Machine Learning: Chancen für den Maschinenbau
Die Anforderungen an die Produktion der Zukunft sind hoch, denn die Märkte werden immer volatiler, die Anzahl der global agierenden Marktteilnehmer wächst und Produkte müssen kundenspezifisch ausgerichtet sein.
Gleichzeitig sind die Erwartungen an die Qualität der Produktion hoch. Dies erfordert flexiblere, reaktionsfähigere Produktionssysteme und Mitarbeiter.
Industrie 4.0 ist durch diese Entwicklungen zu einem absoluten Trendthema in der produzierenden Industrie geworden. Industrieunternehmen, die erfolgreich sein wollen, müssen sich mit dem Thema und der intelligenten Fabrik auseinandersetzen.
Bei Industrie 4.0 werden sämtliche am Produktionsprozess beteiligten Komponenten sowie der Mensch miteinander vernetzt. Kommunikation und damit Information sind wichtige Produktionsfaktoren.
Industrie 4.0 ist ohne Software nicht möglich. Zu den Technologien, die Industrie 4.0 ermöglichen, zählen Cyber-Physische-Systeme, aber auch die Nutzung mobiler Endgeräte in der Produktion.
Neue Möglichkeiten
So entsteht eine agile und kollaborative Produktion in Netzwerkstrukturen, die den Anforderungen besser gerecht wird als frühere Produktionskonzepte.
Industrie 4.0 ermöglicht viele neue Geschäftsmodelle. Im Maschinenbau wird die einzelne Maschine zur Handelsware und damit austauschbar. Erst die Software in Verbindung mit Sensorik und Steuerungen macht sie einzigartig.
Daher wird es zukünftig nicht mehr um das Ersatzteilgeschäft gehen, sondern um Verfügbarkeit und Leistungsversprechen.
In der Logistik wird der Bereich Dienstleistung in den Fokus rücken, z. B. die Nutzung von Drohnen als Zubringer.
Predictive Maintenance
Für die Aufgaben der vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance) wird der Nutzen von Industrie 4.0 besonders deutlich: In der Produktion kann durch Sensoren und eingebettete Systeme der Verschleiß kritischer Bauteile einer Maschine erfasst und proaktiv an eine Software-Plattform übertragen werden.
Diese analysiert die Echtzeitdaten und optimiert den Wartungsplan für das Team an Servicetechnikern. So wird Instandhaltung wirklich planbar und das Servicegeschäft wird sich dramatisch verändern.
Viele mittelständische Maschinenbauer haben aber weder genügend IT- noch Business-Analytics-Kompetenz. Diese gilt es bereitzustellen. Denn was nützt es, viele Daten zu sammeln, ohne diese deuten und nutzbar machen zu können?
Damit Maschinenbauer in Zeiten der Digitalisierung wettbewerbsfähig bleiben, müssen gefilterte Maschinendaten – keine Prozessdaten – dezentral erfasst, zentral gesammelt und ausgewertet werden. Diese Auswertungen sind sowohl für die Maschinenbauer selbst als auch für Kunden der Maschinenbauunternehmen wertvoll.
Datenanalyse als Abo
Hier können Anbieter von Manufacturing-Execution-Systemen helfen. Schließlich sind MDE und BDE wichtiger Bestandteil von MES-Lösungen.
Die Betriebs- und Maschinendaten, die mithilfe eines MES erfasst werden, können die Grundlage für wichtige Business-Analysen bilden. Dies ermöglicht neue Geschäftsmodelle.
Diese Dienstleistung ist als Mietmodell (zeit- und/oder datenvolumenabhängig, dreimonatlich kündbar) oder auch als monatlich oder wöchentlich buchbare Business-Analyse denkbar.
Dies hat den entscheidenden Vorteil, dass es investiv keine große Einstiegshürde für die potenziellen Kunden gibt. Der Weg in Richtung Big Data und Industrie 4.0 wird so auch kleineren Unternehmen ermöglicht.
Fazit:
Durch die Gewinnung und Auswertung der Daten ergeben sich zahlreiche Vorteile – für Maschinenbauer und deren Kunden! So können Maschinenbauer ihre Maschinen und Anlagen ständig via Dashboard überwachen und eine hohe Verfügbarkeit ist gewährleistet.
Im Bereich Predictive Maintenance kann der optimale Wartungszeitpunkt vorhergesagt und eingeplant werden. Den Kunden der Maschinenbauer kann eine hohe Ausfallsicherheit und damit eine absolut verlässliche Planung garantiert werden.
Auf diese Art und Weise können Maschinenbauer und deren Kunden gemeinsam eine höhere Maschinenleistung und -verfügbarkeit erreichen und Service-Konzepte können optimiert werden.
