Die Qualitätssicherung in der Fertigung ist keine leichte Aufgabe und bedeutet allzu oft, erst im Nachhinein zu lernen. Wenn die Teile vom Fließband laufen und geprüft werden, kann es schon zu spät sein, um Probleme zu erkennen. Wenn man bis zum Ende des Herstellungsprozesses wartet, um fehlerfreie Produkte zu gewährleisten, verschwendet man viele Ressourcen, Zeit und Geld.

Aber es gibt eine wirksame Alternative.

Stellen Sie sich zum Beispiel einen Schweißprozess vor, bei dem eine Wärmebildkamera die Wärmesignatur des Produkts während der Herstellung genau verfolgt. Wenn das Teil falsch geschweißt wird, erfolgt sofort eine Fehlermeldung, sodass der Prozess in Echtzeit korrigiert werden kann. Solche bahnbrechenden Effizienzsteigerungen in der Fertigung setzen sich dank fortschrittlicher Technologien wie Machine Learning (ML) allmählich durch und sind Teil einer umfassenden Investition in vorausschauende Lösungen.

Die Entwicklung der vorausschauenden Wartung

Wenn Ihnen der Begriff „vorausschauende Lösung“ bekannt vorkommt, könnte das daran liegen, dass er eng mit seinem besser bekannten Pendant verwandt ist: der vorausschauenden Wartung.

Die Geschwindigkeit, mit der datengesteuerte Technologien die Fertigung in nur wenigen Jahren verändert haben, ist erstaunlich. Die neueren Entwicklungen der digitalen Transformation, wie Industrie 4.0 und Industrie 5.0, sind für den Sektor in vielerlei Hinsicht von Vorteil, insbesondere bei der Umsetzung der vorausschauenden Wartung.

Die vorausschauende Wartung ist einer der wichtigsten Grundsätze der Industrie 4.0 und basiert auf der Theorie, dass wir Daten über den Zustand von Geräten nutzen können, um schwerwiegende Ausfälle zu verhindern, bevor sie auftreten. Durch die Untersuchung der Vibrations- oder Wärmesignaturen von Maschinen und die Eingabe dieser Daten in ML-Modelle können Hersteller erkennen, wann Geräte ausfallen werden, und eingreifen, um ein Unglück zu verhindern. Solche proaktiven Korrekturen ersparen teure Ausfallzeiten, die in diesem Sektor traditionell eine große Herausforderung darstellen.

Übergang zur vorausschauenden Lösung

Vorausschauende Wartung ist ein Teil der vorausschauenden Lösung. Dieselbe Vielzahl von Vorteilen, die die vorausschauende Wartung bietet, gilt auch für die vorausschauende Lösung. Die beiden unterscheiden sich jedoch in einigen grundlegenden Aspekten.

Die vorausschauende Wartung zeigt den Herstellern an, wenn eine Anlage kurz vor dem Ausfall steht. Die vorausschauende Lösung geht noch einige Schritte weiter und schlägt Möglichkeiten zur Behebung des Problems vor. Während sich die vorausschauende Wartung also mit dem Ob und Wann befasst, geht es bei der vorausschauenden Lösung um das Wie.

Die vorausschauende Wartung hat einen viel engeren Fokus und ist auf Fertigungsanlagen ausgerichtet. Vorausschauende Lösungen hingegen erstrecken sich auf die meisten Geschäftsbereiche – vom Lieferkettenmanagement über die Arbeitsplanung bis hin zu Prozessverbesserungen und dem Zustand der Fertigungsanlagen. Die bereits erwähnte Fehlerbehebung des Schweißvorgangs mithilfe von Wärmebildkameras ist ein Beispiel für eine vorausschauende Lösung, die Prozessineffizienzen behebt. Maschinen mit Systemen zur Echtzeitüberwachung können Verzögerungen in der Fertigungsstraße sofort beheben und Engpässe beseitigen, um tägliche und sogar stündliche Produktionsquoten zu erfüllen.

Vorausschauende Lösungen erkennen nicht nur, was mit den Fertigungsanlagen nicht stimmt, sondern auch, was in den relevanten Geschäftsabläufen nicht funktioniert und wie dies behoben werden kann.

Technologie und Infrastruktur als Motor der Entwicklung

Wo die Fertigung früher ein undurchsichtiger Prozess war, haben die digitale Transformation und Daten die Abläufe transparenter gemacht. Dadurch ist es einfacher, Ineffizienzen zu finden und zu beheben.

Eine der größten Veränderungen für die Branche ist wohl die Entwicklung und der Einsatz von IIoT-Sensoren in großem Maßstab. Wenn Maschinen über Sensoren verfügen, können sie „kommunizieren“, und die Hersteller können diese Informationen nutzen, um datengestützte Entscheidungen zu treffen. Doch das IIoT allein reicht nicht aus. Die schiere Masse an Daten, die das IIoT erzeugt, kann leicht dazu führen, dass Hersteller in der Flut von Informationen ertrinken. Technologien wie KI helfen den OEMs jedoch, die Daten sinnvoll zu nutzen. Wenn die Daten in vorausschauende ML-Modelle eingespeist werden, können sie eine vorausschauende Wartung ermöglichen.

Das Aufbrechen von Datensilos zwischen verschiedenen Abteilungen in einem produzierenden Unternehmen sowie die Fähigkeit, unstrukturierte Daten zu lesen, führt nun zu weiteren Fortschritten bei der datenbasierten Entscheidungsfindung in der Industrie – durch vorausschauende Lösungen.

Von den Effizienzsteigerungen profitieren nicht nur die Maschinen in der Fertigung. Generative KI-Modelle können anhand von unternehmenseigenen Informationen, die in Handbüchern, Wartungsberichten für Anlagen, E-Mails usw. gespeichert sind, Schulungsmodule für Mitarbeiter erstellen, die die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) nutzen. Weniger erfahrene Mitarbeiter können mit generativen KI-Modellen Reparaturanleitungen abrufen und Protokolle an einem zentralen Ort aufzeichnen, sodass die Daten nicht gesperrt und isoliert werden.

Zukunft der vorausschauenden Lösung

Eine der größten Herausforderungen für den Fertigungssektor war schon immer die Verfügbarkeit nutzbarer und relevanter Daten. Jetzt, da die Technologien vorhanden sind, können Hersteller auf vielfältige neue und einzigartige Weise von vorausschauenden Lösungen profitieren.

Es gibt zahlreiche Anwendungsbereiche für die vorausschauende Lösung.

Vorausschauende Lösungen können beispielsweise für die Produktwartung eingesetzt werden, bei der OEMs Ausrüstung verleasen statt verkaufen, um eine stabilere Einnahmequelle zu schaffen. Die Hersteller können auf die Daten dieser geleasten Geräte zugreifen, um die KI-Vorhersagemodelle weiter zu verfeinern.

Fazit

Durch vorausschauende Wartung können Hersteller bereits jetzt von geringeren Ausfallzeiten und Kosteneinsparungen profitieren. Über die Analyse der Grundursachen und die vorausschauende Wartung hinaus haben vorausschauende Lösungen einen viel umfassenderen Anwendungsbereich bei der Suche und Behebung von Problemen, die über die Maschinen hinausgehen. OEMs, die den Weg für die digitale Transformation geebnet haben, können die Vorteile dieses ganzheitlichen Ansatzes nutzen.