Produktion
Maschinenzustands-ermittlung für Service und Aftersales
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Ab dem Zeitpunkt der Auslieferung wissen Hersteller nichts mehr über die von ihnen produzierten Werkzeuge und Anlagen. Sie verfügen über keine Informationen über Nutzungsverhalten, Auslastung und durch den Kunden verursachte Schäden. Gewährleistungsansprüche können demnach auch nicht mit fundiertem Wissen belegt oder widerlegt werden.
Aufgrund fehlender Informationen zum Gerätezustand kann auch keine proaktive Wartung vorgeschlagen werden und After Sales Potentiale bleiben ungenutzt. Zu erhöhten Kosten für Kunden und Hersteller führt außerdem der Umstand, dass Technikereinsätze wegen fehlendem Know-how oder falscher Ersatzteile wiederholt werden müssen. Zusätzlich ist keine Verteilung der Technikereinsätze auf Zeiten mit wenig Auslastung möglich.
Für gewöhnlich sind nach Ablauf einer 24-monatigen Wartungsperiode keine Anschlussverträge mehr möglich, weil Hersteller entweder keine entsprechenden Verträge anbieten oder es den Kunden zu teuer ist. Maschinen müssen somit über die interne Instandhaltung weiter serviciert werden.
Und schließlich mangelt es den Herstellern auch an Informationen, wie die eigenen Produkte verbessert und wie objektiven Einsparungen (Strom, Wasser, Material etc.) erzielt werden können. Die Produktentwicklung reagiert entsprechend langsam und lässt enormes Potential liegen.
Projektziel ist die Schaffung eines Templates für einen digitalen Zwilling der realen Maschine bzw. des Werkzeugs. Zu Beginn steht gemeinsam mit dem Kunden eine Analyse des betreffenden Geräts. Neuralgisch wichtige Komponenten und Funktionen werden besprochen und definiert, wie diese durch Sensoren erfasst werden können. Anschließend wird erhoben, wo und in welcher Stückzahl diese Werkzeuge zum Einsatz kommen, welche Servicezusagen der Kunde erhält und welche Herausforderungen beim Service gegeben sind.
Nach Abklärung der technischen und wirtschaftlichen Faktoren erfolgt die Erstellung des IT-Designs. Hierin wird definiert, welche Hardware an der Maschine benötigt wird, wie der Service des Gerätes aussieht und welche Daten zur Realisierung eines wirtschaftlichen Nutzens erforderlich sind. Es folgt eine Evaluierung, welche Informationen die Maschinensteuerung bereits liefert und gegebenenfalls werden im Zuge des Prototypings weitere Sensoren integriert.
Im Anschluss erfolgt das Konzept, wie grundsätzlich die Daten an die zentrale Analyseplattform gesendet werden. Hier wird unter anderem festgehalten, ob dies über WLAN oder LTE erfolgen soll/kann. In diesem Schritt werden außerdem maßgebliche Umgebungsfaktoren wie Sicherheit oder Normen berücksichtigt.
Nach Abschluss des Designs erfolgt in der Produktentwicklungsabteilung die praktische Herstellung des ersten digitalen Zwillings als Prototyp. Datenqualität und Verfügbarkeit werden getestet, ebenso die Anbindung und auch die etablierte Cloud-Plattform. In Folge wird durch Data Mining, Analytics und BI-Konzeption das richtige Dashboard generiert sowie notwendige API Schnittstellen erstellt, um Serviceabteilungen, ERP, CRM und Vertrieb bedarfsgerecht anzubinden.
Darüber hinaus bestehen optional viele Möglichkeiten zur Einbindung weiterer Module, die After Sales und Service weiter verbessern und Premium-Funktionen ermöglichen.
Die Maschinenzustandsermittlung macht aus global verteilten Werkzeugen und Anlagen durchgängig Informationen verfügbar. Im Falle von Gewährleistungsansprüchen des Kunden kann nun etwa ermittelt werden, ob das Gerät oder die Anlage sachgemäß verwendet und das Werkzeug nicht überbelastet wurde. Ebenfalls möglich ist nun eine proaktive Information des Kunden, um beispielsweise einen notwendigen Service-Einsatz vorzuschlagen.
Wartungen und Service Levels können durch die Ermittlung von Maschinenzustand, Wartungssituation und Alter der Maschine nun ebenfalls besser erfüllt werden. Unter anderem durch den zielgerichteten Einsatz von Servicetechnikern oder der rechtzeitigen Bevorratung wichtiger Ersatzteile und Ersatzwerkzeuge.
Detaillierte Informationen über die Maschine erlauben Herstellern die Gewährung längerer Verträge zu mitunter günstigeren Konditionen. Hält der Kunde alle Parameter ein, wird per monatlichem Pay Per Use Modell der Vertrag kontinuierlich verlängert.
Und auch die Produktentwicklung profitiert. Sie kann frühzeitig Schwachstellen in den eigenen Produkten identifizieren und darauf reagieren oder im laufenden Betrieb Optimierungspotentiale ausloten.
Benedikt Paul
Sales Manager Digitalisierung,
ACP Holding Digital AG