Industrial Analytics

Daten sind die Rohstoffe des 21. Jahrhunderts. Dies ist ein geflügeltes Wort unserer Zeit. Aber wie jeder Rohstoff entfalten sie ihren vollen Wert erst, wenn sie fachmännisch verarbeitet werden. Das gilt auch für die Produktionsindustrie: Längst sind nahezu alle Maschinen mit intelligenten Sensoren und IT-Komponenten ausgestattet und liefern kontinuierlich präziseste telemetrische Daten – aber nur die wenigsten Unternehmen wissen bislang mit diesem Rohstoff etwas anzufangen.

Inzwischen sind allerdings so genannte Predictive Analytics möglich: vorhersagende Analysen, die die anfallenden Daten nicht mehr rückblickend betrachten, sondern bereits zum Zeitpunkt ihrer Erhebung Vorhersagen für die Zukunft treffen: Wann wird diese Maschine ausfallen? Wann muss ich sie warten, damit eben das nicht passiert? Die Königsklasse der Data Analytics sind schließlich adaptive Maschinensteuerungen: Dabei wird nicht nur analysiert, was in Zukunft passieren wird, sondern die Maschine kann sich zum Beispiel durch Selbstlern-Fähigkeit an sich ändernde Umgebungen anpassen und steuert sich aufgrund der Vorhersagen und der gelernten Umgebung selbst.

Solche selbststeuernden Verfahren sind zum jetzigen Zeitpunkt in der Fertigung freilich noch weitestgehend Zukunftsmusik. An der Vorstufe, den Predictive Analytics, führt inzwischen aber kein Weg mehr vorbei. Mit ihrer Hilfe können Industrieunternehmen Predictive Maintenance betreiben, sprich: ihre Maschinen vorausschauend warten, und zwar genau dann, wenn es auch nötig ist. Durch speziell programmierte Logarithmen, die über die entstehenden Daten gelegt werden, lässt sich exakt berechnen, wann der Verschleiß einer Maschine so hoch ist, dass bestimmte Komponenten ausgetauscht werden müssen.

Durch dieses Verfahren müssen Maschinen nicht mehr auf Verdacht gewartet werden, sondern haben mitunter sogar längere Laufzeiten als vermutet. Und statt während bestimmter Wartungsfenster ein ganzes Werk stilllegen zu müssen, kann jede einzelne Maschine bedarfsgenau gewartet werden. Die Kosteneinsparungen durch Predictive Maintenance sind enorm.

Quelle: Auszüge aus einem Beitrag von Oliver Bischoff & Frank Oltmanns-Mack, Competence Team Industrial Solutions von Cancom Didas, www.digitalbusiness-cloud.de/industrial-analytics-big-data-wird-der-industriellen-fertigung-zunehmend-wichtiger

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