Unterstützung in fünf Schritten

Neben der Asset-Management-Applikation gibt es ein Fünf-Schritt-Programm von Logicline, das beim Einstieg in das Geschäft mit Predictive Maintenance und weitere Services helfen soll:

  • An erster Stelle steht der IoT Maturity Check: Ziel ist es, den Status des Unternehmens hinsichtlich IIoT (Strategie, Betrieb, Service, Produktion, etc.) zu bewerten, Chancen durch und für IIoT aufzuzeigen, auch anhand von Showcases, und nicht zuletzt eine Roadmap für die eigene Digitalisierungsstrategie auszuarbeiten. So erhalten Unternehmen auf unterschiedlichen Entwicklungsleveln eine individuelle Beratung.
  • Im zweiten Schritt wird die verwendete Technologie und Infrastruktur auf Kompatibilität mit der Roadmap geprüft und gegebenenfalls angepasst.
  • Im dritten Schritt entwickeln die Experten von Logicline einen Prototypen für die Predictive-Maintenance-Analytik als Proof of Concept. Diesen überprüfen sie und optimieren ihn – wo es nötig ist. „Das ist ein iterativer Prozess und das Feedback kann zur Einschätzung von Risiken und Machbarkeit genutzt werden”, erläutert Schüber.
  • Dieser Prozess mündet – als vierter Schritt – in einen Piloten mit Kunden, der wiederum überprüft und angepasst wird.
  • Stufe Fünf ist schließlich, den Piloten zu einer Anwendung zu skalieren, die alles umfasst, was der Maschinenbauer braucht, um Predictive Maintenance als Service vermarkten zu können.

Vorteile für OEM und Anlagenbetreiber

Der Datenstamm Software für die Maschinen in der Lenze-Asset-Management- umfasst alle relevanten Komponenten („Assets”) mit Seriennummer, Gerätekennzeichnung, Einbaulagen-Fotos und Funktionsbereich angereichert mit Informationen wie Lieferzeiten und Verfügbarkeit, Wartungsintervalle, dem Lebenszyklus der Komponente sowie Dokumentationen.

Der Datenstamm Software für die Maschinen in der Lenze-Asset-Management- umfasst alle relevanten Komponenten („Assets”) mit Seriennummer, Gerätekennzeichnung, Einbaulagen-Fotos und Funktionsbereich angereichert mit Informationen wie Lieferzeiten und Verfügbarkeit, Wartungsintervalle, dem Lebenszyklus der Komponente sowie Dokumentationen. Lenze

Letztlich wird das Angebot aber nur angenommen, wenn auch der Endkunde – also der Anlagenbetreiber – von diesem Service profitiert. In erster Linie trägt Predictive Maintenance dazu bei, dass die Produktivität steigt, weil sich Service-Ressourcen optimieren und Stillstände reduzieren lassen. Die Entwicklung hin zur Smart Factory verschafft zudem einen besseren Überblick über Maschinen und Anlagen, die sich auf breiter Front für Verbesserungen eignen: Optimierung von Abläufen, Verbesserung der Qualität, effizienterer Ressourceneinsatz und vieles mehr.

Der OEM seinerseits gewinnt zusätzliche Daten, die ihm in der Entwicklung zugutekommen, was sein Engineering vereinfacht und zielgenauer macht. Auch kann der Maschinenbauer seine Services effizienter gestalten und durch ein erweitertes Serviceangebot neue Umsatzquellen und zusätzliche Kunden erschließen. „Letztlich vermarktet der OEM künftig sein Know-how zusammen mit der Infrastruktur”, so Edgar Schüber, „und wir bieten ihm alle Grundlagen, die er dafür braucht”.

Konkrete Vorteile zum Einstieg

Dass der Einstieg ins digitale Service-Geschäft für Maschinenbauer nicht einfach ist, weiß auch Schüber: „Die OEMs sind meist Hardware-getrieben, daher müssen sie sich erst umstellen.“ Schon mit Anwendungen wie Fernwartung, Remote-Services und Asset Management können sie jedoch dem Kunden konkrete Vorteile aufzeigen, die dessen Pain Points treffen: die Wertschöpfung erhöhen, die Lebensdauer der Anlagen verlängern und damit die Produktivität verbessern.”

Auch auf Kundenseite veränderten sich die Geschäftsprozesse im Rahmen der Digitalen Transformation: Nicht selten wandern Entscheidungen, die bislang beim Einkauf lagen, in der Hierarchie nach oben: zum Technischen Direktor oder bis in die Geschäftsführung, wenn es beispielsweise einen CDO (Chief Digital Office) gibt. „Diese neuen Ansprechpartner sind für den OEM eine weitere Chance, sein Geschäft auszuweiten. Und gerade hier kann er mit innovativen Services punkten”, so die Erfahrung des Managing Directors.

Cloud-to-Cloud-Anbindung

Store Share View eignet sich, um Daten von Cloud zu Cloud zu übertragen, beispielsweise für Predicitve Maintenance.

Store Share View eignet sich, um Daten von Cloud zu Cloud zu übertragen, beispielsweise für Predicitve Maintenance. Fernando Madeira – Adobe Stock

Zur diesjährigen Hannover Messe präsentierten Eplan und Lenze einen Use-Case, der die Konnektivität zwischen dem Lenze Asset Management und der als Sneak Preview vorgestellten Lösung Store Share View zeigte. Bei Store Share View handelt sich um eine von Eplan entwickelte Lösung für Cloud-to-Cloud-Anbindungen auf Basis von Microsoft Azure.

Um beispielsweise für Predicitve Maintenance Daten austauschen zu können, sind die Komponenten von Lenze im Eplan Data Portal hinterlegt. Ein Frequenzumrichter etwa, der in einem Schaltschrank eingesetzt wird, ist dort mit sämtlichen elektrotechnischen Beschreibungen wie Leistungsdaten, Typbezeichnungen, Schnittstellen als auch Handbüchern/Links verzeichnet. Um auch den Fertigungsprozess zu unterstützen, sind im Data Portal nicht nur die automatisierungstechnischen Informationen integriert, sondern auch eine 3D-Abbildung des Umrichters, Bohrschablonen und Anschlussbilder.

Store Share View verbindet nun die unterschiedlichen Welten der Automatisierungstechnik, in dem es den Zugriff und Austausch der immer aktuellen Engineering-Daten ermöglicht. Über Store Share View lassen sich per geführtem Redlining-Prozess Änderungen kommentieren und von allen Beteiligten einsehen. Ein integrierter Zugriffslink im Asset Management System ermöglicht den Zugriff auf eine 1:1 Darstellung der Anlagenstruktur aus der Eplan Plattform über die Eplan Cloud in die Cloud-Umgebung von Lenze.

Die im Asset Management einsetzte OPC UA-Technologie bietet Anwendern außerdem den Zugriff auf den Live-Zustand der Maschine. Im Störungsfall kann das Servicepersonal direkt auf die Komponente im Schaltplan springen, die das Problem verursacht.

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