Digitaler Zwilling für Predictive Maintenance
Predictive Maintenance ist vereinfacht gesagt die Fähigkeit, zu reparieren, was nicht kaputt ist... noch nicht. Durch zahlreiche Fortschritte bei der Datenerfassung und -zusammenstellung ist es jetzt möglich, genau vorherzusagen, wann und wie bestimmte Hardwarekomponenten ausfallen werden. Der Schlüssel dazu sind, wie bei fast allem in der digitalen Transformation (DX), Daten. Informationen sind im 21. Jahrhundert unverzichtbar, und es geht um mehr als nur um eine Reihe von Datenpunkten und Sensoranzeigen - es geht um das Wissen, wie man sie schnell und effizient verarbeiten kann. Dies ist der Kernpunkt der vorausschauenden Wartung und des digitalen Zwillings.
Die Grundlagen der digitalen Zwillinge
Digitale Zwillinge sind virtuelle (oder digitale) Darstellungen von Produkten, Menschen, Prozessen und sogar räumlichen Umgebungen. Einmal richtig aktiviert, kann ein digitaler Zwilling sein physisches Gegenstück spiegeln und messen. Dies bedeutet, dass digitale Zwillinge trotz des vielleicht statischen Charakters ihres Namens dynamisch sind - in ständiger Kommunikation und im Datenaustausch. Informationen fließen vom physischen zum digitalen Zwilling und versorgen ihn mit Echtzeitdaten, einschließlich aller Änderungen.
Die Anwendungen des digitalen Zwillings sind zwar nicht mehr ganz neu, aber sie befinden sich noch in der Entwicklung. Immer mehr Branchen entdecken ihr Potenzial und ihre Praxistauglichkeit, wobei sie sich bewusst sind, dass diese Technologie noch lange nicht ausgereift ist. Die Vorteile des digitalen Zwillings sind zahlreich und unmittelbar, aber keiner steht so häufig im Vordergrund wie die Leistung der Predictive Maintenance.
Digitale Zwillinge und Predictive Maintenance
Digitale Zwillinge sind keine einfachen Konstrukte. Man kann nicht einfach einen in seinem Browser installieren und das war's. Digitale Zwillinge bestehen aus zahlreichen verschiedenen Technologien - von IoT-Sensoren über 3D-CAD-Dateien bis hin zu potenzieller Augmented-Reality-Visualisierung (AR) - sie sind in Wirklichkeit das Produkt eines Ökosystems der Datenkommunikation. Mit all dieser ständigen Sichtbarkeit und Messung wird ein Konzept wie die vorausschauende Wartung nicht nur möglich, sondern auch praktisch.
Sensoren überwachen die Geräte ständig auf Komponentenebene und identifizieren und bewerten jeden Aspekt des Betriebs. Sollte eine Komponente ausfallen, wird dieser Vorfall aufgezeichnet. Diese Aufzeichnung wird in einer vollständigen und umfassenden Historie des betreffenden Produkts protokolliert. Da dies immer wieder über ein oder mehrere Geräte hinweg geschieht, beginnen sich Muster herauszubilden. So kann der digitale Zwilling mit unglaublicher Genauigkeit vorhersagen, wann und wo der nächste Ausfall auftreten wird. Je mehr digitale Zwillinge es gibt, desto vollständiger ist das Bild.
Was jetzt geschieht, war früher buchstäblich nicht möglich, nicht einmal mit einem fachkundigen Techniker, der die Geräte hauptberuflich überwacht. Es gibt keine Ausfallzeiten und keine Lücken im Datenstrom. Da digitale Zwillinge ein möglichst vollständiges Bild liefern, bieten sie vollständige Transparenz über den Produktlebenszyklus. Predictive Maintenance ist nur mit diesem Grad an Transparenz möglich. Bonus: Digitale Zwillinge und Corrective Maintenance
Die Vorteile des digitalen Zwillings, so erstaunlich sie auch im Bereich der Vorhersage sind, beschränken sich jedoch nicht darauf. Denken Sie daran, dass es sich im Wesentlichen um eine vollständige, digitalisierte Anzeige jeder wichtigen Komponente in der physischen, realen Welt handelt. Selbst wenn sich ein Unternehmen gegen Predictive-Maintenance-Funktionen entscheidet, sind diese Daten für korrigierende Wartungsmaßnahmen sehr nützlich.
Für diejenigen, die mit diesem Begriff nicht vertraut sind, beschreibt Corrective Maintenance den traditionellen Prozess von Ursache und Wirkung. Eine Maschine geht kaputt, und dann wird sie repariert. In der Realität kann dies eine wirtschaftlich und kulturell sehr belastende Situation sein, da Ausfälle von Produkten und Prozessen oft schwerwiegende Folgen nach sich ziehen. Deshalb ist es wichtig, die Reparatur so schnell wie möglich durchzuführen.
Die First-Time-Fix-Rate (FTFR) ist für viele Führungskräfte und Entscheidungsträger eine enorm wichtige Kennzahl. Sie gibt Auskunft darüber, wie oft der Techniker das Problem beim ersten Versuch lösen konnte. Jede Ausfallzeit ist kostspielig, aber Ausfallzeiten, die sich durch zweite, dritte und vierte Versuche verlängern, sind weitaus teurer.
Daher wird alles, was die Diagnosegenauigkeit verbessern kann, geschätzt. Da digitale Zwillinge das bisher vollständigste Bild der physikalischen Gegebenheiten liefern, die sie widerspiegeln, sind sie ein wertvolles Hilfsmittel im gesamten Instandhaltungsprozess, ob korrigierend oder vorausschauend.
Die Dezentralisierung der Wartung
Die Entwicklung und der zunehmende Einsatz digitaler Zwillinge wird nicht nur zu mehr Fällen von Predictive Maintenance führen, was an sich schon eine positive Entwicklung ist, sondern für Unternehmen, die diese Praktiken vollständig übernehmen, wird dieser Wandel eine Dezentralisierung der Wartungsarbeiten insgesamt ermöglichen.
Das bedeutet, dass die Einstellung, die Wartung und der Einsatz von Technikern effektiver auf der Grundlage der tatsächlichen Produkte und Prozesse erfolgen muss, anstatt zu schätzen, was benötigt wird und wo das Personal stationiert werden sollte. Ein Techniker mit perfekten Informationen und vollständiger Transparenz könnte theoretisch drei Fertigungszentren besser bedienen als drei Techniker in einem Werk, die mit unvollständigen und häufig veralteten Daten arbeiten. Das heißt nicht, dass weniger Techniker benötigt werden - es heißt nur, dass diese Fachkräfte jetzt besser eingesetzt werden können, um maximale Effizienz und Effektivität zu erreichen.
Predictive Maintenance als Konzept hängt von einem konsistenten Strom genauer Informationen ab, und der digitale Zwilling bietet diese Grundlage. Es ist möglich, digitale Zwillinge zu haben, ohne Predictive Maintenance Verfahren einzusetzen. Ohne die Daten, die digitale Zwillinge liefern, ist es sehr schwierig, Predictive Maintenance effektiv durchzusetzen.
Wenn alles funktioniert, ist es nahtlos. Schauen Sie sich einfach dieses Video des Kunden Harpak-Ulma an, um zu sehen, wie einfach und effizient es ist, Daten auf Knopfdruck zu haben: