IIoT-basierte vorausschauende Instandhaltung

Verhindern, dass die Maschine stehen bleibt

Die Digitalisierung von Fertigungsprozessen hat die Vernetzung der damit verbundenen Maschinen, Produktionsanlagen und Werkzeugen zur Folge. Das wirkt sich auch auf die Instandhaltung aus. Während in vielen Bereichen die präventive, vorbeugende Instandhaltung bis heute dominiert, verbreiten sich durch günstiger werdende Technologien zunehmend auch vorausschauende - sogenannte Predictive-Maintenance-Konzepte. Maschinenbauer, die ihren Kunden auf Basis der neuen Wartungsansätze einen Mehrwert bieten möchten, müssen dafür jedoch auf datenbasierte Geschäftsmodelle umsteigen. Diese nutzen integrierte IIoT-Plattformen, um die Daten von vernetzten Maschinen und Anlagen zu erfassen und zu analysieren.

Je erfolgreicher eine IIoT-Anwendungen ist, desto größere Datenmengen fallen im Laufe der Zeit zur Verarbeitung an. Plattformen, die auf das Management immer größerer Datenmengen nicht eingerichtet sind, werden schnell an ihre Grenzen stoßen. Unternehmen sollten deshalb bei der Anschaffung einer Plattform auch auf ihre Skalierbarkeit achten. So müssen sich ihre Services – vom Messaging-, über den Datenbank- bis hin zum API-Service – mehrfach parallel ausführen lassen, damit eine nahtlose Aufstockung (oder Reduktion) von Ressourcen möglich ist.

Ohne Daten wäre IIoT nicht möglich. Ohne geschulte Mitarbeiter, die sich mit der Handhabung und Analyse von Daten auskennen, aber auch nicht. Fachpersonal wie Datenanalysten oder Data Scientists sind heutzutage in mittelständischen Unternehmen viel zu selten anzutreffen, bzw. oft gar nicht vorhanden. Ohne Mitarbeiter mit qualifizierter Datenexpertise wird es jedoch für Unternehmen schwer werden, auf Basis ihrer IIoT-Plattform eine Wertschöpfung zu erzielen.

Low-Code-Plattformen als Gamechanger

Aus diesem Grund bieten immer mehr Anbieter IIoT-Plattformen auf Basis von Low Code an. Anstatt klassische textbasierte Programmiersprachen zu verwenden, unterstützen Low-Code-Plattformen die Entwicklung von Prozessen mit visuellen Benutzeroberflächen und anderen grafischen Modellierungsverfahren. Dadurch wird es für Anwender, die zwar über eine große Maschinen-Expertise, aber nur über ein geringes IT-Wissen verfügen, möglich, ihre Anwendungen und Apps selbst zu konfigurieren und die Zustandsdaten ihrer Maschinen und Anlagen ohne professionelles Programmierwissen eigenständig auswerten. Predictive Maintenance auf Basis von Low Code könnte sich damit für den Maschinenbau als ein echter Gamechanger erweisen.

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