Automatisierung von Geschäftsprozessen im Maschinen- und Anlagenbau – Fallstudie zu Predictive Maintenance

Die Chancen, die sich durch die zielgerichtete Auswertung und Verwendung von Sensordaten für den Maschinen- und Anlagenbau ergeben, sind immens. Große Anlagen weisen hunderte oder gar tausende von verbauten Sensoren auf, die in kurzen Zeitabständen Daten über aktuelle Zustände einzelner Maschinenkomponenten sowie der Produktionsprozesse erzeugen. Die Produktion von Wellpappe, die als vielseitiges Verpackungsmaterial für Endkunden- und Industrieprodukte weltweit zum Einsatz kommt, stellt hierbei ein besonders anschauliches Beispiel dar. Die Entwicklung digitaler Dienstleistungen wie die vorausschauende Wartung (sog. „Predictive Maintenance“) basieren auf Daten, die an der Anlage erzeugt werden. Ein im Produktionsprozess von Wellpappe kritisches Bauteil stellt das bei der Verklebung der Wellpapp-Schichten verwendete Anpressband dar. Die neueste Generation von Wellpappenanlagen wird zu diesem Zweck mit spezieller Sensorik ausgestattet, die laufend Daten zum Zustand des Bandes liefern. Mit diesen Daten lassen sich mit Hilfe modellbasierter maschineller Lernverfahren Prognosen zur Lebensdauer treffen und damit Automatisierungspotenziale bei nachfolgenden Geschäftsprozessen ausschöpfen. Ziel ist die Minimierung der Produktions- und Qualitätsverluste sowie die Automatisierung der Ersatzteilprozesse. Der Beitrag skizziert die Vorgehensweise und Ergebnisse des zugehörigen Projekts und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen.