Daten als Schlüssel zu Effizienz und Transformation
Im Zuge des digitalen Wandels steigt das Potential von Daten: Immer mehr Daten werden gespeichert, immer mehr davon können ausgewertet werden. Erfahren Sie im ersten Teil unserer Blogreihe zum Thema Predictive Maintenance, welche Rolle Daten in der Industrie 4.0 spielen.
Der digitale Wandel erfasst zunehmend alle Bereiche der Wirtschaft und des gesellschaftlichen Zusammenlebens. In Industrieunternehmen hat sich für diese Veränderungen der Begriff Industrie 4.0 etabliert.
Als Folge der Digitalisierung ergeben sich für die deutsche Wirtschaft große Chancen. So schätzt das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) das Wachstumspotenzial durch digitale Technologien auf ca. 150 Mrd. Euro bis zum Jahr 2020. [1]
Daten sind der essenzielle Treiber von Industrie 4.0. Die Verknüpfung verfügbarer technischer und betriebswirtschaftlicher Daten und insbesondere die statistische Auswertung dieser Daten zur Ableitung neuer Erkenntnisse und zur Generierung von Prognosen werden künftig zum Erfolgsfaktor für Unternehmen. Die zunehmende Verfügbarkeit von großen Datenbeständen verändert Prozesse entlang der gesamten Wertschöpfungskette, angefangen bei Forschung und Entwicklung über Produktion und Vertrieb bis hin zu Dienstleistungen rund um die Nutzung eines Produkts. Industrieunternehmen können durch die gezielte Nutzung von Daten Effizienz und Innovationsfähigkeit steigern, Wachstum beschleunigen und neue digitale Produkte und Dienste entwickeln.
Eine zentrale Anwendung der Digitalisierung in der Industrie ist die Weiterentwicklung traditioneller Wartungsstrategien hin zu vorausschauender Wartung bzw. Predictive Maintenance. Ihr Team der anacision entwickelt neuartige Strategien für Predictive Maintenance in Kooperation mit Industrieunternehmen.
Dabei werden Zustandsdaten von Anlagen oder Maschinen, die durch Sensormessungen ermittelt wurden, mit Betriebsgrößen verknüpft und durch Data-Science-Modelle analysiert. Durch die Modelle kann beispielsweise der Zeitpunkt für Wartungsmaßnahmen optimal bestimmt werden. In der Produktion können so Ausfälle vermieden sowie Anlagenteile und Betriebsmittel effizienter genutzt werden. Diese Optimierungen führen zu einer nachhaltigen Kostenreduktion. Die intelligente Analyse der Sensordaten von Anlagen und Maschinen ermöglicht weitergehend die Verbesserung anderer Prozesse entlang der Wertschöpfungskette. Für Forschung und Entwicklung liefert Data Science beispielsweise ein besseres Verständnis über Vorgänge in Maschinen und setzt so neue Impulse zur Steigerung von Effizienz und Lebensdauer. Vertriebsseitig können verkaufte Maschinen im Rahmen eines Value Added Service um Predictive-Maintenance-Funktionen ergänzt werden, womit neue Einnahmequelle und Betriebsmodelle ermöglicht werden.
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Mehr über Predictive Maintenance erfahren Sie auf unserer Themenseite. Bei Fragen und Anregungen stehen wir Ihnen gerne zur Verfügung. Kontaktieren Sie uns!
[1] Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (2015) – Industrie 4.0: Volks- und betriebswirtschaftliche Faktoren für den Standort Deutschland
