Standardmäßige Wartungsintervalle für Maschinen basieren auf Erfahrungswerten. Das gibt zwar eine Tendenz, entspricht aber nicht dem Ist-Zustand. Unnötige Kosten sind wahrscheinlich.

Warum ist das so?

Durch Analysen können Annahmen getroffen werden, wann ein Verschleißteil in einer Maschine auszuwechseln ist. Basierend hierauf werden mit dem Kunden Wartungsverträge geschlossen. Ein aus dem Durchschnitt abgeleiteter Erfahrungswert muss aber nicht mit dem Ist-Zustand deckungsgleich sein. Denn die Intensität der Nutzung ist hier beispielsweise nicht berücksichtigt. Daher ist es wahrscheinlich, dass eine Maschine entweder zu früh oder zu spät gewartet wird.

Was ist die Folge?

Hier können unnötige Kosten und Unterbrechungen in der Produktion die Folge sein. Denn zum einen werden bei einer standardmäßigen Wartung auch voll funktionsfähige Teile regelmäßig getauscht. Nicht aus Notwendigkeit, sondern weil ein Defekt jetzt möglich erscheint. Zum anderen können Verschleißteile bei einer überdurchschnittlich beanspruchten Maschine schneller als angenommen abgenutzt werden, was zu einem kostspieligen Maschinenstillstand führen kann.

Was können Sie tun?

IoT-Technologie macht es möglich, den Ist-Zustand einer Maschine zu kennen. Verbaute Sensoren in der Maschine senden stetig Telemetriedaten zu spezifischen Parametern. Diese Daten werden im ersten Anlauf gesammelt und analysiert. Abgeleitet davon, werden Werte definiert, die auf Anomalien hindeuten. Tritt dies ein, passiert der weitere Serviceprozess beinahe automatisch. Das verhindert einen unerwarteten Maschinenstillstand. Außerdem findet nur noch ein Austausch jener Verschleißteile statt, bei denen es auch wirklich notwendig ist. Durch das Monitoring des Ist-Zustandes einer Maschine ist ein neuer Umgang mit der Technik möglich und vermeidbare Kosten werden reduziert. Im Sinne der Servicequalität ebnet IoT den Weg zu einem neuen, intelligenteren Service der Zukunft, was die Möglichkeit für effiziente Wartungsverträge eröffnet.

Was leistet CRM konkret im Kontext von Predictive Maintenance?

Die gesendeten IoT-Daten werden in der Microsoft Cloud gesammelt, analysiert und in Microsoft Dynamics 365 for Field Service eingespielt. Hier können sie zur weiteren Verarbeitung hinsichtlich der Predictive Maintenance genutzt werden. Erkennt das System eine Unregelmäßigkeit in einem gesendeten Parameter, wird automatisch ein Serviceticket angelegt und ein Wartungseinsatz wird ohne Zeitverzögerung angestoßen. Das Service-Team hat alle Daten über seinen Kunden sowie die entsprechende Maschine im CRM gespeichert. Ein zusätzlicher Servicedialog mit dem Kunden ist nicht mehr notwendig.

Wenn doch etwas passiert, kann über das CRM auch der Kunde selbst für kleinere Wartungen/Reparaturen befähigt werden. Über Remote Assist auf Basis von Microsoft Teams wird eine Video-Verbindung zum Kunden aufgebaut, der unmittelbar mithilfe des Servicemitarbeitenden die Maschine wieder in Gang setzen kann.