stadien der Vernetzung
Technologische Voraussetzung für eine prädiktive Instandhaltung ist eine Vernetzung der Produktionsanlagen. Nur wenn die Maschinen miteinander kommunizieren und das System die erhobenen Daten in einem Gesamtkontext analysieren kann, spielt Predictive Maintenance (egal, ob mit SAP-Lösungen oder ohne) seine Vorteile komplett aus. Der Umfang der Vernetzung wird in mehrere Entwicklungsstadien bzw. Reifegrade eingeteilt:
Offline
Maschinen laufen autonom, sind unvernetzt, und Wartung basiert auf Erfahrungen.
Connected Assets
Maschinen sind vernetzt, aber Betriebsdaten werden kaum genutzt.
Asset Monitoring
Echtzeitdaten liefern den Anlagenzustand, jedoch ohne Wartungsprognosen.
Condition-based Maintenance
Wartung wird basierend auf definierten Regeln und Verschleißdaten vorhergesagt.
Fully Data-driven Maintenance
Ein integriertes System prognostiziert Wartungen und führt eigenständig Maßnahmen wie Ersatzteilbestellungen durch.
Die Vorteile von Predictive Maintenance mit SAP Predictive Asset Insights
Viele Unternehmen setzen beim Thema prädiktive Instandhaltung auf Lösungen von SAP, genauer gesagt auf SAP Predictive Asset Insights. Die Lösung geht aus dem Vorgänger SAP Predictive Maintenance and Service hervor und bietet Anwendern eine Reihe von Vorteilen:
Effizienzsteigerung
Datenbasierte Instandhaltungsmaßnahmen und rechtzeitige Bereitstellung von Ressourcen minimieren Downtime und steigern die Effizienz.
Weniger Produktionskosten
Maschinen, die vor Schwellenwertüberschreitungen gewartet werden, arbeiten zuverlässiger und reduzieren Ausschuss, was die Produktionskosten nachhaltig optimiert.
Weniger Transportkosten
Predictive Maintenance verringert ungeplante Ausfälle und damit teure Sonderlieferungen.
Höhere Kosteneffizienz
Datenbasierte Wartung mit SAP Asset Insights ermöglicht den idealen Zeitpunkt für Instandhaltungen und vermeidet unnötige Kosten.
Verbesserte Supply Chain
Just-in-time-Produktionen profitieren von maximaler Uptime durch Predictive Maintenance.
Wartung Just-in-Time
Frühzeitige Planung von benötigten Teilen und Mitarbeitern ermöglicht effiziente Wartungsprozesse.
Anwendungsbeispiele für Predictive Maintenance
Die Vorteile prädiktiver Instandhaltung kommen in ganz unterschiedlich ausgerichteten Fertigungsbranchen zum Tragen. Zwei Anwendungsbeispiele:
Quantitative Produktion
In der Verpackungsindustrie werden große Chargen produziert, die Marge des Einzelprodukts ist allerdings relativ gering. Um wirtschaftlich arbeiten zu können, muss pro Schicht also eine große Menge produziert werden, jeder Ausfall kostet bares Geld. Um die Unterbrechungen durch Wartung innerhalb der weitgehend automatisierten Fertigung effizienter zu gestalten, implementierte der Kunde zusammen mit Syntax SAP Predictive Asset Insights. Unter Verwendung historischer Daten wurden so neue Insights generiert und die Laufzeitunterbrechungen minimiert.
Neue Geschäftsmodelle
In Verbindung mit vernetzten Maschinen können Unternehmen Predictive Maintenance auch dank SAP zur Basis neuer Geschäftsmodelle machen. Gemäß modernen Anforderungen verkaufen sie dem Endkunden keine Maschine, sondern deren Laufzeit im Sinne von Uptime-as-a-Service. Eine vorausschauende Wartung ist in diesem Fall die notwendige Basis für einen gesicherten und stetigen Umsatz.
Syntax: Ihr Partner für Predictive Maintenance – nicht nur mit SAP
Wer alle Vorteile von Predictive Maintenance nutzen möchte, muss zunächst alle technologischen Voraussetzungen dafür kennen und schaffen. Syntax hat als IT-Dienstleister zahlreiche Projekte mit Kunden verschiedener Branchen konzipiert und umgesetzt. Dass sich Unternehmen für uns entscheiden, hat viele gute Gründe, allen voran unsere umfassende Kenntnis von Prozessen, Besonderheiten und Anforderungen in der Produktion. Wir verstehen, worauf es Unternehmen ankommt, die den Mehrwert von Predictive Maintenance voll ausschöpfen möchten. Wir kümmern uns etwa schnell und unkompliziert um eine Integration von SAP Predictive Asset Insights mit bestehenden SAP-Systemen, und mit unserer ausgewiesenen Cloud-Expertise entwickeln und implementieren wir problemlos individuelle Architekturen und Bereitstellungsmodelle. Die Cloud ist zudem auch die Basis für unsere IIoT-Plattform, über die Unternehmen maßgeschneiderte Lösungen und Apps einsetzen können, um sämtliche Anlagen und deren Wartungszyklen immer vorausschauend im Blick zu haben. Von Prozessberatung über IT, OT und die Cloud – bei Syntax bekommen Unternehmen alle Services direkt aus einer Hand.
FAQ: Predictive Maintenance
Was ist Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance, zu Deutsch prädiktive Instandhaltung, beschreibt die Möglichkeit, anstehende Wartungsfälle bereits frühzeitig erkennen zu können, um entsprechende Maßnahmen einzuleiten und einer ungeplanten Wartung zuvorzukommen. Die Vorhersagen basieren auf der Erhebung und Sammlung von Maschinendaten. Durch deren Analyse, z. B. mit KI- und Maschine Learning-Algorithmen, lassen sich Muster erkennen, die auf einen baldigen Ausfall hindeuten. Dieses Wissen gibt Unternehmen die Möglichkeit, eine fällige Wartung optimal effizient, also während eines ohnehin planmäßigen Stillstands, durchzuführen. Das erhöht die Effizienz der gesamten Anlage im Hinblick auf Personal und Material, außerdem erhöht sich durch die Abnahme der ungeplanten Maschinenausfälle der Produktionsdurchsatz und damit der Gesamtumsatz.
Was ist der Unterschied zwischen Predictive Maintenance und Preventive Maintenance?
Predictive Maintenance nutzt Maschinendaten, um zu erkennen, wann das nächste Mal eine Maschinenwartung nötig wird. Dabei stützt sich das System auf historische und aktuell erhobene Daten, um den Zeitpunkt des zu erwartenden Maschinenausfalls möglichst exakt zu prognostizieren. Das gibt Unternehmen die Möglichkeit, den Austausch betroffener Ersatzteile und ähnliche Maßnahmen im Hinblick auf Zeit- und Materialaufwand optimal abzustimmen. Auch mit Preventive Maintenance sollen Maschinenausfälle vermieden werden, allerdings erfolgen der Austausch und die Wartung hier in festgelegten Zyklen. So werden bestimmte Teile zum Beispiel ungeachtet ihres Zustands immer im gleichen zeitlichen Abstand getauscht, auch wenn sie noch einwandfrei funktionieren. Das minimiert zwar auch die Anzahl der Ausfälle – ist im Vergleich zur datenbasierten Predictive Maintenance jedoch wesentlich material- und kostenaufwendiger.