Blick in die Glaskugel

Big Data ist zur Zeit eines der großen Hypethemen. Zum einen entstehen deutlich mehr Daten und es gibt mehr Möglichkeiten, diese zu erfassen. Zum anderen können diese nun besser ausgewertet werden. Die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse hat sich deutlich erweitert.

Das eröffnet den Unternehmen neue Möglichkeiten. Der Wissensschatz, der in vielen Informationen verborgen liegt, lässt sich nun heben. Das gilt etwa für die Daten, die von den Sensoren der Maschinen in den Werkshallen gesammelt werden. Informationen über deren Betriebszustand werden schon länger erfasst. Doch lassen sich diese nun auch intelligent auswerten.

Firmen können so einen Blick in die Glaskugel werfen. Predictive Maintenance lautet das Schlagwort, mit dem IT-Anbieter die neuen Möglichkeiten anpreisen – also die vorausschauende Instandhaltung von Maschinen.

Bisher folgt die Wartung von Maschinen zwei Ansätzen: Zum einen wird sie in einem festgelegten Intervall durchgeführt, das sich an einem bestimmten Parameter orientiert– zum Beispiel der Anzahl der Betriebsstunden.

Zum anderen ist sie erforderlich, wenn der Ernstfall eintritt – wenn die Maschine also aufgrund eines Defekts still steht. „Das heißt, Maintenance geschieht entweder zu früh oder zu spät“, sagt Georg Kube, der bei SAP als Global Vice President für den Bereich Industrial Machinery & Components zuständig ist. „Optimal wäre es aber, den Zustand von Maschinen und Anlagen konstant zu überwachen“, so Kube weiter, „und zu erkennen, wann genau ein Zustand kritisch wird, um dann eine Maintenance-Maßnahme einzuleiten.

Dazu müssten die Systeme, die die Daten auswerten, eben in die Zukunft schauen können. Und IT-Anbieter wie SAP behaupten, genau dazu in der Lage zu sein. Die Walldorfer Softwerker arbeiten zur Zeit in einigen Projekten bei verschiedenen Unternehmen daran, Lösungen für Predictive Maintenance zu entwickeln.

Diese folgen alle dem gleichen Konzept. Die Maschinen, um die es geht, sind mit Sensoren ausgestattet, die an entscheidenden Stellen sitzen – zum Beispiel am Hauptlager oder an wichtigen Wellen. Dort erfassen sie aussagekräftige Werte wie etwa die Temperatur oder den Druck.

Diese werden nun ausgelesen und gesammelt. Dafür verknüpft sich das IT-System mit den verschiedenen Sensoren. „Das Ganze muss natürlich gemanagt werden“, erklärt Kube. „Das funktioniert etwa so, wie ein Drucker in einem Netzwerk gemanagt wird.“

Die so gewonnenen Informationen werden in einer Datenbank gesammelt. Und hier kommt die besondere Kompetenz von Anbietern wie SAP ins Spiel. Denn seit ein paar Jahren erlebt eine Technologie ihren Aufstieg, die den Datenbankmarkt quasi revolutioniert hat: die In-Memory-Technik. Daten werden dabei nicht auf der Festplatte, sondern im Hauptspeicher abgelegt.

Das hat einen entscheidenden Vorteil: Die Daten können wesentlich schneller verarbeitet werden. SAP hat mit dem Datenbanksystem Hana ein Produkt entwickelt, das nach diesem Prinzip arbeitet. Damit sollen Temposteigerungen um den Faktor 3000 möglich sein.

Entscheidend ist aber nicht die Geschwindigkeit allein, sondern die neuen Möglichkeiten, die sich durch die Technik bieten – wie eben eine vorausschauende Instandhaltung von Maschinen. Dafür werden die verschiedenen Kennwerte mithilfe spezieller Algorithmen miteinander korreliert und auch Erfahrungswerte in Form historischer Daten in die Analyse miteinbezogen. Als Ergebnis ließe sich dann eine Vorhersage treffen beziehungsweise ein Trend erkennen, so Kube. „Dann kann man zum Beispiel sagen: „In 20 Betriebsstunden wird diese bestimmte Dichtung versagen’“, erläutert Kube.

Die Lösung von SAP löst dann einen Alarm auf dem Rechner des Nutzers, so dass dieser entsprechend reagieren kann. Eine Art Landkarte bietet ihm einen Überblick über alle überwachten Maschinen. Diese zeigt die Maschinen mit ihren Betriebswerten und die Orte, an denen sie sich befinden.

Kaeser Kompressoren, ein Anbieter von Druckluftsystemen, nutzt bereits diese Möglichkeiten. Das Unternehmen hat dank der SAP-Technik seine Maschinen, die bei verschiedenen Kunden stehen, unter genauer Beobachtung. Abweichungen vom Normalzustand einer Maschine werden damit frühzeitig erkannt und ein Service-Arbeiter mit dem passenden Ersatzteil auf den Weg geschickt. Täglich werden bei Kaeser 100 000 Messwerte analysiert. Das entspricht einer Datenmenge von etwa 100 Terabyte. Doch der Aufwand trägt Früchte: Laut SAP reduzieren sich die Ausfallzeiten der Kompressoren bei Kaeser kontinuierlich.

Neben SAP gibt es aber noch weitere IT-Anbieter, die entsprechende Technologien bereit stellen wie zum Beispiel HP oder IBM. Letzterer hat ein Lösung unter dem Namen Predictive Maintenance and Quality im Portfolio. Auch mit dieser lassen sich verschiedene Datentypen einschließlich Kenndaten aus unterschiedlichen Quellen bezüglich Nutzung, Verschleiß und Zustand untersuchen. Laut IBM können so Fehlermuster und qualitativ minderwertige Komponenten früher als mit herkömmlichen Methoden der Qualitätskontrolle erkannt werden.

Zu den Funktionen der Lösung zählen unter anderem Dashboards und Frühwarnalgorithmen für alle Datentypen und -umfänge. Weitere Eigenschaften laut Hersteller sind die Echtzeitfunktionalität sowie eine offene Architektur.

Außerdem lässt sich die Lösung mit anderen Geschäftsprozessen verknüpfen. Die Anwender erhalten zum Beispiel Empfehlungen für die Ausführung von Arbeitsaufträgen in bestehenden Enterprise-Asset-Management-Systemen.

Damit bietet die IBM-Lösung eine Funktion, die auch andere Predictive-Maintenance-Systeme auszeichnet. Der Nutzer erhält nicht nur ein Analyseergebnis. Er kann auch direkt Maßnahmen ergreifen, um das Problem zu lösen.

Bei einem Maschinenbauer, der auf diese Weise seine Produkte bei den Kunden überwacht, kann dann zum Beispiel die Predic- tive-Maintenance-Lösung automatisch Aktionen im ERP-System auslösen. Dort befinden sich schließlich die Daten der betroffenen Maschine. „Die Einbindung der Technologie in die horizontalen Geschäftsprozesse ist eine wichtige Funktion“, meint Kube.

Laut dem SAP-Mann ist die Optimierung von Instandhaltungsarbeiten aber nur einer der Vorteile, den solche Lösungen bieten. „Es ergeben sich damit auch neue Geschäftsmodelle“, so Kube. Kaeser Kompressoren bietet jetzt Abrechnungsmodelle an, die auf dem tatsächlichen Verbrauch basieren. Will heißen: Statt der Kompressoren verkauft Kaeser nur noch die tatsächlich genutzte Druckluft. Denn dank der intelligenten IT-Lösung hat das Unternehmen jeder Zeit den kompletten Zugriff auf seine Maschine. So kann Kaeser quasi Druckluft als Service verkaufen.

Um den individuellen Szenarien der Nutzer gerecht zu werden, stellen sowohl IBM als auch SAP ihre Systeme wahlweise in der Cloud und als Inhouse-Lösungen zur Verfügung. Das heißt, die Technologie kann entweder über das Internet genutzt werden. Oder sie ist beim Maschinenbauer installiert, der damit seine Maschinen bei seinen Kunden überwacht. Aber auch die Anwender der Maschinen selbst könnten mit einer solchen Lösung arbeiten, um alle Anlagen in ihrer Werkshalle herstellerübergreifend zu kontrollieren. ■