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Predictive Maintenance ist überall: in den Vorstandsebenen, in unzähligen Veröffentlichungen und auf Messeständen, die vollgepackt mit Softwareapplikationen und Sensorik sind. Der einzige Ort, an dem Predictive Maintenance noch nicht angekommen ist, ist der Shopfloor. Viele Erwartungen an Predictive Maintenance werden durch clevere Werbebotschaften und die Hoffnung der Anwender befeuert. Es gibt keine Technologie, welche sofort, kostengünstig und zuverlässig alle Probleme löst. Störungen lassen sich auch nicht durch PowerPoint-Folien oder - ehrlicherweise - durch diese zweiteilige Artikelreihe beheben. Das FIR an der RWTH Aachen wird jedoch eine Perspektive zeigen, die Entscheider befähigt, eine "informierte" Entscheidung für eine effiziente und effektive Weiterentwicklung ihres Service zu treffen. [Florian Defer, FIR e. V. an der RWTH Aachen]
Viele Erwartungen an Predictive Maintenance werden durch clevere Werbebotschaften und die Hoffnung der Anwender befeuert. Störungen lassen sich auch nicht durch Power-Point-Folien oder – ehrlicherweise – durch ein paar schön gestaltete Seiten in einer Fachzeitschrift beheben. Was dieser Artikel jedoch kann, ist Ihnen eine weitere Perspektive aufzuzeigen, damit Sie Ihre Instandhaltung nachhaltig weiterentwickeln können.
Augmented Reality im Service
(2020)
Der gesellschaftliche Umbau zu einer Wissensgesellschaft mit all ihren Implikationen hat Wissen zu dem zentralen Erfolgsfaktor jedes Unternehmens gemacht. Gleichzeitig wird der Fachkräftemangel in den kommenden Jahren immer weiter ansteigen. Schon jetzt sorgt er im Mittelstand für jährliche Umsatzeinbußen von fast 50 Milliarden Euro und gilt als eine der größten Wachstumsbremsen der deutschen Wirtschaft. Die Auswirkungen des Fachkräftemangels zeigen sich insbesondere im technischen Service, wo hoch-individualisierte Maschinen und Anlagen Expertenwissen sowie die Bereitschaft zur stetigen Weiterbildung erfordern.
Predictive Maintenance ist eine vielversprechende Technologie, die jedoch mit einem großen Implementierungsaufwand verbunden ist. Ein strukturiertes Vorgehen in Form einer Roadmap kann dabei helfen, den richtigen Hebel zu finden und die eigenen Ressourcen bestmöglich einzusetzen. Die Roadmap schafft Sicherheit für die Mitarbeiter, setzt einzelne Investitionsentscheidungen in einen größeren Kontext und sichert sie ab. In der vorangegangenen Ausgabe haben wir uns im Artikel „Predictive Maintenance: Realitätscheck" angeschaut, was „predictive" im Kontext des technischen Service bedeutet. Der folgende Artikel soll einen Eindruck darüber vermitteln, wie sich dies in einer Servicestrategie einbetten lässt.
Als größter Berufsverband für Beschäftigte im Kundendienst und im After-Sales-Service innerhalb der DACH-Region verbindet der Kundendienst-Verband Deutschland e. V., kurz KVD, unterschiedliche Akteure im Thema Service, so zum Beispiel aus Wissenschaft und Wirtschaft. Dabei gelingt es dem KVD nicht nur, seine Mitglieder untereinander zu vemetzen, sondern ihnen stets brandaktuelle Inhalte anzubieten. Die enge Kooperation mit Forschungseinrichtungen ermöglicht es dem KVD und seinen Mitgliedern immerwieder, neue Themen und nützliche Werkzeuge für die praktische Anwendung zur Verfügung zu stellen. Schwerpunktmäßig setzt der Verband sich in den letzten Jahren forschungsseitig mit Themen im Bereich einer modernen Serviceorganisation sowie der Digitalisierungvon After-Sales-Services auseinander. Im Forschungskalender auf dieser Doppelseite stellen wir regelmäßig aktuelle Projekte mit KVD-Beteiligung vor und sagen, wie KVD-Mitglieder mitmachen und profitieren können.
Viele Erwartungen an Predictive Maintenance werden durch clevere Werbebotschaften und die Hoffnung der Anwender befeuert. Es gibt keine Technologie, welche sofort, kostengünstig und zuverlässig alle Probleme löst. Störungen lassen sich auch nicht durch PowerPoint-Folien oder – ehrlicherweise – durch ein paar schön gestaltete Seiten in einer Fachzeitschrift beheben. Was diese dreiteilige Reihe jedoch kann, ist, Ihnen eine weitere Perspektive aufzuzeigen, damit Sie Ihre Instandhaltung nachhaltig weiterentwickeln können. Um zu verstehen, warum von Predictive Maintenance so viel auf
Folien und so wenig in der Realität sehen ist, ist es wichtig, den Begriff und die Zusammenhänge, die dahinterstehen, zu verstehen. Predictive Maintenance bedeutet Zustandsprognose und hat zum Ziel, die Frage zu klären, wie der Zustand einer Maschine oder Anlage in der Zukunft sein
wird. In diesem einen Wörtchen ‚wird‘ liegt auch die besondere Herausforderung bei der Zustandsprognose. Fangen wir aber vorne an und klären, wie sich die Technologie beziehungsweise das ‚Buzzword‘ Predictive Maintenance in die Industrie 4.0 einfügt. Die Zustandsprognose wird in den Industrie 4.0 Maturity Index der Acatech in die Reifegradstufe 5 ‚Prognosefähigkeit‘ eingeordnet. Die Stufen des Reifegradmodells beruhen darauf, dass jede Stufe mit einer Fähigkeit verbunden ist, welche notwendig für das Erreichen der darauffolgenden ist. Im Folgenden werden daher zusätzlich die Stufen 3 ‚Sichtbarkeit‘ und 4 ‚Transparenz‘ erläutert, da diese aufeinander aufbauen, die Differenzierung der Stufen erleichtern und die Logik des I 4.0 Maturity Index verdeutlichen.
Predictive Maintenance ist überall: in den Vorstandsebenen, in unzähligen Veröffentlichungen und auf Messeständen, die vollgepackt mit Softwareapplikationen und Sensorik sind. Der einzige Ort, an dem Predictive Maintenance noch nicht angekommen ist, ist der Shopfloor.
Viele Erwartungen an Predictive Maintenance werden durch clevere Werbebotschaften und die Hoffnung der Anwender befeuert. Es gibt keine Technologie, welche sofort, kostengünstig und zuverlässig alle Probleme löst. Störungen lassen sich auch nicht durch PowerPoint-Folien oder – ehrlicherweise – durch ein paar schön gestaltete Seiten in einer Fachzeitschrift beheben.
Was diese dreiteilige Reihe jedoch kann, ist Ihnen eine weitere Perspektive aufzuzeigen, damit Sie Ihre Instandhaltung nachhaltig weiterentwickeln können.
Der Weg zum flächendeckenden Einsatz von Predictive Maintenance ist noch weit. Einzelne Anwendungsfälle können jedoch jetzt schon umgesetzt werden und sich auch wirtschaftlich rentieren. Der Aufwand zur Umsetzung betrieben werden muss ist jedoch sehr hoch, daher sollten Projekte nicht unbedarft angegangen werden.
In den letzten Ausgaben haben wir uns angeschaut, was Predictive Maintenance eigentlich ist und wie eine effektive Weiterentwicklung der Instandhaltung aussehen kann. Der folgende Artikel baut darauf auf und soll ein Gefühl dafür vermitteln, welche Anforderungen an die Infrastruktur und Datengrundlage für Predictive Maintenance gestellt werden und mit welchem Aufwand eine Einführung verbunden ist.
Predictive Maintenance als solches ist noch sehr weit weg von einer Plug-and-Play-Lösung und erfordert einen immensen Aufwand, der nicht angestoßen werden sollte, ohne vorher die eigenen Hausaufgaben gemacht zu haben und sich im Klaren über das Kosten-Nutzen-Verhältnis zu sein.
Predictive Maintenance ist eine vielversprechende Technologie, die jedoch mit einem großen Implementierungsaufwand verbunden ist. Ein strukturiertes Vorgehen in Form einer Roadmap kann dabei helfen, den richtigen Hebel zu finden und die eigenen Ressourcen bestmöglich einzusetzen. Die Roadmap schafft Sicherheit für die Mitarbeiter, setzt einzelne Investitionsentscheidungen in einen größeren Kontext und sichert sie dadurch ab. Im ersten Teil der Serie haben wir uns im Artikel "Predictive Maintenance – überall, nur nicht am Shopfloor" angeschaut, was "predictive" im Kontext der Instandhaltung bedeutet. Der Weg zu einer Etablierung von Predictive Maintenance in der Produktion ist noch weit, kann sich aber lohnen. Wie das geht, soll der folgende Artikel dadurch vermitteln, dass er aufzeigt, wie eine effektive Entwicklungsstrategie für die Instandhaltung aussehen kann.
Sales-Service - Analytics-basierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker im Maschinenbau
(2020)
Das Projekt hatte zum Ziel, Servicetechniker in den aktiven Vertrieb von Services und Produkten zu integrieren und damit das Vertriebspotenzial aus ihrer regelmäßigen und intensiven Kundeninteraktion zu nutzen. Der Zielstellung standen dabei die in Abbildung 1 dargestellten Hürden gegenüber, welche durch das Projekt gelöst wurden. Hierzu wurde Analytics-basierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker (Algorithmen für Open Source-Software) gestaltet, die ihnen die notwendigen Vertriebsinformationen bereitstellt. Zudem werden Aufbau- und Ablauforganisation (Blueprints & Referenzprozesse) sowie die entsprechenden Managementinstrumente (Balanced Scorecard & Anreizsystem) für einen vertriebsorientierten Service entwickelt. Dabei gliederte sich das Vorgehen in acht Arbeitspakete, welche von den Forschungseinrichtungen nach der beschriebenen Aufteilung, jedoch in enger Verzahnung miteinander, bearbeitet wurden.
Today, however, agility is seen more than ever as a critical success factor for companies. In times of an increasing degree of digital interconnection and minimum viable products, a mentality is entering the industrial service sector that has so far only been exemplified by Internet companies (e.g. Google): New products and especially digital services are developed in highly iterative processes. To this end, customers are involved in early test phases of development and provide feedback on individual functional modules, which – in contrast to the previous approach – are only gradually assembled into a market-ready “100 percent version”. But especially with the development of new digital services, companies must ensure more than ever that both the existing analog service business and the design of new digital services are geared to effectiveness and efficiency in order to meet the growing demands of customers and competitors.
To achieve this, companies must not only be familiar with the products currently on the market, but also master the entire product history, which in some cases goes back more than 30 years and varies greatly from one industry to another.
Der Wandel des Servicetechnikers zum wichtigsten Ansprechpartner des Kunden und wichtigsten Vertriebskanal des Unternehmens erfordert einen nachhaltigen Wandel des gesamten Unternehmens. Doch die Anstrengung lohnt sich. Diese Erkenntnis ist in vielen Unternehmen bereits angekommen, jedoch fehlt häufig eine klare Vorstellung davon, wie sehr solch ein Wandel bestehende Strukturen infrage stellt. Eine grundlegende Veränderung des Unternehmens ist dabei nur möglich, wenn alle Ebenen und Abteilungen die Notwendigkeit erkannt und eine klare Vorstellung von ihrer künftigen Unternehmenskultur haben. Dazu reicht es nicht aus, die neuen Werte des Unternehmens auf eine Folie zu schreiben, sondern jeder Mitarbeiter muss seine eigene zukünftige Rolle verstehen und annehmen können.
Lean Services ist ein am FIR an der RWTH Aachen entwickeltes Managementkonzept, das die Vermeidung von Verschwendung und die konsequente Ausrichtung der Serviceprozesse an der Erzielung eines möglichst hohen Kundennutzens fokussiert. Konkret bedeutet dies, die Gestaltung schlanker Prozesse bei gleichzeitig komplexer werdenden Markt- und Kundenanforderungen zu berücksichtigen.
Im Mittelpunkt von Industrie 4.0 steht die echtzeitfähige und Intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen und Software, mit dem Ziel, komplexe Systeme transparent zu gestalten und dynamisch zu managen. Industrie 4.0 kann somit als Ergänzung des Lean-Services-Ansatzes dazu beitragen, die zunehmende Komplexität in der Leistungserbringung beherrschbar zu machen. Die Potenziale digitaler Technologien müssen dabei allerdings zunächst durch die Anwendung grundlegender Lean-Prinzipen "nutzbar" gemacht werden. Der Lean-Services-4.0-Zyklus gibt vor, wie Unternehmen diesen Weg gestalten können, indem die fünf Phasen des bewährten Aachener Lean-Services-Zyklus, ergänzt durch die drei übergeordneten Schalen Technologische Enabler, 'Lean Services 4.0'-Methoden und Potenziale von Lean Services 4.0 durchlaufen werden.
The transformation of the service technician into the customer's most important contact person and the company's most important sales channel requires a sustainable change of the entire company. But the effort is worth it. This insight has already reached many companies, but there is often a
lack of a clear idea of how much such a change challenges existing structures. A fundamental change of the company is only possible if all levels and departments recognize the necessity and have a clear idea of their future corporate culture. It is not enough to write down the new values of the company on a piece of foil, each employee must be able to understand and accept his or her own future role.
Reliability-centered maintenance for production assets is a well-established concept for the most effective and efficient disposition of maintenance resources. Unfortunately, the approach takes a lot of effort and relies heavily on the knowledge of individuals. Reliability data in Computerized Maintenance Management System (CMMS) is scarce and almost never used well. An automated risk assessment system would have the potential to contribute to the dissemination and effective use of risk information and analysis. The individuality of production setting, however, prevents current systems from being practically relevant for most industries. The presented approach combines ontologies to store and link knowledge, an information logistics model displaying the various information streams, and the Internet of production to take the different user systems and infrastructure layers into account. The provided model of a reference digital shadow for risk information and a detailed information logistics model will help software companies to improve reliability software, standardize and enable assets owners to establish a customized digital shadow for their production networks. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57993-7_2]
Das Projekt ´DM4AR`, welches am 1. Juni gestartet ist, hat sich zum Ziel gesetzt, die automatische Generierung von Augmented Reality Inhalten aus verschiedenen Datenquellen zu ermöglichen. Hierbei wird eine AR-Plattform zur automatisierten Aufbereitung und Umwandlung von Daten geschaffen und den Mitarbeitern ermöglicht über diese Plattform auf vorhanden Informationen und generierten Inhalte zu zugreifen. So können notwendige Informationen während des Leistungsprozesses kontextbezogen abgerufen werden. Dabei müssen die Mitarbeiter mit geeigneten Ziel- und Anreizsystemen sowie Referenzprozessen in der Bereitstellung von implizitem Wissen unterstützt werden. Die informationstechnische Realisierung erfolgt in Kooperation mit der oculavis GmbH und der Software AG. Die Erhebung der Anforderungen und Validierung der Forschungsergebnisse erfolgt mit der TOP Mehrwert-Logistik GmbH & Co. KG, thyssenkrupp Industrial Solutions AG und der YNCORIS GmbH & Co. KG.. Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und durch den Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut.
Unser Projekt ‚Sales-Service‘ sollte dazu dienen, ein Vorgehen zu entwickeln, um Servicetechniker in den aktiven Vertrieb von Services und Produkten integrieren zu können und damit Unternehmen Wege aufzuzeigen, das Vertriebspotenzial aus der regelmäßigen und intensiven Kundeninteraktion der Servicetechniker stärker und gewinnbringender als bis dato zu nutzen. Hierzu gestalteten wir eine Analyticsbasierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker (in Form von Algorithmen für Open-Source-Software), mithilfe derer Unternehmen künftig die notwendigen Vertriebsinformationen bereitgestellt werden können. Zudem entwickelten wir Aufbau- und Ablauforganisation (Blueprints & Referenzprozesse) sowie die entsprechenden Managementinstrumente(Balanced Scorecard- & Anreizsystem) für einen vertriebsorientierten Service.