Zusammenfassung
- Predictive Maintenance – vorausschauende Instandhaltung – erkennt frühzeitig einen möglichen Ausfall von Komponenten und ermöglicht es so, Maschinen zu reparieren, bevor tatsächlicher Schaden entsteht. Der Vorteil liegt in der höheren Wirtschaftlichkeit.
- Predictive Maintenance ermöglicht neue digitale Geschäftsmodelle und ist als Grundbaustein für Industrie 4.0 in der industriellen Praxis angekommen.
- Es wird gezeigt, woher die Begriffe Predictive Maintenance und Predictive Analytics kommen, wie sie zusammenhängen und was sie mit Big Data, Machine Learning, Statistik und Business Intelligence gemeinsam haben.
- In einem ausführlichen Beispiel für Predictive Maintenance aus Sicht eines Herstellers auf Maschinen bei seinen Kunden werden Aufbau, Einsatzmöglichkeiten und der Nutzen gezeigt. An weiteren Beispielen werden außerdem mögliche Hindernisse und Risiken bei Einführung solcher Modelle erwähnt – denn es kommt immer auf einen Dreiklang aus Erfassen, Bewertung und Analyse der richtigen Daten an.
- Industrielle KMU können mit den Wahrscheinlichkeitsmodellen für vorausschauende Instandhaltung schlank und frühzeitig mit ihrer digitalen Transformation beginnen. Die Ergebnisse der Modelle bleiben durch den Einsatz von Visual Analytics für die Anwender transparent und verständlich.
1 Predictive Maintenance: Vom Hype zur industriellen Anwendung
Gartner Hype Cycle
Jährlich aktualisiert erscheint vom Analysten Gartner der "Hype Cycle for Emerging Technologies". Für Unternehmen – nicht nur der IT-Branche – ist das eine wichtige Orientierung, um aufzuzeigen, auf welche Trends sie sich einstellen müssen, was es an kreativen neuen Wortschöpfungen gibt und welche Schlagworte bereits wieder verschwunden sind.
Abb. 1: Gartners "Hype Cycle for Emerging Technologies" von 2013[1]
Auf der Y-Achse wird der Grad der Erwartungen an einen IT-Trend aufgetragen, während die X-Achse dessen produktive Einsatzmöglichkeiten zum Zeitpunkt der Veröffentlichung anzeigt.
Dabei definiert Gartner 5 Phasen bis zur Marktreife neuer Technologien:
- Technology Trigger: Hier werden erste Erfolgsmeldungen zu neuen Technologien veröffentlicht und von den Medien aufgegriffen. Über den nachhaltigen Einsatz sind zu diesem Zeitpunkt keine Aussagen machbar.
- Peak of Inflated Expectations: Erfolgsstorys einiger weniger Unternehmen führen zu hohen Erwartungen an eine neue Technologie. Parallel dazu werden auch Misserfolge sichtbar – die Erwartungen stoßen an Grenzen.
- Trough of Disillusionment: Es kommt zu der Erkenntnis, dass viele Erwartungen nicht erfüllt wurden. In dieser Phase des Lebenszyklus überleben die Anbieter der Technologie, die es schaffen, frühe Anwender von den Vorzügen der Technologie nachhaltig überzeugen zu können.
- Slope of Enlightenment: Jetzt wird zunehmend sichtbar, wie die Technologie nutzbringend eingesetzt werden kann. Entwicklungen in 2. und 3. Generation der ursprünglichen Technologie kommen dazu, werden von innovativen Unternehmen aufgegriffen und in deren Workflow integriert.
- Plateau of Productivity: Ab jetzt sind die Vorteile der Technologie klar sichtbar und rechnen sich auch. Ein Mainstream-Einsatz ist lediglich noch eine Frage der Zeit.
In den Grafiken zum Hype Cycle wird von Gartner zusätzlich durch unterschiedliche Farben und Symbole prognostiziert, wann voraussichtlich das Produktivitätsplateau erreicht wird.
Predictive Analytics
Abb. 1 zeigt den Hype Cycle des Jahres 2013, in dem die Entwicklung von Predictive Analytics seit seinem Debut 2010 durch einen roten Pfeil hervorgehoben wird. Vorher war Predictive Analytics einige Jahre ein eher nicht greifbarer Trend. Interessanterweise übersprang es bei seinem Auftauchen im Hype Cycle 4 Phasen und landete sofort auf dem Produktivitätsplateau – mit weniger als 2 erwarteten Jahre bis zum Mainstream. Vermutlich sollte Anwendern damit ein einfacher zu greifender Begriff als "Data Mining", "Machine Learning" und "Statistics" gegeben werden, die alle mit Predictive Analytics zusammenhängen. 2013 erscheint Predictive Analytics letztmalig im Hype Cycle. Zeitgleich kam Prescriptive Analytics (grüner Pfeil) neu hinzu, bei dem nicht mehr nur gesagt wird, was geschehen wird, sondern auch, was man (dafür/dagegen) tun sollte.
Während einige Schlagworte von Gartner öfters eine Weile brauchen, bis sich deren Inhalte allgemein erschließen (z. B. bei "Big Data"), treffen Gartners thematischen Trends oft zu, z. B. für Predictive Maintenance – was ja Predictive Analytics im Industrieumfeld entspricht und bei dem es im Kern um Wartung und Instandhaltung geht.
2 Predictive Maintenance als Kernstück von Industrie 4.0
Erforderliche Technologie ist bereits verfügbar
Bisher ist Predictive Analytics zumindest als Predictive Maintenance in der Industrie angekommen – auch deshalb, weil heute weitere und dafür erforderliche Technologien wie Big Data, Cloud Computing und Machine Learning allgemein verfügbar sind. Es finden zahlreiche Kongresse zu Predictive Maintenance statt, Konzerne investieren große Summen in vorausschauende Wartung, und die di...
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