Schnelle Erfolge in frühen Industrie-4.0-Projekten erzielen
Seit das Konzept der Industrie 4.0 vor mehr als einem Jahrzehnt in Deutschland entstand, weisen Befürworter auf sein Potenzial hin. Mit ihrem Fokus auf digitalisierte Prozesse und Abläufe ist Industrie 4.0 ein Eckpfeiler der digitalen Transformation.
Die Pandemie, in der digitalisierte Unternehmen flexibler reagieren und sich erfolgreicher an die Herausforderungen anpassen konnten als nicht digitalisierte Unternehmen, war ein „Weckruf“ für diejenigen, die mit ihren Bemühungen im Rückstand waren. Dennoch haben selbst frühe Anwender weiterhin Schwierigkeiten bei der Umsetzung von Industrie 4.0. Dafür gibt es viele Gründe. Die Hindernisse reichen von Cybersicherheit und Cyberbedrohungen bis hin zu veralteten Datenarchitekturen und Infrastrukturen.
Bei I-care haben wir mit Dutzenden von Unternehmen zusammengearbeitet, die Schwierigkeiten mit ihren Industrie-4.0-Projekten hatten. In vielen Fällen stellten wir ein zusätzliches Hindernis fest: das nachlassende Interesse von Führungskräften und Mitarbeitern aufgrund der Komplexität der Umsetzung.
Veränderungen sind anspruchsvoll, doch der Umstieg auf ein neues System, das auf ungewohnten Technologien basiert, erfordert Weitsicht und Mut. Um unseren Kunden dabei zu helfen, die Hürden bei der Einführung zu überwinden, haben wir ein Schlüsselelement der Industrie 4.0 identifiziert: Daten. Indem sie sich zunächst darauf konzentrieren, können sie ihre Entscheidungsprozesse optimieren und die Voraussetzungen für „schnelle Erfolge“ schaffen.
Datengestützte Entscheidungsfindung: ein Eckpfeiler der Industrie 4.0 und jeder Verbesserung der Zuverlässigkeit
Trotz der sehr großen Datenmengen, die in modernen Maschinen, Sensordaten und anderen Quellen verfügbar sind, gelingt es vielen Unternehmen noch immer nicht, diese erfolgreich zu nutzen. Bei I-care haben wir festgestellt, dass wir unseren Kunden helfen können, zwei Ziele zu erreichen, indem wir Daten als Schlüsselelement in der Analysephase unserer Initiativen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit einsetzen.
- Den Wert der Daten für die Entscheidungsfindung untersuchen, ein zentraler Faktor für den Erfolg von Industrie 4.0.
- Die eigenen Industrie-4.0-Initiativen durch die Identifizierung einfach umsetzbarer Verbesserungsprojekte „in Gang bringen“.
Es gibt zahlreiche allgemeine Quellen, aus denen Informationen gewonnen werden können, um das nächste Projekt zur Verbesserung der Zuverlässigkeit zu identifizieren. Dazu gehören Sensordaten, Maschinendaten, Instandhaltungsberichte und vieles mehr. Um Ihnen Anregungen für Ihre eigenen Projekte zu geben, zeigen die folgenden drei Beispiele, wie wir im Rahmen unserer Maintenance 4.0-Initiativen das Potenzial verschiedener Datenquellen und der daraus gewonnenen Erkenntnisse genutzt haben.
- Vibrationsbasierte Ausfalldaten aus mehr als 800 Industriestandorten: Durch die Analyse der vollständigen Ausfallhistorie des gesamten I-care-Kundenstamms im Bereich Vibrationsanalyse können wir „allgemeine“ Verbesserungspotenziale identifizieren. Wir können die Ergebnisse an unterschiedliche Anforderungen anpassen. Interessieren Sie sich für eine Analyse Ihrer Branche oder bestimmter Maschinentypen? Unser Datensatz liefert Ihnen die Antworten!
- Kundenspezifische Ausfalldaten aus einem CMMS: Extrahieren Sie Informationen aus der Datenbank Ihres computergestützten Instandhaltungsmanagementsystems (CMMS), um die Projekte zu präzisieren und zu identifizieren, die den schnellsten und größten ROI bieten. Ein solches Vorhaben erfordert umfangreiches Data Mining, das sich am effizientesten mit einem automatisierten Data-Mining-Tool durchführen lässt.
Ein solches Tool ermöglicht es Ihnen, die problematischsten Maschinen in Ihrer technischen Anlage zu identifizieren und die Hauptprobleme aufzuzeigen, die sich auf Ihre Performance-KPIs auswirken.
Anmerkung des Autors: CMMS-Data-Mining für Industrie-4.0 -Projekte gehört zu den Kernkompetenzen von I-care. Wenn Sie weitere Informationen zu diesem spezialisierten Ansatz wünschen, kontaktieren Sie uns.
- Maschinenspezifische Ausfallanalyse: Identifizieren Sie bestimmte Maschinen, die höhere Ausfallraten oder mehr ungeplante Stillstände als erwartet aufweisen, und analysieren Sie diese anschließend detailliert. Bei I-care haben wir DOFA (Data Oriented Failure Analysis) entwickelt. Diese Methode identifiziert, welche Datenquellen für eine effiziente Vorhersage der verschiedenen Ausfallarten der ausgewählten Maschinen genutzt werden sollten. Dies ist ein wesentlicher Schritt für den erfolgreichen Start eines Industrie-4.0-Projekts. Dieser Ansatz wird demnächst im nächsten Blogbeitrag ausführlicher behandelt.
Nachdem die Unternehmensleitung die Anwendungsfälle mit der höchsten Priorität identifiziert hat, kann das Projektteam die Initiativen gruppieren und priorisieren, um die „schnellen Erfolge“ zu bestimmen. Diese Vorgehensweisen sind bewährte Erfolgsfaktoren, um die Unterstützung von Führungskräften und Stakeholdern zu gewinnen sowie Rückhalt und finanzielle Mittel für die Erweiterung des Programms zu sichern.
Wenn Sie mehr über dieses Thema erfahren möchten, kontaktieren Sie Tom direkt auf LinkedIn unter https://www.linkedin.com/in/tom-rombouts-91419113/