Predictive Maintenance - Anwendungsfälle & Umsetzung Webinar am 07. Juli 2021 - Deutsche Messe Technology Academy
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Speaker
Sven Gehrmann
Steffen Mächtig
Predictive Maintenance
Anwendungsfälle & Umsetzung
Webinar am 07. Juli 2021
Predictive Maintenance ist ein Schlüsselthema in der Industrie; es fehlt jedoch noch an Reife
in Bezug auf die Marktdurchdringung
Konnektivität, Analytik und Optimierung werden nicht mehr isoliert betrachtet - der Fokus liegt auf einer ganzheitlicheren Sichtweise.
Heute setzen sich bereits 75 Prozent der befragten Unternehmen aktiv mit dem Thema „Predictive Maintenance“ auseinander. Jedes dritte
Unternehmen hat Projekte über die Pilotphase hinaus umgesetzt. Noch vor drei Jahren war nur jedes vierte Unternehmen auf diese Weise aktiv.
Fortschritt Predictive Maintenance Reifegrad und Fokus Potenziale Predictive Maintenance
GET CONNECTED 2020
25% Sensoren sammeln relevante Daten und
Keine Aktivitäten 16% Maschinen 43% Anlagenver- Ersatzteil-
Datenspeicherung in zentraler Datenbank 43% fügbarkeit bestände
Potentiale werden 22%
Datenspeicherung in zentralen Cloud 30% erhöhen senken
diskutiert 46%
GET INSIGHTS 2020
Prozess-, Mess- und Maschinendaten werden
Pilotprojekt 20% gezielt ausgewertet 48%
Wartungs- &
realisiert 14% Selbstlernende Systeme werden verwendet und Servicekosten
Daten werden automatisch ausgewertet 17% reduzieren
Realisierte 30%
Einzelprojekte 22%
GET OPTIMIZED 2020 Neue /
Ersatzteilbedarf wird automatisch abgerufen 28% verbesserte Verbesserte
Realisierte 4%
3% Servicetechniker werden automatisch disponiert 18% Services Produkte
Potentiale
Analyseergebnisse fließen in anbieten
2020 2017 Produktverbesserungen ein 38%
Quelle: BearingPoint Studie ”Predictive Maintenance 2021”
Webinar | Predictive Maintenance – Anwendungsfälle | 07. Juli 2021 2
Optimierung der Produktionskosten mit „Predictive Maintenance“
Motivation und Technologie-Enabler
MOTIVATION 1. 2. TECHNOLOGY ENABLER
Anschluss v. Zustands-
• Verstärkter Wettbewerb • Fortschritte in der Sensor- und
Maschinen überwachung
• Neue Marktteilnehmer Funktechnologie
• Kostendruck Optimierung • Sinkende Kosten für
• Erhöhte Komplexität der Produktions- Rechenleistung und
Produktionsmaschinen kosten Datenspeicherung
• Kürzere Lieferzeiten 4. 3. • Erhöhte Bandbreite
• Technologischer Wandel hin Predictive Vorhersage • Standardisierung von
zum datengetriebenen Maintenance von Maschinen- Kommunikationsprotokollen
Geschäft indikatoren
Wettbewerb Komplexität Lieferzeit Datengetriebenes Sensor- Funk- Rechenleistung Bandbreite
der Anlagen Geschäft technologie technologie und Datenspeicher
Webinar | Predictive Maintenance – Anwendungsfälle | 07. Juli 2021 3
Predictive Maintenance auf Basis von KI und Prognostik als Treiber für Transparenz,
Automatisierung und Wissensaustausch
Typische Anwendungsfälle
Transparenz und Vorhersage Automation und Workflows
Anlagen und Ersatzteile (Field) Service Produktivität
• Asset Health Check in Echtzeit • Asset-Ansicht (Echtzeit, BoM, Historie)
• Anlagenlogbuch (Historie) • Mobile Arbeitsauftragsverwaltung
• Fehlerverursachte Teile vorhersagen • Interaktive Prüflisten und Compliance
• Identifizieren von Wechselteilen • Prozessführung - Next Best Action
Fehler, Ursachen und Lösungen Wissen und Kollaboration
• Fehler-/ Störungsvorhersage • Relevante Dokumente und Checklisten
• Analyse der Fehlerursache • Arbeits-/Reparaturanweisungen
• Lösungsvorhersage • Chat- und Kollaborationsfunktionen
• Planung von Aktivitäten • Mobile Schulung und Entwicklung
Fähigkeiten und Kapazitäten Customer Journey
• Benötigte Fähigkeiten vorhersagen • Automatisierte Kundenkommunikation
• Dauer von Arbeitsaufträgen vorhersagen (Portal, App, Mail etc.)
• Kapazitäten planen • Geführtes (Up-)Selling
• Terminieren und Disponieren • Kundenzufriedenheits-Journey
Webinar | Predictive Maintenance – Anwendungsfälle | 07. Juli 2021 4
BearingPoint entwickelt stetig eigene Lösungen um die Potenziale von Predictive Maintenance
ausschöpfen zu können
SWARM
Inspektionsprüfungen an Equipments
＃ Standardisieren und industrialisieren Sie Ihre
Geräteprüfungen mit digitalisierten Inspektions-
Problem: Informationen sind in verschiedensten S ystemen formularen, die auch offline zugänglich sind
verteilt und isoliert.
＃ Planen Sie wiederkehrende Prüfungen, um gesetzliche
Lösung: Clevere S ammlung von Informationen aus erforderlichen
Vorschriften und interne Richtlinien rechtzeitig
Datenquellen, um nachhaltige und gute Erkenntnisse zu gewinnen.
einzuhalten
＃ Automatisches Vorausfüllen von Informationen, um
Zeit für Ihr Wartungspersonal zu sparen
＃ Bietet vorkonfigurierte Vorlagen für die Prüfung von
Fahrzeugen und Industrieanlagen
S
S
S
S
S
Webinar | Predictive Maintenance – Anwendungsfälle | 07. Juli 2021 5
Von der Anbindung von Produktionsmaschinen bis zur vorausschauenden Wartung
BearingPoint`s Vier-Schritte-Ansatz für Predictive Maintenance
1 2 3 4
VORHERSAGE VON
BRAINSTORMING ANSCHLUSS DER MASCHINEN ZUSTANDSÜBERWACHUNG VORAUSSCHAUENDE WARTUNG
MASCHINENINDIKATOREN
Visualisierung von Vorhersage kritischer Vorhersage ungeplanter
Brainstorming Datenerfassung
Maschinendaten Maschinenzustände Ausfallzeiten
Identifizierung von Nachrüstung von Anlagen mit der Entwicklung eines Dashboards mit Entwicklung eines Prognosemodells Entwicklung eines vorausschauenden
kritischen Maschinen erforderlichen Sensorik relevanten Indikatoren zur zur Vorhersage und Bewertung Wartungsmodells
oder Komponenten mit Protokollumsetzung in OPC UA Überprüfung der Maschinen kritischen Maschinenindikatoren Modelltraining mit Maschinendaten
ungeplanten Still- Datenvorverarbeitung zur Definition von Schwellenwerten zur Berechnung der verbleibenden Zeit, und Wartungsdaten zur Erhöhung
standszeiten Reduzierung der Speicherkosten Vorbeugung von Maschinen- bis ein kritischer Maschinenindikator der Vorhersagegenauigkeit
Bewertung der aktuellen Speicherung von Maschinendaten schäden einen Schwellenwert erreicht Iterative Verfeinerung des Modells
IT-Infrastruktur Entwicklung eines Condition-
Business Case und ROI Monitoring Cockpits auch als
Bewertung mobile Anwendung
Optimierungspotenziale Echtzeit-Zugriff auf Maschinendaten Echtzeitinformationen über Prognosen von kritischen Vorhersage der Restnutzungsdauer
werden identifiziert Erste Prüfung der Datenverfügbarkeit Maschinenzustandsindikatoren Maschinenzuständen auf Basis von von Produktionsmaschinen
Priorisierung der und Datenqualität Warnungen über kritische Indikatoren Terminierung von
Maschinen oder Erste Einblicke in Maschinenzustände Maschinenzustände, um sofort zu Verbesserte Planung von Wartungstätigkeiten auf Basis der
Komponenten reagieren Wartungsaktivitäten auf Basis von vorhergesagten Termine
Projektzeitplan Prognosen einzelner Parametern
Webinar | Predictive Maintenance – Anwendungsfälle | 07. Juli 2021 6Eine Übersicht der 4 Personas und deren Rollen im IoT Use Case
Kurzvorstellung der Organisationen und Personas
Name Name Name Name
Paul Exerton Charles Tardy Michaela Plannerton John Doe
Rolle Rolle Rolle Rolle
Fahrer Vertragspartner Instandhaltungsplanung Techniker
Organisation Organisation Organisation Organisation
Eurobus Eurobus Magibus Magibus
Aufgabe(n) Aufgabe(n) Aufgabe(n) Aufgabe(n)
Ist verantwortlich für den Ist Ansprechpartner und Ist verantwortlich für die Ist Spezialist für Reparaturen
sicheren Transport von Verantwortlicher für die Abwicklung von am Antrieb von Bussen
Passagieren im öffentlichen Koordination von Serviceaufträgen und
Nahverkehr Reparaturen und sonstigen koordiniert den Einsatz der
Arbeiten an Bussen Techniker
Webinar | Predictive Maintenance – Anwendungsfälle | 07. Juli 2021 7Der Use Case wird in 5 Teilschritten durchlaufen
Vom automatischen Auslösen bis Abschluss einer Service Anfrage
In einer Nach Abschluss der
Planungsübersicht Arbeiten wird ein
erscheint der Vorfall. Abschlussreport vom Der Service Auftrag
Dieser Service Vertragspartner wird im System
Anfrage wird ein Der Techniker erhält eine überprüft und per abgeschlossen
geeigneter Techniker Benachrichtigung auf Unterschrift freigegeben
Sensorik am Bus seinem Mobiltelefon. Die
misst eine zugewiesen
Arbeiten werden
Temperatur oberhalb durchgeführt und
des definierten Aufwände erfasst
Grenzwert
Webinar | Predictive Maintenance – Anwendungsfälle | 07. Juli 2021 8System Demo
Der vorgestellte Use Case erlaubt einen Einblick in die Welt der vernetzten Maschinen und
Anlagen und verdeutlicht die Potenziale
Mehrwert einer intelligenten Ticketlösung als Vorstufe zu Predictive Maintenance
Vorbereitung der Vorhersage von
Automatisieter Ablauf der
Ausfällen durch kontinuierliche
Erstellung von Service Anfragen
Datenspeicherung
Prognosen von kritischen
Maschinenzuständen auf Basis
Eingreifen vor einem Ausfall durch ausgewählter Indikatoren
Warnung über kritische
Maschinenzustände
Sinkende Kosten durch
verbesserte Planung von
zyklischen
Instandhaltungsaufwänden
Webinar | Predictive Maintenance – Anwendungsfälle | 07. Juli 2021 10Diskussion und Austausch
Vielen Dank!
Die Predictive Maintenance Studie 2021 können Sie unter nachfolgendem Link herunterladen: Download
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Sven Gehrmann +(49) 1522 251 9224
Senior Manager sven.gehrmann@bearingpoint.com
Steffen Mächtig +(49) 170 963 4701
Business Consultant steffen.maechtig@bearingpoint.comSie können auch lesen
