SPS Drives 2017 Predictive Maintenance & Smart Monitoring

Maschinenintelligenz verhindert Produktionsausfälle
Zu den häufigsten Anwendungsszenarien der Industrie im Internet of Things (IoT) gehört die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). Denn jeder Maschinenausfall oder Produktionsstillstand, den ein Unternehmen vermeidet, spart Geld. Smart Monitoring der Deutschen Telekom erkennt Unregelmäßigkeiten von Maschinen mithilfe künstlicher Intelligenz. 

Maschinensensoren und Logfiles produzieren riesige Datenmengen, die – richtig analysiert – zu wertvollen Informationen werden können. Smart Monitoring erkennt relevante Datenmuster und gibt Maschinenexperten das richtige Werkzeug an die Hand, um Auffälligkeiten und Unregelmäßigkeiten in Echtzeit zu erkennen und zu analysieren – und das weltweit. Überschreitet eine Abweichung einen bestimmten Grenzwert, schlägt das System Alarm. Insgesamt unterstützt es den Nutzer vierfach:

Frühwarnsystem
Das System schlägt vorbeugend Alarm, bevor es zu Maschinenausfällen kommt.

Tiefenanalyse
Mithilfe verschiedener KPIs (Key Process Indicators) und interaktiver Visualisierungen geht Smart Monitoring den Ursachen einer Anomalie auf den Grund.

Ursachenanalyse
Auch wenn Schäden schon entstanden sind, unterstützt Smart Monitoring bei der Ursachenanalyse. Das System gleicht die Störungen mit schon im Vorfeld aufgetretenen Anomalien ab und findet so die Schadensursache(n).

Risiko-Assessment
Mit Hilfe von Smart Monitoring lassen sich umgehend beliebig viele Maschinen bewerten. Dadurch erhalten Unternehmen ein detailliertes Bild über ihren gesamten Maschinenpark. Sie wissen zum Beispiel, welche Maschinen ein höheres Ausfallrisiko aufweisen und im Zuge der nächsten Revision gegebenenfalls auszutauschen sind.

Die Vorteile von Smart Monitoring auf einen Blick:

• Das System erkennt Maschinen-Anomalien automatisch - ohne Expertenwissen.
• Maschinenausfälle und damit verbundene Kosten lassen sich vermeiden. 
• Künstliche Intelligenz filtert selbstständig die relevantesten Informationen aus dem Gros der zahlreichen Maschinendaten.
• Webbasierte Dashboards bieten eine komfortable Übersicht und sind intuitiv zu nutzen. 
• Als robustes Verfahren bietet sich Smart Monitoring als idealer Einstieg in Predictive Maintenance an.

Drei Partner – eine Lösung

Die auf der SPS IPC Drives 2017 vorgestellte Lösung „Predictive Maintenance“ ist das Ergebnis einer Zusammenarbeit von drei Partnern: Eaton als industrieller Automatisierungsspezialist bindet Maschinen in IoT-Umgebungen ein. So erfassen die Steuerungen XV 300 und XC 152 von Eaton lokale Maschinendaten und steuern die dafür notwendigen Prozesse. Daten aus der Maschinensteuerung werden über ein standardisiertes Nachrichtenprotokoll auf sicherem Weg in die Cloud übertragen. Die benötigte Cloud-Plattform, die Predictive Maintenance Applikation und entsprechende Condition Monitoring und Advanced Analytics Features stellt T-Systems als zweiter Partner bereit, während die Deutsche Telekom als Partner Nummer drei für die Konnektivität sorgt.

Mithilfe der Predictive Maintenance-Lösung können Unternehmen praktisch für jeden von den Maschinen gelieferten Datenwert einen Grenzwert definieren. Wird dieser überschritten, alarmiert das System die Nutzer. So können sie frühzeitig erkennen, wenn eine Maschine auf dem Weg in einen kritischen Zustand ist und Gegenmaßnahmen einleiten. Diagramme und Grafiken stellen sowohl aktuelle als auch historische Daten anschaulich dar.

Zertifizierte Rechenzentren 

Alle Predictive Maintenance-Services stellt T-Systems aus der Cloud bereit. Investitionen der Kunden in eigene Rechenzentrums- und Software-infrastrukturen entfallen. Dies rechnet sich insbesondere dann, wenn die benötigten Rechenkapazitäten starken Schwankungen unterliegen und die Ressourcen einmal mehr und einmal weniger genutzt werden. Alle Cloud-Services für Predictive Maintenance erbringt T-Systems in zertifizierten Hochsicherheits-Rechenzentren, die strenge Datenschutzbestimmungen erfüllen.