Maschinendaten werden immer einfacher verfügbar, aber...
Steuerungen, Sensoren, und Aktoren liefern zunehmend mehr Daten.
Diese per IoT zu monitoren ist eine Möglichkeit. In vielen Fällen ist das nicht oder nur eingeschränkt möglich.
Auf der anderen Seite erwarten Anwender eine hohe Verfügbarkeit und planbare Kosten über die Lebensdauer einer Maschine. Pragmatische Ansätze, bei denen das Geschäftsmodell nicht so entscheidend ist, fehlen.
No Remote Monitoring
Viele Firmen erlauben kein Remote-Monitoring der Maschinen. Anwender erwarten aber hohe Verfügbarkeit der Maschinen.
Nutzungsverhalten
Die Betriebszeit einer Maschine hat nur eine geringe Aussagekraft. Wie die Maschine tatsächlich belastet wird bzw. welche Lastprofile wie häufig entstehen, weiß keiner.
Aber hohe Verfügbarkeit, hohe OEE und geringe TCO erwarten die Anwender.
Gewährleistung
In der Anfangsphase sind die Erwartungen der Anwender groß. Um diese Erwartungen gerecht zu werden, entstehen bei OEMs, durch fehlende Nachweise, teils nicht kalkulierte Material- und Lohnkosten.
Ist es aber nicht so, dass in der Anfangsphase Bedienungsfehler eher vorkommen als nach vielen Jahren? Der Wettbewerb wiederum forciert immer längere Garantiezeiten.
Fast Data
Hochfrequente Daten sind für dynamische Prozess-analysen und KI-Use Cases elementar. Der Informationsgehalt ist enorm. In wenigen Stunden können Gigabytes an Daten entstehen. Nicht nur eine Herausforderungen für IoT-Plattformen.
Ausfall-Störung
Jetzt ist es schon passiert. Doch Fehlerursachen für Störungen oder Stillstände sind manchmal recht komplex und nicht eindeutig. Log-Daten haben einen zu geringen Informationsgehalt. Kostspielige "Feuerwehr-einsätze" sind die Folge. Experten sind rar und lange Stillstandzeiten ärgern den Kunden.
Den Puls der Maschine lässt sich nicht besser ertasten, als an der Maschine selbst.
Maschinen werden nach den Bedürfnissen der Kunden entwickelt und konfiguriert. Aber wie die Maschinen von der Inbetriebnahme bis zum Austausch tatsächlich genutzt und belastet werden, ist nur in geringem Maße dokumentiert. Flight Data Recorder in Flugzeugen halten alle relevanten Daten kontinuierlich fest. Im Extremfall geht es um die Analyse der Absturzursache.
Wenn Maschinen ausfallen ist das nicht so dramatisch - hat aber enorme Kosten zur Folge. In Bezug auf Produktions- und Planungsprozesse werden heute bereits viele Daten von Maschinen für die MES Systeme geliefert.
Haben diese eine Aussagekraft auf die Kondition und den Zustand von Baugruppen einer Maschinen? Nein, nur sehr eingeschränkt. Mit den heute verfügbaren Prozessor- und Speicher-Technologien, haben wir den Flugschreiber für Maschinen, Blackbox4Machines, entworfen.
Connectivity to leaders
