Variantenkonfiguration: schnell mal individuell sein

Bei der Entwicklung von Produkten und den zugehörigen Services gilt es mehr denn je, Trends rechtzeitig zu erkennen und die eigene Strategie anzupassen. Produktportfolio und Innovationsfähigkeit der Unternehmen sind gefordert, denn die Erwartungshaltung der Kunden an individuelle Produkte und effiziente Services wird stärker.

Ein Schlüssel zum Erfolg sind die Daten, die in jeder Phase des Produktlebenszyklus entstehen. Bei der steigenden Zahl an Dokumenten muss allerdings sichergestellt werden, dass sowohl der Fertigung wie auch dem Customer Service die gleichen aktuellen Daten vorliegen. Unstimmigkeiten zwischen den einzelnen Stufen des Produktlebenszyklus‘ sorgen für kritische Hindernisse. Für eine konsequente Durchgängigkeit im Product Lifecycle Management (PLM) gibt es aber inzwischen integrierte Lösungen, die alle produktbezogenen Prozesse eines Unternehmens abbilden können.

Idealerweise ermöglicht eine PLM-Lösung durchgängige Prozesse und fließende Produktdaten, von der Ideenfindung, Planung, Entwicklung, Produktstruktur, über Kalkulation, Änderungsmanagement, Freigabesteuerung, Fertigung, bis hin zu Service und Betrieb. Dabei werden wichtige Teilsysteme, die noch in verschiedenen Softwarewelten nebeneinander laufen, zusammen in einer zentralen Informationsquelle vereint ‑ was die Prozesse optimal ineinandergreifen lässt.

Guter Service ist erfolgskritisch

Jeder Produktlebenszyklus mündet in Betrieb und Service. Hier sind die Anwender anspruchsvoller denn je. Fertigende Unternehmen sollten ihren Service also ganz auf Geschwindigkeit, Qualität und Vertriebskompetenz ausrichten. Auch dafür sind durchgängige Prozesse und Daten entscheidend. Für den Kunden sind beispielsweise Portale attraktiv, über die er im Bedarfsfall schnell Hilfe in Form von Ersatzteilen, Beratung oder Serviceeinsätzen bekommt. Die Customer Experience endet schließlich nicht mit der Bezahlung eines Produkts, sondern sollte über die gesamte Laufzeit betrachtet werden. Doch wie lässt sich die Serviceabteilung des Herstellers zusätzlich unterstützen?

Ein besonderes Beispiel für die Schaffung von Wettbewerbsvorteilen durch gezielte Datenauswertung ist der Maschinenbau: Dort können Daten der Maschinen während des Produktionsprozesses beim Kunden gespeichert und an den Hersteller übermittelt werden. Diese Daten aus der Maschinentelemetrie sind nutzbar, um Reparaturen effizienter durchzuführen. Wie ist der Status, wann wird ein Servicetechniker gebraucht, gibt es vielleicht vorhersehbaren Verschleiß, der präventiv behoben werden kann ‑ zum Beispiel während einer planmäßig angesetzten Wartung? Solche Informationen können die Standzeiten von Maschinen und Anlagen erheblich verkürzen.

Reparieren, bevor der Stillstand droht

Hier kommt Predictive Maintenance für noch mehr Wirtschaftlichkeit ins Spiel. Früher musste eine Produktionsanlage erst ausfallen, bis sie repariert wurde. Heute erkennen intelligente Systeme eine Störung, bevor sie auftritt. Die vorausschauende Wartung kann enorme Kosten sparen und neue Geschäftsmodelle für die Serviceabteilungen eröffnen. Grundlage sind Sensoren, die eine Fernüberwachung per Software zulassen.
Die bislang vorherrschende regelmäßige oder sporadische Wartung hat ein grundlegendes Problem: Jeder Anwender nutzt seine Maschine unterschiedlich und der Verschleiß ist entsprechend kaum kalkulierbar. Predictive Maintenance ermöglicht dagegen die permanente Überwachung von Bauteilen direkt an der Maschine. Sensoren messen zum Beispiel die Vibration, Temperatur oder Feuchtigkeit. Eine Wartungssoftware erfasst diese Sensordaten, wertet sie aus und erkennt frühzeitig einen möglichen Ausfall von Komponenten. Defekte Bauteile, die womöglich bald zum Stillstand der Anlage führen, werden so unabhängig von den üblichen Wartungsintervallen identifiziert und können ausgetauscht werden, bevor Schaden entsteht. Und nicht nur das: Durch die ständige Datenanalyse bekommen die Nutzer von smarten Maschinen ein genaueres Bild ihrer Anlagen. Bedienfehler oder falsche Einstellungen lassen sich schneller erkennen und abstellen.

After Sales und Cross Sales profitieren

Damit ist Predictive Maintenance ein wesentliches Element der Smart Factory. Gut für den Maschinenbetreiber. Für den Hersteller wiederum ergeben sich neue Chancen, wenn seine Maschinen auch im Betrieb Daten an ihn übermitteln. Einzelne Geräte kommunizieren ihren Status und ihren Bedarf, sodass der Service beispielsweise neue Komponenten zum relevanten Zeitpunkt offerieren kann. Des Weiteren ergeben sich für den Hersteller Möglichkeiten des Cross Sellings, wenn er etwa gezielt Weiterbildungsangebote an den Betreiber macht, damit dieser einfache Wartungsarbeiten künftig selbst vornehmen kann.

Die gewonnenen Daten können im PLM auch dazu dienen, belastbare Kostenabschätzungen über die gesamte Lebenszeit einer Maschine zu erhalten. Denn häufig fordern die Kunden einen garantierten Total Cost of Ownership (TCO) über zehn Jahre Laufzeit einer Maschine. Dieser TCO kann vom Maschinenhersteller nur ermittelt werden, wenn er ausreichend Informationen über den Betrieb und die daraus resultierenden Kostenfaktoren hat.


In den kommenden Wochen möchten wir Sie mit den wichtigsten Bausteinen der vernetzten Fertigung vertraut machen. Wenn Sie bereits heute weitere Informationen benötigen, nehmen Sie jederzeit Kontakt mit uns auf.

Florian Sackmann
Industry Manager
itelligence AG
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