Datenbasierte Services für die vorausschauende Instandhaltung
Nutzen Sie Ihre Maschinendaten für eine intelligente Wartung und reduzieren Sie ungeplante Stillstände auf ein Minimum
Wie können Sie als Maschinenhersteller unvorhergesehene Stillstände, die für den Betreiber das größte Geschäftsrisiko im Maschinen- und Anlagenbau darstellen, kalkulierbar machen und auf ein Minimum reduzieren? Mit datenbasierten Services lassen sich nicht nur Wartungskosten senken, sondern auch die Effizienz von Produktionsprozessen deutlich steigern. Durch die Analyse von Maschinendaten in Echtzeit können Sie Wartungen zum optimalen Zeitpunkt durchführen, Probleme frühzeitig erkennen und intelligent vorbeugen. Datenbasierte Services verlängern zudem die Lebensdauer von Maschinen und stärken die Kundenbindung - Ihr entscheidender Wettbewerbsvorteil.
Herausforderungen für die Etablierung datenbasierter Services
Datenbasierte Services setzen die Bereitschaft der Betreiber voraus, ihre Maschinendaten mit den Herstellern zu teilen. Um mangelnder Kundenakzeptanz entgegenzuwirken, muss die Transparenz und das Bewusstsein geschaffen werden, welche Daten verwendet werden und welche Mehrwerte sich aus den datenbasierten Services ergeben.
Insbesondere kleinen und mittelständischen Maschinenbauern fehlen oft die Ressourcen, um in neue Technologien, Fachkräfte oder Infrastruktur zu investieren, um datenbasierte Services zu realisieren.
Mit der zunehmenden Vernetzung von Maschinen, Prozessen und IoT-Geräten sowie der Nutzung von Daten steigt auch das Risiko von Cyberangriffen und Datenverlusten. Sichere Kommunikation, Infrastruktur und Datenverschlüsselung haben daher höchste Priorität, um datenbasierte Dienste ohne unerwünschte Zwischenfälle anbieten zu können.
Ein ausgeprägtes Digitalisierungs-Mindset ist der Treiber für die digitale Transformation. Veränderungsbereitschaft, Innovationswille, Kundenzentrierung, Datenorientierung und technologische Affinität sind dessen wesentliche Merkmale. Fehlt Organisatoren diese Denkweise, fällt es schwer Chancen und Herausforderungen, die mit der Umsetzung von datenbasierten Services einhergehen zu erkennen bzw. erfolgreich zu begegnen.
Die Integration datenbasierter Services in die bestehende IT-Infrastruktur stellt Maschinenbauer vor nicht zu unterschätzende Herausforderungen. Datenformate, Schnittstellen und Prozesse sind nicht durchgängig kompatibel bzw. interoperabel, so dass Aktualisierungen und Anpassungen notwendig sind, um ein reibungsloses Zusammenspiel der neuen Services mit den bestehenden Systemen zu ermöglichen und unnötige Redundanzen und Datenlücken zu vermeiden.
Die Analyse großer Datensätze stellt Maschinen- und Anlagenbauer vor eine anspruchsvolle Herausforderung. Sie müssen eine leistungsfähige Infrastruktur aufbauen, die geeignete Analysetechnik (Statistik oder maschinelles Lernen) auswählen und über das technische Know-how verfügen, diese anzuwenden. Darüber hinaus erfordert die Interpretation der Ergebnisse ein tiefgreifendes Verständnis und eine beträchtliche Menge an Fachwissen.
Der Umgang mit sensiblen Daten, insbesondere wenn es sich um personen- oder produktionsbezogene Maschinendaten handelt, unterliegt strengen Datenschutzrichtlinien sowie geografisch- und branchenspezifischen Gesetzen und Vorschriften (DSGVO, EU Data Act). Als Maschinenbauer ist hier höchste Transparenz gefragt, um Datenschutzbedenken sorgfältig zu adressieren und das Vertrauen in datenbasierte Services zu stärken.
Die Datenqualität beeinflusst den Erfolg datenbasierter Services immens, denn fehlerhafte, unvollständige, verteilte oder schlecht aufbereitete Maschinendaten und Kontextinformationen (Stammdaten, Ersatzteile etc.) können die Entwicklung bremsen, zu falschen Erkenntnissen führen und die Effektivität der Services erheblich beeinträchtigen.
Im Maschinenbau liegt der Fokus klar auf dem Verkauf physischer Produkte, serviceorientierte Ansätze sind deutlich unterrepräsentiert. Die Entwicklung datenbasierter Servicemodelle setzt einen Wandel von Geschäftsprozessen, Vertriebsstrategien und internen Strukturen voraus, der die Hersteller vor völlig neue Herausforderungen stellt.
Lösungen für den mittelständischen Maschinen- und Anlagenbau mit EquipmentCloud®
Mit unserer Digitalisierungslösung EquipmentCloud® bieten wir dem mittelständischen Maschinen- und Anlagenbau effektive Strategien zur Bewältigung der oben genannten Herausforderungen. Vom intelligenten Monitoring bis zur flexiblen Datenintegration ermöglicht die EquipmentCloud® zukunftsweisende Lösungen für die Branche.
Workshops, Proof-of-Concept und Referenzen mit Performance-Garantie
Die Hürden für Umsetzung datenbasierter Services im Maschinen- und Anlagenbau könnten vielfältiger und komplexer nicht sein. Aus diesem Grund haben wir exklusive Workshops mit Expert*innen für die EquipmentCloud®-Community geschaffen, um Service-Potenziale zu identifizieren, digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln, digitale Services zu vermarkten sowie Fragen rund um Datensicherheit und Cloud-Compliance zu beantworten. Durch unseren geführten Onboarding-Prozess im Rahmen eines Proof-of-Concept (PoC) begleitet Sie unser erfahrenes Customer Success Management auf diesem Weg. Zahlreiche branchennahe Referenzen mit Performance-Garantie stehen zum bilateralen Austausch zur Verfügung, die für Ihren Kundenerfolg maßgeblich von Nutzen sein kann.
Intelligente Überwachung und Visualisierung von Maschinen und Anlagen
Für die Etablierung datenbasierter Services bietet die EquipmentCloud® ein Monitoring-Modul, das nicht nur eine systematische Auswertung von Maschinendaten (Alarme, Zustände, Prozesswerte und Durchsätze) und umfassenden Reporting und Filterfunktionen bietet, sondern auch die Ermittlung produktionsrelevanter Kennzahlen nach individuellen KPI-Modellen zulässt. Die EquipmentCloud® ermöglicht damit eine einfache Fehlersuche und -identifikation sowie Vergleichbarkeit der Maschinenperformance, steigert die Produktivität und automatisiert die Benachrichtigung bei kritischen Alarmen und Ereignissen.
Interaktive Module zur Weiterverarbeitung von Maschinendaten
Die vom Monitoring-Modul vorverarbeiteten Daten in Echtzeit können einfach weiterverarbeitet werden, da alle Module in der EquipmentCloud® interaktiv gestaltet wurden. Die vom Monitoring-Modul in Echtzeit vorverarbeiteten Daten können einfach weiterverarbeitet werden, da alle Module in der EquipmentCloud® interaktiv gestaltet sind. Die Maschinendaten (Inkrementalzähler, Schaltzustände, Betriebsstunden, Alarme, Prozesswerte) werden als Auslöser (Trigger) für Wartung und Instandhaltung genutzt. So lassen sich mittels Vorlagen sowohl präventive als auch vorausschauende Wartungen und Instandhaltung automatisch einplanen, um unvorhergesehene Stillstände effektiv vorzubeugen. Maschinenbauer profitieren so dreifach: vereinfachte Einhaltung von Wartungsverträgen, Betonung ihres Service-Portfolios und Einsparung von Zeit und Ressourcen.
Flexible Datenintegration und transparente Konfiguration
Die EquipmentCloud® bietet drei flexible Optionen zur Integration von Maschinendaten:
- Direkte Kopplung über die dokumentierte RESTful API für maximale Freiheit für Anwender*innen
- Nutzung des Integrationsframework FabEagle®Connect, was insbesondere bei einer großen Anzahl von Anlagen und einer Vielzahl von Schnittstellen von Vorteil ist
- Verwendung eines lokalen IoT-Gateways in Kombination mit einem vorinstallierten FabEagle®Connect oder Node-RED Monitoring Node
Dies ermöglicht eine schnelle Implementierung der Verbindung dank zahlreicher vordefinierter Schnittstellen und Protokolle wie OPC UA, MQTT, Ethernet IP, S7-Kommunikation, JSON, FINS, XML/HTML oder Datenbanken. Die Konfiguration ist sehr transparent gestaltet, so dass Hersteller bereits im Vorfeld der Anbindung die Auswahl des gewünschten Datenumfangs granular festlegen können und die Option für zukünftige Erweiterungen sichergestellt ist.
REST-API Schnittstelle für die Weiterverarbeitung in externen KI-Tools
Für tiefergehende Datenanalysen inklusive statistischer Auswertungen, Korrelationen und Überlagerung von Diagrammen sowie Visualisierungen setzen Data Scientists z.B. auf die Programmiersprache Python. Um zukünftig Machine Learning Algorithmen anwenden zu können, greifen sie außerdem auf spezialisierte KI-Tools wie Scikit-learn, Tensorflow, Pandas, Azure ML Services und Jupyter Notebook (Entwicklungstool) zurück.
Um die Weiterverarbeitung der Daten aus dem Monitoring-Modul der EquipmentCloud® sicherzustellen, steht einerseits eine REST-API zur Abfrage der konsolidierten Daten zur Verfügung, andererseits ein Python-Modul PyEqcloud, das als REST-API-Wrapper agiert, um das Arbeiten in der Programmiersprache Python zu ermöglichen. Damit ergibt sich eine nahtlose Interoperabilität zwischen den Systemen und gleichzeitig können die gewonnenen Erkenntnisse in die produktive Anwendung überführt werden.
Sicherheits- und Datenschutzbedenken überwinden
Wir setzen auf höchste Sicherheitsstandards und sind nach ISO 27011:2017 zertifiziert. Neben der End-to-End-Verschlüsselung der Kundendaten nach AES128, der Verwendung neuester Internetstandards (A+) sowie Transportverschlüsselung (TLS v1.2) und der Absicherung von REST-Verbindungen durch Forward-Secrecy (HTTPS) und OAUTH, stellt die Mitgliedschaft in der Allianz für Cybersicherheit sicher, dass Kunden- und Maschinendaten in guten Händen sind und Maschinenbauer ihre datenbasierten Services daraufsetzen können.
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