Alle Stakeholder der Industrie 4.0 versprechen sich Großes von der vorausschauenden Wartung. Und das nicht ganz unberechtigt. Eine Studie des Weltwirtschaftsforums und des Beratungsunternehmens Accenture belegt: Zwölf Prozent geplanter Reparaturen können durch Predictive Maintenance eingespart werden, bei Wartungskosten annähernd 30 Prozent. In Bezug auf ungeplante Stillstände geht die Studie sogar von einem Rückgang um 70 Prozent aus.

Möglich machen dies Sensortechnik und intelligente Datenanalyse. Betreiber von Maschinen und Anlagen können dadurch Zustandsdaten von Maschinenkomponenten laufend erfassen, mit Informationen aus Drittsystemen (z.B. ERP oder CRM) kombinieren und analysieren und so den optimalen Wartungszeitpunkt vorhersagen. Drohende Ausfälle werden frühzeitig erkannt, Prozesse beschleunigt und Produktionsstillstände vermieden.

Maschine 4.0: Neuer Mehrwert gesucht

Eine Maschine, die die Datenflut über ihren eigenen Zustand liefert, ist bereits Realität, ebenso wie Analysetools, die sie zu nützlichen Aussagen verarbeiten. Ein Prototyp ist seit Herbst 2015 in der Serienproduktion im Schaeffler-Werk Höchstädt im Einsatz. Er entstand in enger Kooperation der Schaeffler AG, einem weltweit führenden Automobil- und Industriezulieferer, und DMG MORI. Die Maschine ist an mehreren Dutzend Stellen mit Sensoren bestückt, die Messwerte für Drücke, Schwingungen oder Kräfte aufnehmen können. Ihre Daten werden in ein maschineninternes Netzwerk eingespeist und in die Cloud gespiegelt. Per Webservice bzw. App können Online-Berechnungen angestoßen werden, etwa über die nominelle Restgebrauchsdauer von Lagerstellen und den idealen Zeitpunkt für Instandhaltungsmaßnahmen.

Warum sich die Schaeffler AG damit jetzt als eines der ersten Maschinenbauunternehmen an die Umsetzung der Vision von der Industrie 4.0 in die Praxis macht? „Wichtig ist, dass wir jetzt anhand einer realen Produktion lernen, wie Industrie 4.0 in der Praxis funktioniert, wo die Herausforderungen liegen und wie ein Mehrwert generiert werden kann“, erklärt Jörg-Oliver Hestermann, bei Schaeffler verantwortlich für die strategische Anwendungstechnik für Produktionsmaschinen. Letztendlich geht es also ums Überleben. Denn nur wer nach der digitalen Transformation in der Lage ist, dem Kunden neue nützliche Leistungen zu bieten, wird von ihr profitieren können.

Digitale Geschäftsmodelle für den Maschinenbau

Wie sehen die digitalen Geschäftsmodelle für Hersteller der Maschine im Internet der Dinge aus? Dr. Hans-Willi Keßler, bei Schaeffler verantwortlich für die Entwicklung der Industrieserviceprodukte, rückt hier sogenannte Micro-Services in den Fokus. Dabei handelt es sich um die Analyse-Tools, mit denen die Zustandsdaten der Maschinen in der Cloud verarbeitet werden.

Die Entwicklung dieser Analyse-Software wird der Maschinenbauer selbst in die Hand nehmen müssen. „Das Wissen rund um Wälzlager, welches wir bei Schaeffler in Software umsetzen und auf entsprechenden Pattformen zum Laufen bringen müssen, ist seit 100 Jahren in der Schaeffler Gruppe vorhanden und absolut schützenswert. Es ist unser Domain-Wissen und das können wir niemand anderem überlassen“, erklärt Dr. Keßler.

Diese Micro-Services sind es, die dem Maschinenanwender in Zukunft den entscheidenden Vorteil bieten werden, etwa in Form von Predictive Maintenance – und sie sind abbildbar in einem neuen Geschäftsmodell: „Die Ingenieur-Dienstleistung, die wir heute noch über den Preis für eines unserer Lager abbilden, werden in Zukunft über diese Micro-Services abgerechnet. So können wir den Aufwand für die Entwicklung der für Predictive Maintenance notwendigen Software- und IT-Infrastrukturen refinanzieren“.

Werden sich also Maschinenbauer in der Industrie 4.0 zum IT-Dienstleister entwickeln müssen? „Nein, wir werden kein IT-Dienstleister“, stellt Dr. Keßler klar. „Der Maschinenbauer als Techniker wird weiterhin erforderlich sein. Aber wir werden uns viel mehr Richtung IT-Spezialisten öffnen müssen.

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