Industriebetriebe stecken in der Digitalisierung. Vor allem die Instandhaltung ist ein wichtiger Bereich, der von neuen Technologien und Methoden profitiert. Um die Transformation in eine „Smart Maintenance“ zu schaffen, braucht es angepasste Prozesse.

Unter dem Schlagwort „Industrie 4.0“ schreitet die Digitalisierung in der Industrie voran. 2017 hatten laut dem Bitkom-Report „Industrie 4.0: Status Quo und Perspektiven“ bereits 45 Prozent der Industrieunternehmen entsprechende Lösungen dafür im Einsatz. Sie sehen dabei vor allem viel Potenzial, um bestehende Prozesse zu optimieren. So versprechen sie sich neben einer besseren Produktionsflexibilität und schnelleren Reaktionszeiten auch eine deutlich höhere Gesamtanlageneffektivität. Die Instandhaltung ist eine wichtige Stellschraube, um diese Ziele zu erreichen. Unter dem Schlagwort Smart Maintenance summieren sich verschiedene Ansätze und Technologien für eine intelligente, lernorientierte Instandhaltung. Smart Maintenance bezieht sich zwar nur auf einen Teilbereich im Unternehmen, dennoch gilt es diesen in eine einheitliche Digitalstrategie einzubetten. Industriebetriebe müssen – wenn nicht schon vorhanden – eine „Digitale Vision“ für die nächsten Jahre schaffen. Daraus leiten sich auch kurzfristige Ziele und Umsetzungsprojekte ab, die für Smart Maintenance in Frage kommen. Dazu gehört sicherlich die Umstellung auf eine agile Organisation mit flachen Hierarchien, cross-funktionalen Expertenteams und schlanken, standardisierten Prozessen.

Daten für Predictive Maintenance zugänglich machen

Schon seit Jahren arbeiten Industriebetriebe daran, Instandhaltung und Wartung effizienter und kostengünstiger zu gestalten. Ein wesentliches Ziel dabei war, weg von den „Feuerwehreinsätzen“ hin zu proaktiven Workflows mittels TPM (Total Productive Manufacturing) zu gelangen. Durch die Vernetzung und Digitalisierung von Anlagen erhalten Unternehmen Zugriff auf Anlageninformationen, die datenbasierte Instandhaltungskonzepte erlauben. Stichwort: Predictive Maintenance. Hier ergab eine aktuelle Studie der Unternehmensberatung Bearing-Point: Für 84 Prozent der befragten Unternehmen ist dies ein wichtiges Thema. Ein Viertel hat bereits konkrete Projekte umgesetzt. Diesen Wert bestätigt auch die Studie „Customers‘ Voice, Predictive Maintenance in Manufacturing, Western Europe“ von Frenus und T-Systems. Darüber hinaus plant laut dieser Erhebung ein Drittel die Einführung von Predictive Maintenance in den nächsten drei Jahren. Für solche datengetriebenen Verfahren kommt es auf ein zielgerichtetes Sammeln, Analysieren und Auswerten kumulierter Informationen an (Smart Data Integration). Das gilt nicht nur für interne Assets, sondern auch für solche, die gegebenenfalls bei Partnern, Lieferanten oder Kunden vorhanden sind. Demenentsprechend brauchen Unternehmen auch einen geschützten Raum für den sicheren Datenaustausch mit Externen. Für einen solchen Industrial Data Space arbeitet das Fraunhofer Institut aktuell an einer Referenz-Architektur. Das Ziel: ein virtueller Datenraum, der den sicheren Datenaustausch und die Verknüpfung von Daten in Geschäftsökosystemen auf Basis von Standards mit Hilfe gemeinschaftlicher Governance-Modelle unterstützt.

 

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