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15.11.2016 Oliver Weiss

Predictive Maintenance: So können Produktionsunternehmen in die Zukunft sehen

Business Analytics-Spezialist mayato erklärt anhand eines Produzenten von medizinischen Großgeräten, wie Produktionsunternehmen von den neuesten Technologien profitieren können.

"Digitalisierung gewinnt generell nach und nach zunehmend an Bedeutung und auch das produzierende Gewerbe sollte sich dies zunutze machen", sagt Nils-Henrik Wolf, Geschäftsführer von mayato in Österreich.

"Digitalisierung gewinnt generell nach und nach zunehmend an Bedeutung und auch das produzierende Gewerbe sollte sich dies zunutze machen", sagt Nils-Henrik Wolf, Geschäftsführer von mayato in Österreich.

© mayato

Big Data und Industrie 4.0 sind populäre Themen und beschäftigen gleichermaßen IT-Spezialisten wie Produktionsverantwortliche in Unternehmen. In diesem Kontext wird auch von Industry Analytics gesprochen, wenn die beiden Komplexe miteinander kombiniert werden. Dennoch herrscht oft noch Zurückhaltung und Skepsis, was dieses Thema betrifft. "Unsere Projekte mit verschiedenen Unternehmen zeigen jedoch Vorteile und Potenzial von Industry Analytics. Digitalisierung gewinnt generell nach und nach zunehmend an Bedeutung und auch das produzierende Gewerbe sollte sich dies zunutze machen", sagt Nils-Henrik Wolf, Geschäftsführer von mayato in Österreich.  

Informationsvorsprung dank Analytics
Das Beispiel eines renommierten Produzenten von medizinischen Großgeräten veranschaulicht, welche neuen Möglichkeiten durch Industry Analytics eröffnet werden. Diese Geräte stellen für Arztpraxen und Krankenhäuser eine zentrale Investition dar. Ein unerwarteter Ausfall verursacht nicht nur enorme Kosten, sondern gefährdet auch die medizinische Versorgung der Patienten. Zudem führen die Lagerkosten zahlreicher Ersatzteile zu einer hohen Kapitalbindung für Erzeuger.

Ein deutsches Unternehmen entschied sich daher dafür, die automatisch übertragenen Sensordaten zentral auszuwerten und anhand eines analytischen Modells die Ausfallswahrscheinlichkeiten einzelner Teile individuell zu ermitteln. Alle medizinischen Großgeräte des Herstellers senden täglich Logfiles mit systemrelevanten Statusinformationen an die jeweilige Entwicklungsabteilung. Allerdings wurden diese Daten zuvor von Experten nur manuell und stichprobenartig ausgewertet. Eine abteilungsübergreifende Nutzung der Informationen war ebenso wenig möglich, wie gezielte Analysen mit einer großen Datenbasis. Vorhersagen über Ausfallwahrscheinlichkeiten konnten damit nicht getroffen werden.

Daher startete das Unternehmen eine Initiative zur Einführung von Predictive Maintenance in Zusammenarbeit mit der mayato GmbH. Zunächst wurden alle Daten aus den gesendeten Logfiles zentral erfasst und mit Informationen aus dem SAP-System angereichert. Gleichzeitig wurde ein analytisches Modell erstellt, anhand dessen die Daten auf wiederkehrende Muster hin untersucht werden können. Schritt für Schritt implementierte das Projekt-Team verschiedene Software-Komponenten, um die Rohdaten in verwertbare Informationen zu verwandeln und diese auswerten zu können.

"Zu wissen, dass die Maschine bald ausfallen wird und das im richtigen Moment zu verhindern, spart dem Unternehmen Zeit und Geld. Entscheidend dafür ist die analytische Auswertung der vorhandenen Daten", erläutert Eric Ecker, Leiter Industry Analytics von mayato. Infolge dessen erhielten die Verantwortlichen erstmals eine zentrale Sicht auf vielfältige Unternehmensinformationen. Weiters können die Daten der unterschiedlichen Fachbereiche schnell und gezielt ausgewertet werden, was auch zu einer Steigerung der Produkt- und Servicequalität führt.

Gewonnene Erkenntnisse bringen vielseitigen Nutzen
Die dabei gewonnenen Daten sind nicht nur für die Produktion selbst aufschlussreich, sondern sie können auch für andere Geschäftsfelder gewinnbringend verwendet werden. Beispielsweise kann der Hersteller die Nutzung der installierten Geräte besser beurteilen und kann dadurch in weiterer Folge durch maßgeschneiderte Angebote den Vertrieb optimieren. Die Produktentwicklung profitiert von Statistiken zu Störungen gewisser Teile, die ersetzt oder weiterentwickelt werden sollten. Marketingverantwortliche können die Werbemaßnahmen präzisieren, da sie die genaue Auslastung der Geräte kennen.

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