Innovation mit Instandhaltung 4.0

Innovation mit Instandhaltung 4.0
Enterprise 4.0 – Lerngruppe „Predictive Maintenance“
St. Pölten, 06.06.2016
Georg Güntner

Instandhaltung der Zukunft
Quelle: BOSCH SI. „Predictive Maintenance with the Service Portal. The Intelligent Way to Maximize Machine Availability” - http://bit.ly/1vCe2Vd
207.06.2016 Instandhaltung 4.0

„Die technischen Dinge in der Instandhaltung 4.0 sind
gelöst. Was wir als Menschen noch nicht schaffen ist die
Technologie so zu nutzen, dass wir damit arbeiten können.“
„The technical issues of maintenance 4.0 have been
solved. What we did not manage properly yet is to utilize
the technologies in such a way that people are able to work
with them.“
An expert in an interview during the qualitative analysis phase – April 2014
Instandhaltung 4.0: Eine Frage der Technologie?
07.06.2016 Instandhaltung 4.0 3

Wer ist der Instandhalter von morgen?
Quelle: Ingo Busch, verlag moderne industrie GmbH © fotolia.com
„Equipment Engineer“

Instandhaltung 4.0

 Forschungsthemen
Industrial Internet of Things
 Produktionsmittel, Produkte und
Prozesse im (Industrial) Internet
of Things
 Instandhaltung 4.0
 Informationstechnische
Modellierung von Sensorik,
Assets (Anlagen, Maschinen,
technischen Plätzen),
Produkten und Prozessen
 Technologie-Stacks und
Architekturen für Industrial
Internet Systems
 Geschäftsmodelle für Industrie
4.0
Mitglied bei: EFFRA, AIOTI, ECSEL, Forschung Austria, Plattform Industrie 4.0, Digital Networked Data,
Maintenance Competence Center, IoT-Group Salzburg (u.a.)

Eckdaten des Projekts „Instandhaltung 4.0“
 Projektbezeichnung: Instandhaltung 4.0
(Akronym: IH40)
 http://instandhaltung40.salzburgresearch.at/ (Projekt-Website)
 instandhaltung40@salzburgresearch.at (e-Mail-Adresse)
 Förderprogramm: „Produktion für die Zukunft“
 Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft (FFG)
 Projektpartner
 Salzburg Research (Salzburg): Koordinator
 dankl+partner (Wals)
 Messfeld (Klagenfurt)
 Bilfinger Chemserv (Linz)
 Laufzeit
 01.02.2014 bis 30.04.2015

Instandhaltung 4.0: Projektberichte
Okt. 2014
• Bericht über
Bedürfnisse,
Anforderungen und
Trends in der
Instandhaltung
Jan. 2015
• Szenarien der
Instandhaltung 4.0
Mai 2015
• Forschungs- und
Entwicklungs-
Roadmap für
Instandhaltung 4.0
• inkl. Technologie-
und Forschungs-
Radar

„Instandhaltung 4.0“ in der Fach-Presse

Instandhaltung 4.0 auf russisch

Bedürfnisse und Trends in der Instandhaltung
Bedürfnisse und Trends

Instandhaltungsstrategien: heute und morgen
 Die Instandhaltungsstrategien der
Zukunft sind zustandsorientiert
und voraussagend
 Verfahren des Condition
Monitorings (basierend auf
intelligenter Sensorik) und des
Data Minings unterstützen die
prädiktive Instandhaltung und
tragen zur Vermeidung von
Produktionsausfällen bei
 Die richtige Wahl des
Strategiemix bleibt in der
Instandhaltung weiterhin
entscheidend (Risiko-Analysen)

Die Herausforderungen: nicht-technische überwiegen
Abb. aus der Umfrage zur Zukunft der Instandhaltung

Stand und Ausblick auf Projektvorhaben:
Die Zukunft der Instandhaltung ist mobil

Kompetenzprofile: heute und morgen
Antworten auf die Frage nach der Wichtigkeit von
Weiterbildungsmöglichkeiten im Bereich
Instandhaltung und Anlagenmanagement
Kompetenzen wie Steuertechnik, Datenanalyse und Programmieren (Instandhaltung 4.0 relevante
Fähigkeiten) nehmen in den kommenden fünf Jahren an Bedeutung für die Instandhaltung zu,
während klassische Kompetenzen wie Mechanik, Pneumatik und Schweißtechnik abnehmen
werden.

Bedürfnisse bei der Kompetenzentwicklung
Miteinander sprechen ist zu wenig
 Den größten Bedarf im Bereich der
Kompetenzen sehen die
TeilnehmerInnen der Umfrage im
Bereich der (fachübergreifenden)
Kommunikationskompetenz
zwischen Technikern und Nicht-
Technikern
Quelle: www.weiterbildungsmarkt.at/magazin/kommunikation-der-technik-
herausforderungen-fuer-die-instandhaltung-im-vierten-industriellen-zeitalter/Quelle: http://business24.ch/

Spannungsfelder der Instandhaltung 4.0
Mensch – Technik – Organisation Beobachtungen und Konsequenzen
 Nicht-technische Herausforderungen
überwiegen
 Nutzung der Technologien ermöglichen
 Qualifikation und Tätigkeitsprofil der
Instandhalter/-innen ändern sich: von
manuellen hin zu steuerungstechnischen
Prozessen (aber: die manuellen Prozesse
bleiben natürlich weiterhin)
 Generationenwechsel
 Neue Technologien aus dem Internet der
Dinge und Services
 Instandhaltung als Teil des
Wertschöpfungsprozess (nicht als
Kostenfaktor)
 Die Instandhaltung der Zukunft ist mobil
 Beherrschung der Komplexität der Systeme
 Mix der Instandhaltungsstrategien
 Mix an internen und externen Leistungen

Szenarien
Zukunftsszenarien

Daten als
strategische
Ressource
Innerbetriebli-
cher Stellenwert
der IH
Umsetzung
von IH4.0
Menschen &
Kompetenzen

Thema: Daten als strategische Ressource
IST-Stand
 Der Stellenwert der Anlagendaten in der
Instandhaltung wird in Zukunft zunehmen.
 Die wichtigsten Branchenteilnehmer
(Anlagenbetreiber & Produktion;
Maschinenhersteller und Instandhaltung-
Dienstleister) werden versuchen, die Daten
von Anlagen als strategische Ressource
für sich zu sichern.
 Die entsprechenden Szenarien betreffen
daher die Frage, wie diese strategische
Ressource unter den wichtigsten
Teilnehmern verteilt sein wird.
 Die Frage ist: Wer hat in Zukunft die
Instandhaltungsrelevanten Anlagendaten?

Szenarien
Szenario 9:
Daten als verteilte
Ressource
Szenario 7:
Maschinenhersteller
haben die Daten
Szenario 8:
Anlagenbetreiber
haben die Daten
Maschinenhersteller werden in
Zukunft bestrebt sein, die Daten
von Anlagen für sich zu sichern,
anstatt diese ihren Kunden zur
Verfügung zu stellen. Sie
werden aufbauend auf den
Anlagendaten Services (z.B. für
Anlagenbetreiber) anbieten oder
aber neue Geschäftsmodelle
umsetzen wollen.
Zugang zu Anlagendaten (z.B. über
eine Schnittstelle) wird immer mehr
zu einem Kaufkriterium bei der
Anschaffung von Anlagen.
Zusätzlich generieren
Anlagenbetreiber weitere (z.B.
Umfeld-)Daten. Damit sichern sie
sich einen eigenen Datenschatz für
strategische Entscheidungen über
die Anlagen, der sie von externen
Playern unabhängig macht.
Da die Anlagendaten an
verschiedenen Orten entstehen
bzw. generiert und ausgewertet
werden, kommen verschiedene
Player nicht umhin als die Daten
untereinander zu teilen und
gemeinsam zu nutzen. Nur so
kann aus unterschiedlichen
Dateninseln ein gemeinsames
Datenbild erzeugt werden. Nur so
können die Daten nutzbringend
für alle Player
(Maschinenhersteller,
Anlagenbetreiber, Dienstleister)
ausgewertet werden.
WahrscheinlichMöglich Möglich

Eintrittswahr-
scheinlichkeit
Auswirkungen Zeitpunkt
Szenario 3:
Daten als
verteilte
Ressource
Szenario 1:
Maschinenher-
steller haben
die Daten
Szenario 2:
Anlagen-
betreiber
haben die
Daten
Szenarien Wichtigste Experten-Zitate
Experteneinschätzung von Szenarien
• Die grundsätzliche Einstellung zum Teilen von
Daten muss sich ändern (‚win-win’).
• Vertrauen ist eine wichtige Voraussetzung für die
verteilten Daten. Dort wo man Partnerschaften
entwickelt, wird es Auswirkungen geben.
• Hersteller werden viel mehr über den Gebrauch
der Maschinen wissen und die Maschinen
besser optimieren können.
Rele-
vanz-
Faktor
Möglich
(3,5)
Groß
3,5
In 4-6 Jahren
2,0
12,4
Wahrschein-
lich (3,8)
Groß
3,9
In 4-6 Jahren
1,7
14,7
Möglich
(3,2)
Groß
4,4
In 7-9 Jahren
2,6
13,9
• Anlagenbetreiber verfügen bereits über viele
Daten, nutzen sie aber kaum.
• Einer muss die Datenflut kanalisieren um den
Überblick zu behalten. Aus meiner Sicht der
Anlagenbetreiber.
• Anlagenbetreiber mit unterschiedlichen
Lieferanten sind auf die Daten der
Maschinenhersteller angewiesen.
• Nur dieses Szenario wird ordentlich funktionieren.
Um die Daten als strategische Ressource zu
nutzen, müssen sie geteilt werden.
• Professionelle Instandhalter werden die verteilten
Daten nutzen.
• Die gemeinsame Nutzung der Daten kann die
Weiterentwicklung zum Nutzen von Anlagen-
hersteller und -Betreiber massiv begünstigen.

Handlungsempfehlungen (1)
Data-Sharing-Pilotprojekte ins Leben rufen und Erfahrungen
sammeln
Innerbetrieblich lernen und “Systeme einführen bei denen verschiedene
Abteilungen zentral auf Daten zugreifen können. (Verfahrenstechnik, EMSR,
Instandhaltung).“ Um dann auch betriebsübergreifend richtig handeln zu
können.
Wissen (Best-Practice) aufbauen, wie man Daten vorteilhaft teilen
kann
Es muss eine Wissensbasis zur Orientierung von Stakeholdern aufgebaut
werden: „Es braucht gute Beispiele der gemeinsamen Datennutzung und
Mechanismen, die transparent abgrenzen, was geteilt wird und was nicht.“
Ebenso können die Informationen genutzt werden, um das Bewusstsein bei
Betreibern und Maschinenhersteller für die Teilung von Daten zu erhöhen.

Handlungsempfehlungen (2)
Regeln entwickeln, wie man Daten sicher teilen kann
Darauf aufbauend können dann nicht nur „Kontrollmechanismen für die
nachvollziehbare Abgrenzung von geteilten und ungeteilten Daten“ leichter
entwickelt werden. Solche Regeln können z.B. gemeinsam entwickelt werden,
wie ein Experte anregt: „Gemeinsame Entwicklung von Abnutzungs-/
Beanspruchungs-/ Zustandsmodellen.“

Internet of Things
Internet of Things

Instandhaltung und das Internet der Dinge
Möglich, aber:
 Haben Sie schon einmal von MQTT, AMQP,
CoAP, 6LoWPAN gehört?
 Wen holt Ihr Instandhaltungsleiter, wenn Ihre
Maschine einen Virus hat?
 Kennen Sie die Geschichte vom „roten
Teppich“?
Potenziale des IoT in der Instandhaltung
 Breitere Verwendung der voraussagenden
Instandhaltung (Predictive Maintenance)
 Datenanalyse in Echtzeit
 Aktuelle und präzise Performance-Metriken
 Automatische Software Upgrades
 Vorschläge für IH-Aktivitäten (UBM, CBM)
 Ersatzteilplanung und Inventarkontrolle
 Instandhaltung für „abgelegene Assets“
 … u.a. …
Nach: www.reliableplant.com/Read/29962/internet-improve-maintenance
„Die technischen Dinge in der Instand-
haltung4.0 sind gelöst. Was wir als
Menschen noch nicht schaffen ist die
Technologie so zu nutzen, dass wir
damit arbeiten können.“
(Zitat aus einem Experteninterview in
„Instandhaltung 4.0“)

IoT in der Industrie
28
 Intelligente Logistik: Solar-betriebene
Mülleimer, die historische Daten speichern, über
GSM ihren aktuellen Füllstand kommunizieren
 Assistenzsysteme für MitarbeiterInnen in der
Produktion (virtuelle Realität)
Source: http://www.nuveon.de
 Vernetzte Produkte ermöglichen zuverlässige
Rückmeldungen über die Nutzung und das
Nutzungsverhalten: neue Geschäftsmodelle
(Service, Ersatzteilmanagement, etc.)
 Dezentrale Intelligenz in der Fertigung
 Füllstands-Information auf Behälterebene
 Component-level Technology
Source: http://www.wuerth-industrie.com/
Source: http://www.bigbelly.com/solutions/stations/smartbelly

IoT in der Instandhaltung
29
 Condition Monitoring: Die Erfassung von
Umgebungsparametern ermöglicht die Überwachung
der Zustände und Analyse von Zusammenhängen
Source: http://www.evolaris.net/
 Anbinden und Sammeln von Sensor-,
Maschinendaten: Internet-basierte
Kommunikationsprotokolle, Cloud-Services, usw.
Source: https://linemetrics.com/
 Assistenzsysteme für MitarbeiterInnen in der
Instandhaltung (Wartungsanweisungen,
Handbücher, usw.)
Source: http://www.parstream.com http://www.envisioncn.com/
Source: http://www.messfeld.com/
 Predictive Maintenance: Erfassung von Sensor-
Datenströmen in Echtzeit, Big-Data-Analyse,
Planung von Instandhaltungsmaßnahmen, usw.

Predictive Maintenance
Predictive Maintenance

Szenario: Predictive Maintenance
Quelle: http://blog.eoda.de/2013/06/03/predictive-maintenance/

Beispiel: Cyber Physical Sensors
 sensOsurf
Startup an der Universität Bremen.
 Die Wurzeln gehen auf ein
Forschungsprojekt des Instituts für
Mikrosensoren, -aktoren und -systeme
(IMSAS) für sensorische Lager zurück.
www.sensosurf.de
 Prinzipien
 „Cyber Physical Sensors“: bauteilintegrierte
Sensoren
 Die Hardware übernimmt die Datenerfassung
und Kommunikation.
 Die Software übernimmt – serverbasiert – die
Interpretation der Daten.
 Information as a Service: webbasierter
Zugriff
 Darauf aufbauend: neue Dienstleistungen
anzubieten und neue Geschäftsfelder
Quelle: sensOsurf – www.sensosurf.se (DE)
Image: © sensOsurf

Use Case: Predictive Maintenance
Benefits of IoT Analytics for Renewable Energy:
 Envision Energy is one of the world’s ten
largest wind turbine companies and the
largest Chinese offshore wind turbine
supplier.
 Predictive Maintenance: Envision’s sensor
technology checks for any irregularities in
operational performance for their 20,000
wind turbines, which allows them to predict
potential failures before they happen. They
match real-time data against historical data
to determine which parts need adjustments
or replacements, significantly reducing
downtime.
 Envision uses the ParStream IoT
analytics platform to continuously import
and store large amounts of real-time sensor
data with the ability run fast and flexible
queries. They also wanted the ability to run
queries at any given time, whether in their
own data center, in the cloud, or in
customer locations.
(handling of > 20 TB, high ingestion rates,
immediate analysis, minimizing latency)
Image: © Envision Energy (http://www.envisioncn.com)
Source: ParStream Industry Case Study “The Benefits of IoT
Analytics for Renewable Energy” (www.parstream.com)

Advanced Service Concepts:
HAGLEITNER SenseMANAGEMENT
Quelle: HAGLEITNER „senseMANAGEMENT” - https://youtu.be/eQysQLxjlTI (DE)
Image: © HAGLEITNER

Giving cities a lift with the Internet of Things
Quelle: ThyssenKrupp/ Microsoft “Giving cities a lift with the Internet of Things” - https://youtu.be/SGXTWLQ76jI
Image: © Microsoft (http://blogs.microsoft.com/firehose/2014/07/16/the-internet-of-things-gives-the-worlds-cities-a-major-lift/)

„Querdenken“
Von anderen „Instandhaltungs-
Szenarien“ lernen Von Consumer-Anwendungen lernen

Roadmap der Instandhaltung 4.0
Roadmap der Instandhaltung 4.0

Zusammenfassung
 Gibt es einen Weg aus dem „Dschungel der
Standards”?
 “Maintenance by Design“: Frühzeitige
Einbeziehung von instandhaltungsrelevanten
Überlegungen im vernetzten Produktions-prozess
(vgl. Auch Ansätze wie TPM, TAM, LCM usw.)
 Gibt es ein digitales Pendant zum
“Maschinenflüsterer”?
 Training und Ausbildung: Dokumentation,
Management und Erweiterung des Wissens in den
Instandhaltungsteams
 Definition von Regeln und Prozessen zum
Management, Transfer und Teilen von Daten („Data
Sharing Economy“)
 Gewinnung von Information und
(handlungsweisendem) Wissen aus den Daten
(Analytik, Added Value)!
 Mit kleinen Schritten starten – wichtig ist jedoch:
zu starten! (z.B. Condition Monitoring)

Maintenance Competence Center
Anlaufstelle für anwendungsorientierte
Forschungs-, Entwicklungs-,
Innovations- und Ausbildungsfragen in
der Instandhaltung
 Virtuelles Kompetenzzentrum vereint
Kompetenzen von
 führenden wissenschaftlichen Einrichtungen
 Technologie- und Service-Providern
 Beratungsunternehmen
 Produktions- und Fertigungsbetriebe
 Die operative Umsetzung von
Innovationsthemen und
Forschungsfragen erfolgt in
Forschungs- und Entwicklungsprojekten
www.maintenance-competence-center.at

DI Georg Güntner
Salzburg Research Forschungsgesellschaft m.b.H.
Internet of Things | Industrial Internet
Jakob-Haringer-Straße 5/3 | Salzburg, Austria
Tel. +43 662 2288-401 | Fax +43 662 2288-222
georg.guentner@salzburgresearch.at
Besuchen Sie uns auf
www.maintenance-competence-center.at
instandhaltung40.salzburgresearch.at
Georg Güntner ist Leiter des Themenfelds Industrial Internet und Senior Researcher bei der Salzburg
Research Forschungsgesellschaft. Die Schwerpunkte seiner Forschungstätigkeit liegen im Bereich der
Begleit- und Akzeptanzforschung von Internet-Technologien und des Internets der Dinge in Produktions- und
Instandhaltungsunternehmen, sowie im Bereich der semantischen Technologien, Wissensrepräsentation und
Enterprise Information Integration. Er leitete das Sondierungsprojekt „Instandhaltung 4.0“ bei Salzburg
Research.
© Salzburg Research Forschungsgesellschaft 2016. No reproduction without written permission. Certified in accordance with ISO 9001:2008

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