Predictive Maintenance: Aufbau der vorausschauenden Instandhaltung bei TRUMPF
Vorteile
Reduzierung von Ausfallzeiten, Steigerung der Maschinenverfügbarkeit und Optimierung von Serviceprozessen
Daten
Sensordaten der Fertigungsmaschinen
Lösung
Der Empowerment-Ansatz von eoda in Verbindung mit YUNA – der eigenen Plattformlösung für datengetriebene Prozesse
Herausforderung
TRUMPF ist im Bereich industrieller Laser und Lasersysteme Weltmarkt- und Technologieführer. Die TRUMPF Lasertechnik bietet CO2-Laser, Festkörperlaser, Beschriftungslaser sowie Lasersysteme an.
Um die Leistung und Qualität hoch zu halten sowie unvorhergesehene Maschinenausfälle zu vermeiden, soll mittels Datenanalyse die vorausschauende Instandhaltung ermöglicht und dadurch die Qualität und Verfügbarkeit der Maschinenleistung erhöht werden.
(Bildquelle: TRUMPF / Martin Stollberg)
Ziel
Die Realisierung des Predictive-Maintenance-Ansatzes und die grundsätzliche Erhöhung des digitalen Reifegrads auf Basis von Daten und Algorithmen: Diese beiden übergeordneten Ziele waren der Antrieb von TRUMPF vor dem Projektstart mit eoda.
Um diese zu erreichen, haben die beiden Partner folgende Meilensteine definiert:
- Einführung von Data Science zur explorativen Nutzung der Daten
- Analyse von Lasern, deren Sensoren und Systemmeldungen täglich unzählige Maschinendaten produzieren
- Einführung von Algorithmen zur Mustererkennung von Fehlerbildern und Prognose zukünftiger Ausfälle
- Transparente und anschauliche Visualisierung der Maschinendaten
- Einführung rollen- und abteilungsübergreifender Workflows zur Unterstützung der Geschäftsprozesse zwischen Entwicklung, Service, After Sales und externen wie auch internen Data Scientists
Lösung
Im ersten Schritt half eoda TRUMPF ein eigenes Data-Science-Team auszubilden. Das geschulte Team vereinte dadurch Domänenwissen sowie Datenkompetenz. So konnte es schnell erste Data-Science-Use-Cases erfolgreich identifizieren und umsetzen. Um die komplexen Analysen der Maschinendaten durchzuführen, setzte TRUMPF auf die führende Data-Science-Programmiersprache R.
Die realisierten Anwendungsfälle bestanden darin, die vorhandenen Maschinendatensätze auszuwerten, auf Anomalien und Ausfälle hin zu analysieren sowie die Ergebnisse abzubilden und zukünftige Probleme vorherzusagen.
Die beteiligten Fachabteilungen sowie das Management wurden nachhaltig von den Ergebnissen der Analysen überzeugt. Im weiteren Verlauf lag der Fokus auf der Integration von Data Science in die bestehenden Geschäftsprozesse. Dazu wurde auf Basis der eoda-Lösung YUNA ein Condition Monitoring Portal entwickelt.
Das Condition Monitoring Portal ermöglicht es, den Zustand der Maschinen zu kontrollieren und im Kontext von Predictive Maintenance den Aufwand und die Kosten der Instandhaltung zu optimieren. Das Portal ist eine On-Premise-Lösung: TRUMPF behält die vollständige Kontrolle über die Daten und Algorithmen.
| „eoda hat es uns ermöglicht, Probleme zu beheben, bevor sie tatsächlich auftreten. Dank der Datenauswertung in Echtzeit reduzieren wir Ausfallzeiten, optimieren Prozesse und erhöhen gleichzeitig die Verfügbarkeit der Maschinen.“
Marco Holzer | Leiter Produktmanagement & Logistik Services | TRUMPF |
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„eoda hat es uns ermöglicht, Probleme zu beheben, bevor sie tatsächlich auftreten. Dank der Datenauswertung in Echtzeit reduzieren wir Ausfallzeiten, optimieren Prozesse und erhöhen gleichzeitig die Verfügbarkeit der Maschinen.“
Marco Holzer | Leiter Produktmanagement & Logistik Services | TRUMPF
Ergebnis
Vom Kompetenzaufbau bis zur produktiv eingesetzten Lösung hat eoda TRUMPF begleitet und damit den Grundstein für datengetriebene Geschäftsmodelle gelegt.
Als Herzstück bringt das Condition Monitoring Portal die Daten, Analysen und Ergebnisse in die täglichen Geschäftsprozesse und erhöht so nachhaltig die Datenzentriertheit bei TRUMPF. Die in den Maschinendaten enthaltenen Informationen werden greifbar – von der Entwicklung über den Service bis hin zum After-Sales. Das Condition Monitoring Portal verbindet unterschiedliche Abteilungen, Teams und Rollen durch intuitive Workflows und ermöglicht so die gemeinsame Arbeit an Data-Science-Anwendungsfällen.
Dies ermöglicht es, neue datenbasierte Services zu schaffen, wie der Realisierung der vorausschauenden Instandhaltung. Durch diese ist es TRUMPF möglich, Maschinenstörungen im Voraus zu erkennen und somit die Verfügbarkeit seiner Maschinen weiter zu erhöhen. Die erfolgreiche Umsetzung dieses Anwendungsfalls ist Antrieb für viele weitere Digitalinitiativen bei TRUMPF.
Mehr Informationen zu Condition Monitoring und Predictive Maintenance
Die Lösung für die vorausschauende Instandhaltung
Steigern Sie die Produktivität und die Verfügbarkeit ihrer Maschinen und minimieren Sie ihre Instandhaltungskosten durch ein umfassendes und KI-gestütztes Condition-Monitoring und Predictive-Maintenance-System!
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Der nächste Schritt: Digitaler Zwilling bei TRUMPF
Gleiche Basis, viele weitere Mehrwerte: Auf Basis von YUNA haben wir für TRUMPF mit der Entwicklung der digitalen Maschinenakte einen Single Point of Truth für Produkt- und Zustandsdaten geschaffen.
Mit Predictive Maintenance zum smarten Rundschalttisch
Die Rundschalttische der WEISS Gruppe stehen für Zuverlässigkeit und Qualität. Um diese Attribute weiter auszubauen, haben wir gemeinsam mit WEISS ihre Rundschalttische zu smarten Komponenten weiterentwickelt, die Zustandsänderungen aktiv melden und so ungeplante Ausfallzeiten weiter reduzieren.
Predictive Maintenance: Mit uns von der Vision bis zur Umsetzung
Seit über 10 Jahren sind wir als VDMA-Mitglied der Ansprechpartner, wenn es darum geht, künstliche Intelligenz erfolgreich in den Maschinen- und Anlagenbau zu bringen. Gehen auch Sie den Weg mit uns.