Predictive Maintenance. Oder wie geht’s meinen Maschinen?

Ralf Zeiler ist CEO der Katalys AG und bietet mit seinem Unternehmen Predictive Maintenance an. Dabei kommt ihm seine langjährige Industrieerfahrung zu Gute, die unter anderem mit viel Wissen um Supplay Chain Management angereichert ist. Warum Predictive Maintenance für Ralf Zeiler DIE Zukunft für die Industrie 4.0 ist, erzählt er uns im Interview.

Predictive Maintenance. Oder wie geht’s meinen Maschinen?
Ralf Zeiler, CEO der Katalys AG

Kunden bewegen sich auf unterschiedlichen Level.

Herr Zeiler, googelt man nach «Predictive Maintenance », erhält man unterschiedliche und teils auch sperrige Begriffsbeschreibungen wie zum Beispiel «prospektive Instandhaltungsstrategie von technischen Systemen». Klingt ja nicht gerade sexy für eine Innovation, welche im Begriff ist, Industrie 4.0 zu revolutionieren. Welche Reaktionen erleben Sie, wenn Sie Predictive Maintenance bei Ihren potenziellen Kunden zur Sprache bringen? Und wie gross ist das Verständnis für diese innovative Art der Maschinenwartung bereits bei diesen Unternehmen, die Sie ansprechen? 

Predictive Maintenance ist ja nur eine mögliche Anwendung aus dem grossen Feld der Industrie 4.0. Aber es ist unserer Ansicht nach – gerade für kleinere Firmen – die wirtschaftlich interessanteste Anwendung, um in das Thema einzusteigen. Mit Predictive Maintenance können sie ihren Kunden mehr Ausfallsicherheit bieten und die Grundlage schaffen für einen proaktiven, vorausschauenden Kundenservice. Und im Service wird das Geld verdient. Für Hersteller von Maschinen, Geräten, Anlagen sehen wir ganz neue Möglichkeiten und grosse Chancen.

Potentielle Kunden sind so unterschiedlich, wie die Firmen dynamisch sind, wie visionär das Management, wie kollaborativ und innovativ die Firmenkultur. 

Ich komme aber zunehmend mit Unternehmen in Kontakt, die sich mit dem Thema schon länger befasst und die Chancen für sich erkannt haben. Industrie 4.0 ist schon Teil der Unternehmensstrategie und es geht primär darum, eine Roadmap zu formulieren und «den Elefanten in Scheibchen zu schneiden». 

Dann gibt es die, die schon eine Strategie für einen proaktiven, vorausschauenden Kundenservice formuliert haben und schon konkreter wissen, was sie dazu brauchen, was sie können wollen. Da geht es um das «Wie» und die konkrete Umsetzung.

Und dann gibt es die, die zunächst einfach mal ein offenes Ohr haben und im Gespräch mit uns realisieren, dass sie mit Predictive Maintenance ein grosses Problem lösen könnten oder es für ihre Firma einen sehr interessanten Business Case gibt. Beispielsweise fanden wir bei einem Kunden heraus, dass neben der optimalen Wartung der von ihm hergestellten Maschinen die automatische Nachlieferung von Verbrauchsgütern interessant war, da ihm die Umsätze aus diesem margenträchtigen Geschäft von einem günstigeren Drittlieferanten streitig gemacht wurden.

Es gibt aber auch die, die ihre Prozesse noch nicht soweit optimiert haben, dass Industrie 4.0 jetzt wirklich anstehen würde. Die mit zu hohen Lagerbeständen, Lieferzeiten, Kosten kämpfen und beim Thema Industrie 4.0 mit den Schultern zucken. Da bieten wir Unterstützung an für pragmatische Problemlösungen.

 

Frühzeitig erkennen, um rechtzeitig einzugreifen.

Beim ersten Kontakt mit dem Begriff Predictive Maintenance kommt einem recht schnell eine Form der Anwendung in den Sinn, vor allem, wenn man motorsportinteressiert ist: Die Überwachung der hochgezüchteten Motoren der Formel 1 Boliden. Dort werden ja auch die Maschinen, sprich die Motoren, von den Ingenieuren an der Box überwacht. Eine Zeit lang konnten die Ingenieure von dort aus sogar in das Motormanagement eingreifen, um ein potenzielles Hochgehen eines Motors zu verhindern. Wenn Sie jetzt die Anwendung in der Formel 1 mit Ihren Anwendungen vergleichen, wo gibt es Parallelen, wo Unterschiede? 

Motorsport ist ein interessantes Beispiel, ich sehe hier einige Parallelen. Beim Monitoring überwache ich den aktuellen Zustand des Motors, indem ich kritische Komponenten mit Sensoren überwache. Darüber hinaus kann ich auch Performance-Parameter überwachen, zum Beispiel den Zylinderdruck zur Optimierung der Motorleistung. Auf diese Weise kann ich viel über die Optimierung von Motoren aber auch über das optimale Handling durch den Fahrer lernen. So kann ich den Fahrer optimal unterstützen. Das ist beim Betrieb einer industriellen Anlage nicht anders. Zum Einen überwache ich die kritischen Komponenten, um Störfälle zu verhindern, Verschleiss zu verringern und Wartungskosten zu senken. Zum Anderen aber kann ich als Hersteller von Maschinen mit einem solchen System meinen Kunden anbieten, sie bei der wirtschaftlicheren und schonenderen Nutzung der Maschinen zu unterstützen. Denn niemand kennt seine Maschinen so gut wie der Hersteller. Er kann seinen Kunden helfen, Ausschussraten in der Fertigung zu senken, die Produktqualität zu verbessern, Verschleiss und Kosten zu senken. So kann ein Remote Monitoring die Basis werden für ganz neue Geschäftsmodelle im Service.

Predictive Maintenance geht aber noch einen Schritt weiter als Monitoring. Es geht nicht mehr nur um die Überwachung des aktuellen Zustandes, sondern um die Vorhersage des zukünftigen Zustandes. Wenn genügend Daten aus dem Betrieb einer Maschine – oder eines Rennwagens – vorhanden sind, können Algorithmen daraus lernen, ein Datenmodell entwickeln, das es erlaubt – ausgehend vom aktuell gemessenen Zustand – vorhersagen zu können, was passieren wird. Man könnte das vereinfachend eine Wettervorhersage für Maschinen nennen.

Das System würde sinngemäss melden: «Bei Ihrer Maschine A bei Ihrem Kunden B besteht eine 95%-ige Wahrscheinlichkeit, dass Pumpe C in den nächsten vier Wochen ausfällt. Austausch in den nächsten zwei Wochen empfohlen». Die Gefahr ist gebannt, Sie können für den Service mit Ihrem Kunden einen guten Zeitpunkt vereinbaren und wissen heute schon, welches Teil, welche Werkzeuge und welchen Spezialisten Sie brauchen.  

Unterschiede sehe ich auch da, wo es um das aktive Eingreifen in die Steuerung von aussen geht. Als Nutzer einer Werkzeugmaschine wollen Sie vermutlich nicht, dass der Hersteller direkt in Ihren Fertigungsprozess eingreift. Ob ein Rennfahrer es goutiert, wenn seine Techniker seinen Motor fernsteuern, wage ich aber auch zu bezweifeln. Aber die Erkenntnisse, die aus dem Zusammenspiel von Auto und Fahrer gewonnen wurden, werden sicher in die Fahrzeugentwicklung wie auch in das Training der Fahrer eingehen.

 

Vom reinen Hersteller zum Full-Service-Provider.

Anhand der genannten Unterschiede kann man schon von einer neuen Qualität des Service für Maschinen und Unternehmen sprechen. Beschreiben Sie uns doch bitte die Vorteile von Predictive Maintenance im Bezug auf die Faktoren Maschinenausfälle, Wartungsdienst, Koordination von Mitarbeitern, Beschaffung von Ersatzteilen, Steuerung von Wartungsintervallen und Fernwartungsunterstützung. Worin sehen Sie die grössten Vorteile? 

Der grösste Vorteil steckt schon im Begriff „Predictive“, also der Möglichkeit, technische Probleme sowie den optimalen Wartungszeitpunkt vorherzusagen. Grundsätzlich gilt, dass, je früher ich ein Problem kommen sehe, dessen Behebung umso kostengünstiger wird, da ich mehr Zeit habe zu reagieren. Maschinenausfälle und Produktionsstillstände können durch Predictive Maintenance vermieden werden, was für Kunden von Maschinenherstellern sicher der entscheidende Vorteil ist. 

Wenn ich als Hersteller die Maschinen bei meinen Kunden – meine gesamte installed base – mittels Predictive Maintenance überwachen kann, weiss ich, welches Ersatzteil ich wann, wo, bei wem, benötigen werde, kann meine Ersatzteilbeschaffung optimieren, meine Wartungstechniker optimal planen und auslasten, mit meinen Kunden die für sie angenehmsten Wartungstermine einplanen. Auch eine Ferndiagnose ist bis zu einem gewissen Grade möglich, da ich im Predictive Maintenance System per Drill Down bis auf den einzelnen Sensor in der Maschine hinunter komme.

Diese Möglichkeit der Vorhersage ist aber für mich als Hersteller vor allem im Service interessant. Denn das bedeutet ja nichts anderes, als schon zu wissen, was der Kunde braucht, bevor dieser es selbst weiss. Kann es eine bessere Basis für einen proaktiven, vorausschauenden Kundenservice geben? Auf dieser Basis sind eine ganze Reihe von neuen Serviceangeboten möglich und damit neue Ertragsquellen.

Predictive Maintenance ist aber auch hilfreich, um die Wartung meiner eigenen Produktionsanlagen hinsichtlich minimaler Wartungskosten und ungeplanter Stillstandszeiten zu optimieren. Auch für die Produktionsplanung kann Predictive Maintenance hilfreich sein, beispielsweise in der Medizinaltechnik. Wenn dort eine Maschine in einer Fertigungslinie ausfällt, ist es aufgrund der Regularien nicht ohne weiteres möglich, auf eine andere Linie auszuweichen. Mit anderen Worten: Diese Maschinen dürfen nicht ausfallen. Aber wenn Sie wissen, wie viel Zeit einer Maschine bis zur nächsten optimalen Wartung bleibt, können Sie ihre Produktion von vorne herein entsprechend planen.

 

Leasen statt kaufen.

Wenn Sie sagen, dass sich Maschinen dank künstlicher Intelligenz selbst verstehen lernen, wohin wird dann die Reise für Unternehmen gehen, die solche Maschinen bauen? Was hat das für Konsequenzen in Bezug auf die Entwicklung und den Verkauf von Maschinen? Müssen sich dann die Maschinenbau-Unternehmen nicht neu aufstellen mit völlig neuen Strategien? 

Die Entwicklung wird mehr und mehr dahin gehen, dass Kunden Services kaufen statt Produkte. Das sehen Sie in allen Lebensbereichen, im privaten Konsumverhalten der Menschen wie auch in der Industrie. Unkomplizierte Verfügbarkeit statt Besitz. Besitz verpflichtet, macht unbeweglich, braucht Zuwendung, birgt Risiken. Ein exzellenter Service, das «Rundum- Sorglos- Paket», das hohe Verfügbarkeit garantiert und alle Risiken beim Hersteller belässt, ist gefragt.

Für Maschinenbau-Unternehmen sehen wir in dieser Entwicklung enorme Chancen, aber auch Herausforderungen. Sie werden vom reinen Produkthersteller ein Stück weit zum Service Provider. Wenn sie mit Predictive Maintenance ihre Maschinen zu optimalen Kosten instand halten können, können sie ja auch einen Schritt weitergehen und statt Maschinen künftig die «Verfügbarkeit von Funktionalität» verkaufen, ähnlich eines Leasing-Modells die Maschinen auf Basis eines Service Vertrages zur Verfügung stellen und selbst optimal warten. Vermutlich wird ihr Geschäftsmodell auch ihre Produktentwicklung beeinflussen, denn sie werden ihre Maschinen noch langlebiger, störungsfreier und wartungsfreundlicher bauen wollen, wobei ihnen die Erkenntnisse aus Predictive Maintenance helfen werden. 

Der Kostendruck im Maschinenbau ist enorm, die Margen sind minimal, Produktlebenszyklen werden immer kürzer. Wir sehen im Servicebereich in Kombination mit den Möglichkeiten von Predictive Maintenance eine grosse Chance.

 

Die Cloud ist die Zukunft.

Neben den neuen Strategien und Möglichkeiten sehen sich die Unternehmen aber auch neuen Herausforderungen gegenüber. Stichwort Vernetzung. Stichwort Datensicherheit. Stichwort Cloud. Wie gehen die Unternehmen dabei am besten vor? Oder braucht es immer individuelle Lösungen? 

Sie sprechen wichtige Fragen an, auf die es keine pauschalen Antworten gibt. Da wir mit dem Internet of Things (IoT) die physische Welt mit der virtuellen Welt verbinden, haben Internet of Things-Szenarien das Potential, Schaden in der physischen Welt anzurichten. Grundsätzlich kann man sich vor vielen Risiken schützen, indem man die Good Practices zur IT Sicherheit konsequent befolgt. Und Sie müssen auch nicht in eine Cloud gehen, um die Möglichkeiten von Predictive Maintenance zu nutzen, Sie können dies auch on premise aus Ihrem firmeneigenen Rechenzentrum tun. Auf jeden Fall ist es ratsam, einen Verantwortlichen für das Thema IT Sicherheit zu haben, der auch Kompetenzen und ein Budget bekommt.  

Rechtlich gesehen tut man als Unternehmen zudem gut daran, seine verbleibenden Risiken zu kennen und bewusst zu akzeptieren, statt diese zu ignorieren, was im Streitfall als Fahrlässigkeit ausgelegt werden könnte. Wir arbeiten mit Partnerfirmen zusammen, die auf Rechtsfragen im Zusammenhang mit Datensicherheit und IP Rights im industriellen Umfeld spezialisiert sind.

Absolut sicher ist in unserem Leben nichts, ausser unserem Ableben. Individuell ist, wie wertvoll Ihre Daten für jemand anderen sind. Am Ende geht es wie bei anderen Diebstählen darum, ob auch für den Datendieb das Aufwand-/Nutzenverhältnis stimmt. Auch der Datendieb hat einen Business Case, wenn Sie so wollen. Es geht darum, es ihm so schwer zu machen, dass er sich ein leichteres Ziel sucht. Techniken zur Erhöhung der Datensicherheit werden ständig weiterentwickelt. Wir unterstützen momentan einen Kunden in einem Blockchain Projekt, einem Verfahren, das als technische Grundlage der Kryptowährung Bitcoin als sicher gilt.

Ich bin überzeugt, dass man an den Vorteilen der Cloud letztlich nicht vorbei kommt, wenn man wettbewerbsfähig bleiben will. Wenn Datentransfer und -speicherung verschlüsselt sind, Ihre Daten in Ihrer private Cloud in einem Schweizer Rechenzentrum liegen und Ihre internen Prozesse zum Datenmanagement wasserdicht sind, halte ich die Nutzung von Cloud Services für ausreichend sicher. Denn die Frage ist ja auch, ob Ihre firmeneigene IT die Datensicherheit besser im Griff hat als ein Cloud Provider, der software- und hardwareseitig auf dem neuesten Stand der Technik, zertifiziert ist und einen Sicherheitsverantwortlichen beschäftigt.

 

Digitalisierung ist Chefsache und eine Frage des richtigen Zeitnehmens.

Zum Schluss noch eine Frage, die sich jetzt wahrscheinlich vielen stellt. Vor allem, nach den ganzen Informationen rund um Daten, weltweite Vernetzung und Zukunftsaussichten: Für wen ist Predictive Maintenance sinnvoll? Wie klein oder gross darf ein Unternehmen sein, um davon profitieren zu können? Oder spielt Grösse keine Rolle?  

An der Grösse würde ich es nicht festmachen, nein. Am Ende geht es bei grossen wie kleinen Firmen darum, Geld zu verdienen. Aber die Kleinen können in der Regel weniger Risiken eingehen und haben weniger Ressourcen für Innovation. Umso mehr geht es bei ihnen darum, den Business Case zu rechnen: Was kostet mich das Ganze und was verdiene ich damit. Ganz konkret, in Schweizer Franken. Dafür haben die Kleinen den grossen Vorteil, dass sie nicht eine ganze Hierarchie mit all ihren Partikularinteressen transformieren müssen, sei es in Richtung Agilität oder, um überhaupt erst einmal Silodenken zu überwinden oder einen Kundenfokus zu entwickeln.

Wichtig finde ich, sich die Zeit zu nehmen und die Digitalisierung zur Chefsache zu machen. Sich die Chancen und die Risiken dieser rasanten Entwicklung für das eigene Unternehmen klar zu machen. Auch mal ganz neue Geschäftsmodelle zu durchdenken und, angefangen beim Kunden und dessen Kunden, eine Strategie zu entwickeln.

Apropos Zeit: Sie kennen vielleicht das Beispiel von dem Holzfäller, der mit der stumpfen Säge trotz vollem Einsatz nicht vorwärts kommt und das Angebot des Kollegen, doch die Säge zu schleifen, mit den Worten ausschlägt: «Keine Zeit, muss sägen». 

Den Unternehmen, gross oder klein, die sich diese Zeit nehmen, gehört die Zukunft. Diese Firmen unterstützen wir, und das sind die spannenden Kunden.

 

 

Kontaktinformation:
katalys ag
Ralf Zeiler
Website: www.katalys.ch
Mail: r.zeiler@katalys.ch
Blog: www.katalys.ch/blog

 

21. Dezember 2017

 – 0 Kommentare

Artikel teilen:


Kommentare

Keine Kommentare vorhanden.

Kommentieren

Pflichtfelder*