Anomalien erkennen, bevor es zu Produktionsausfällen kommt

Betriebsunterbrechungen sind mit 31 Prozent nach Cyber-Vorfällen (36 Prozent) das zweitgrößte Risiko für Unternehmen, wie das Allianz Risk Barometer 2024 zeigt. Das gilt auch für die Automobilindustrie. Anomalien in der Fertigung zu erkennen und auftretende Probleme zu beheben, bevor es zu Produktionsausfällen kommt, ist daher essenziell. Predictive Maintenance kann erheblich dazu beitragen, die Resilienz in der Automobilindustrie zu stärken. Denn anhand von Maschinendaten lassen sich Anomalien erkennen und beheben sowie rechtzeitig Teile austauschen, um ungeplante Ausfälle zu vermeiden.

Predictive Maintenance weitergedacht

Möglich machen das Analysetools wie Splunk, die kontinuierlich alle Anlagedaten erfassen, diese analysieren und über Machine-Learning-Algorithmen eine Aus- und Vorhersage zum aktuellen und künftigen Zustand der Maschine treffen, inklusive der Ausfallwahrscheinlichkeit. Es geht aber noch effizienter: Denn wenn anhand dieser Erkenntnisse direkt und automatisiert die notwendigen organisatorischen Prozesse angestoßen werden – verantwortliche Personen informiert, Techniker:innen gebucht und die benötigten Teile bestellt werden – ist die Wartung der Maschine schneller geplant und durchgeführt.

Umsetzbar sind solche automatisierten Prozess-Flows beispielsweise durch das Zusammenspiel von Splunk mit Lösungen wie ServiceNow. Bei Anomalien in den Analysedaten erhalten Verantwortliche eine Information – beispielsweise darüber, dass sich ein Teil dem Lebensende nähert. Völlig automatisiert wird auf Basis dieser Analysedaten aus Splunk in einem Tool wie ServiceNow ein Prozessfluss gestartet, der dafür sorgt, dass Instandhalter:innen zur richtigen Zeit an der Linie vor Ort sind und auch das benötigte Bauteil logistisch zur Verfügung steht. Parallel erhalten Schichtleiter:innen automatisiert eine Information, wann an der entsprechenden Maschine die notwendige Reparatur stattfindet.

Dieser Prozess-Flow ermöglicht es, dass Maschinen rechtzeitig gewartet oder repariert werden, so dass die Ausfallzeiten möglichst gering sind. Die Verantwortlichen in der Produktion erhalten alle Informationen stets übersichtlich auf einem speziell für ihren Workflow zugeschnittenen Dashboard visualisiert. Produzierende Unternehmen können so nicht nur ihre betriebliche Effizienz und Kosteneffektivität verbessern, sondern auch bessere Entscheidungen treffen und ihre Widerstandsfähigkeit gegenüber unvorhergesehenen Herausforderungen und Störungen stärken.