Die Instandhaltung befindet sich im Wandel, der durch Digitalisierung, Internet of Things und Industrie 4.0 angetrieben wird. Ein anschauliches Beispiel: Hersteller statten ihre Maschinen und Anlagen zunehmend mit Sensoren aus, die immer mehr Daten erfassen und über eine Internetverbindung weiterleiten. Damit muss sich auch die Instandhaltung grundlegend verändern. Das betrifft sowohl konkrete Maßnahmen als auch die eingesetzten Technologien und die Qualifikationen jener Fachkräfte, die die Instandhaltungsmaßnahmen durchführen. Kurz gesagt: Parallel zur Industrie 4.0 muss sich eine auch Instandhaltung 4.0 entwickeln. Diese dynamische Entwicklung zeigt sich in vier zentralen Trends:
Trend 1: Wertschöpfungsnetzwerk – mit vereinten Kräften
An der digitalen Instandhaltung von Assets sind in der Regel drei Parteien beteiligt: der Betreiber, der Hersteller und der Instandhalter. Bei dieser Zusammenarbeit ist ein intensiver Informationsaustausch erforderlich. An diesem Punkt hakte es in der Vergangenheit häufig.
Ein typisches Beispiel verdeutlicht das Problem: Informationen zu Betrieb und Instandhaltung von Maschinen, Anlagen, Werkzeugen und Fahrzeugen stammen in diesem Fall vom Hersteller. Bislang übermittelt dieser sämtliche technischen Spezifikationen, Wartungshinweise und weitere relevante Informationen fast ausschließlich über USB-Sticks, CDs oder sogar in gedruckten Handbüchern. Der Betreiber wiederum speichert die Daten dann lokal im eigenen System. Dadurch bleiben die Informationen isoliert, was spätestens dann zu Problemen führt, wenn die eigenen Mitarbeiter*innen die Daten benötigen müssten. Oftmals erhalten sie keinen oder nur über viele Umwege Zugriff auf die für den Betrieb notwendigen Angaben. Für externe Instandhalter*innen ist es nahezu unmöglich, die erforderlichen Hinweise zu erhalten.
Auch an einer anderen Stelle zeigt sich eine Schwachstelle: Heute sind nahezu alle Maschinen und Anlagen mit Sensoren ausgestattet, die Daten erfassen und etwas Informationen über deren Zustand sammeln. Diese Berichte stehen dem Betreiber zur Verfügung, der sie im besten Fall zur kontinuierlichen Optimierung seiner Prozesse nutzt. Für Hersteller und Instandhalter*innen wären diese Maschinendaten ebenfalls äußerst wertvoll, doch sie erhalten bislang nur in Ausnahmefällen Zugang auf die Asset Daten – zumindest ist das der Ist-Zustand.
Die bestehenden Schwierigkeiten beim Datenaustausch sollen künftig durch sogenannte Wertschöpfungsnetzwerke überwunden werden. Die Kernidee: Betreiber, Hersteller und Instandhalter stellen ihre Daten – zumindest teilweise – über cloudbasierte Systeme zur Verfügung, auf die alle Parteien Zugriff haben. Eine wesentliche Rolle spielt dabei der digitale Zwilling.
Trend 2: Digitaler Zwilling – das virtuelle Spiegelbild
Der digitale Zwilling ist das virtuelle Abbild eines realen Assets, dem alle relevanten Informationen in digitaler Form zugewiesen werden.
Dazu zählen unter anderem:
- die Herstellerhinweise zu Betrieb und Instandhaltung,
- die vollständige Dokumentation aller Instandhaltungsmaßnahmen während der gesamten Nutzungsdauer
- die erfassten Maschinendaten
Dabei ist der digitale Zwilling viel mehr als lediglich eine strukturierte Ansammlung von Informationen. Das jeweilige Asset wird auch visuell mithilfe von Fotos oder 3D-Modellen dargestellt. So wird der digitale Zwilling im Wertschöpfungsnetzwerk zum verbindenden Element zwischen Betreiber, Hersteller und Instandhalter.
Das virtuelle Abbild leistet noch mehr: Da Maschinendaten in Echtzeit erfasst werden, lassen sich laufende Prozesse exakt abbilden und sogar visualisieren. Für das Condition Monitoring – das bislang nur von einigen Unternehmen genutzt wird – ergeben sich daraus neue Chancen. Darüber hinaus lassen sich mithilfe des digitalen Zwillings Abweichungen vom Normalbetrieb simulieren, die potenziell zu Störungen führen könnten. Betreiber*innen können dadurch frühzeitig Präventionsmaßnahmen ergreifen. Nicht zuletzt bildet der digitale Zwilling die Basis für neue Services und Geschäftsmodelle – etwa im Bereich Predictive Maintenance. Voraussetzung dafür ist, dass die Daten systematisch und gezielt ausgewertet werden.
Trend 3: Data Science – die Wissenschaft der Datenauswertung
Mit Sensoren ausgestattete Assets erzeugen enorme Datenmengen, die ihren digitalen Zwillingen zugewiesen werden. Das allein stellt bereits einen bedeutenden Fortschritt dar. Um aus diesen Daten jedoch noch mehr nutzbares Wissen zu gewinnen, sind leistungsstarke Analyseverfahren erforderlich. Genau hier kommt Data Science ins Spiel – ein Bereich, der zunehmend an Bedeutung gewinnt.
Data Science beschäftigt sich unter anderem mit:
Diese quantitativen Verfahren setzen Data Scientists ein, um in zunächst chaotisch erscheinenden strukturierten und unstrukturierten Daten aus der Vergangenheit Muster zu erkennen. Basierend auf diesen Mustern und mithilfe von Algorithmen, die aktuelle Daten in Echtzeit mit multivariaten Analysen auswerten, lassen sich beispielsweise Prognosen erstellen. Ein konkretes Anwendungsfeld dieser performanten Datenauswertung ist Predictive Maintenance.
Trend 4: Predictive Maintenance – der Störung einen Schritt voraus
Predictive Maintenance ist ein zentrales Zukunftsthema für die Industrie. Durch die Analyse gesammelter Maschinendaten lässt sich die voraussichtliche Entwicklung des Zustands eines Assets berechnen. Auf diese Weise können potenzielle Störungen frühzeitig prognostiziert werden. Das ermöglicht es, ungeplante Ausfälle zu vermeiden und erforderliche Instandhaltungsmaßnahmen optimal zu planen.
Für Betreiber*innen bedeutet das eine deutliche Kostensenkung, bei gleichzeitiger Erhöhung des Outputs. Auch für Hersteller und Instandhalter*innen bietet Predictive Maintenance eine neue Möglichkeit, ihr Leistungsportfolio gezielt, um datenbasierte Services zu erweitern.
Fazit: Instandhaltung 4.0 neu gedacht
Die industrielle Instandhaltung entwickelt sich rasant weiter. Der Weg führt weg von reaktiven Maßnahmen und hin zu intelligenten, vernetzten Systemen. Instandhaltung 4.0 steht dabei für einen tiefgreifenden Wandel, der durch digitale Technologien, Echtzeitdaten und automatisierte Analysen vorangetrieben wird. Wertschöpfungsnetzwerke, digitale Zwillinge, Data Science und Predictive Maintenance leisten einen wichtigen Beitrag zu effizienteren Prozessen, besserer Planbarkeit und geringeren Ausfallzeiten.
Wer diese Potenziale frühzeitig nutzt, verschafft sich nicht nur einen technologischen Vorsprung, sondern gestaltet aktiv die Zukunft der Industrie mit.
Turn your vision into reality: Female Digital Impact
