2BM Software führt die Industriewartung in ein neues Zeitalter.
Mit Unterstützung durch EU-Mittel hat 2BM Software eine neue SAP-basierte Lösung für vorausschauende Instandhaltung entwickelt, die Unternehmen weltweit dabei helfen wird, die Wartung so weit wie möglich zu optimieren, was sowohl der Unternehmensbilanz als auch der Umwelt zugute kommt. Die Lösung wird derzeit bei einem deutschen multinational tätigen Unternehmen getestet.
Produktionsunternehmen, die das gesamte technologische Potenzial von Industrie 4.0 nutzen, verschaffen sich einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil und tragen dazu bei, die UN-Ziele für nachhaltige Entwicklung zu unterstützen. Unter anderem gelingt ihnen dies durch die Optimierung der laufenden Instandhaltung, was sich positiv auf den Gewinn und die Umwelt auswirkt.
Dies gelingt ihnen dank einer neuartigen Software, die die Möglichkeiten des Internets der Dinge (IoT), der künstlichen Intelligenz (KI) und intelligenter ERP-Systeme wie SAP kombiniert und nutzt und damit den Weg für die vorausschauende Instandhaltung ebnet.
IT-Investoren haben ihr Augenmerk auf den Bedarf an neuen Lösungen für die vorausschauende Instandhaltung gerichtet, und der EU-Innovationsfonds hat beschlossen, EU-Mittel in eine von 2BM Software entwickelte Lösung zu investieren, die derzeit umgesetzt wird.
2BM Software ist eine unabhängige Tochtergesellschaft von 2BM, einem der größten dänischen SAP-Beratungsunternehmen und SAP-Platinpartner. 2BM Software hat eine neue Anwendung, Mobile Predictive Maintenance, für ihre bestehende Suite von Softwarelösungen (Mobile Work Order Suite) entwickelt, die für Instandhaltungs- und Serviceunternehmen gedacht ist, die SAP PM verwenden (was 90 % der größten Produktionsunternehmen der Welt tun). Unter anderem helfen die in der MOBILE WORK ORDER-Suite enthaltenen Anwendungen dem Wartungspersonal und/oder anderen Mitarbeitern, sich über ihre Smartphones einen Einblick in die Instandhaltungsaufgaben der Produktionsanlage sowie einen Überblick über diese zu verschaffen, während sie sich an den Maschinen und Produktionslinien befinden.
Unterstützt durch Computerpower und KI
„Wir sind stolz auf die Anerkennung und die Investition der EU. (Anm. d. Red.: Eurostars). Mobile Predictive Maintenance ist eine natürliche Weiterentwicklung unseres Produktportfolios, das mit der Digitalisierung begann, und dem Wartungspersonal die Papierarbeit ersparte. Jetzt heben wir die Instandhaltung auf die nächste Stufe. Der Wartungsmitarbeiter muss nun nicht mehr physisch an den Maschinen anwesend sein, da alle relevanten Daten automatisch von IoT-Geräten übertragen werden können. Jetzt helfen Computerleistung und KI dem Mitarbeiter und dem Unternehmen, indem sie in Echtzeit einen Überblick über den Wartungsbedarf aller wichtigen Maschinen geben“, sagt Martin Pock, CEO von 2BM Software.
Wir sind auch sehr zufrieden mit unserer Wahl von IBM als Plattform für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen als wichtigen Teil der Lösung, da sie von GARTNER (https://www.ibm.com/blogs/journey-to-ai/2021/03/ibm-is-named-a-leader-2021-magic-quadrant-for-data-science-and-machine-learning-platforms/)
Durch den Einsatz des Machine-Learning-Modells konnte ein Stillstand in den Dampftrocknern bei Nordic Sugar mit einer Genauigkeit von 84,4 Prozent vorhergesagt werden.
Explosives Marktwachstum
Vorausschauende Wartung verhindert teure Produktionsausfälle und erhöht die Betriebszeit der Produktion. Die Analyse der Daten, die von verschiedenen Sensoren und Messgeräten an den Anlagen erzeugt werden, verlängert auch die Lebensdauer der Produktionsanlagen. Daten bilden eine bessere Basis für Entscheidungen darüber, wann der Anlagenzustand eine Wartung der Industrieanlagen erforderlich macht.
Den Angaben des Marktforschungs- und Beratungsunternehmens Allied Market Research zufolge wird der globale Markt für vorausschauende Instandhaltung in den kommenden Jahren explodieren. Von 2,8 Mrd. USD im Jahr 2018 wird der Markt bis 2026 voraussichtlich auf 23 Mrd. USD anwachsen.
Optimierung bei Nordic Sugar
Im Rahmen der Entwicklung von Mobile Predictive Maintenance wird das Produkt derzeit bei dem deutschen multinational tätigen Unternehmen Nordic Sugar, das zu Nordzucker gehört, getestet.
„Mit Hilfe von 2BM Software werden wir ermitteln, wie wir alle die Daten, die wir in den letzten Jahren erfasst haben, nutzen können. Dies wird unsere Grundlage für eine intelligentere und geschicktere Instandhaltung mit dem Ziel bilden, Teile nicht mehr nach festen Zeitplänen austauschen, sondern nur dann, wenn es erforderlich ist. Diesen Schritt zu unterlassen und nicht damit zu beginnen, das technologische Potenzial von Industrie 4.0 zu nutzen, würde nur zu noch mehr Konkurrenz von anderen auf dem Markt führen, die eben nicht gezögert haben, dies umzusetzen“, sagte Christian Jørgensen Storm, Regional Manager Investment and Maintenance, Nordic Sugar A/S.
Nordic Sugar in Nakskov, Dänemark, bildet den Rahmen für den Versuchsprozess mit dem Modell der mobilen vorausschauenden Instanthaltung.
Kostspielige Ausfallzeiten verhindern
Nordic Sugar konzentriert sich dabei auf den Schleusenbereich seiner Dampftrockner, die zu den teuersten und wichtigsten Anlagen des Unternehmens gehören und zu Ausfallzeiten führen können.
Indem die Software trainiert wird, den Zusammenhang zwischen den Daten von Temperatur, Vibrationen, Nitritgehalt usw. in den Zuckerrüben und der Menge an Erde auf den Zuckerrüben zu erkennen, soll die Instandhaltung und die Vermeidung von Ausfallzeiten aufgrund der Schleuse des Dampftrockners optimiert werden.
„Ziel ist es, die Leistung der Maschinen durch eine verbesserte Vorhersage drohender Ausfälle immer weiter zu optimieren, um so Ausfallzeiten zu vermeiden und die generelle OEE (Overall Equipment Efficiency) der Maschinen zu erhöhen. Auf diese Weise können wir einen Produktionsstillstand zu einem Zeitpunkt planen, an dem er die geringstmöglichen negativen Auswirkungen auf unsere Produktion hat“, sagt Anders Jørgensen-Juul, Head of Projects, Nordic Sugar, Nakskov.
Unterstützung eines der Ziele für nachhaltige Entwicklung der Vereinten Nationen
Vorausschauende Instandhaltung unterstützt das Ziel 9 der UN-Nachhaltigkeitsziele: Eine widerstandsfähige Infrastruktur aufbauen, breitenwirksame und nachhaltige Industrialisierung fördern und Innovationen unterstützen.
„Im Grunde geht es beim Ziel 9 für nachhaltige Entwicklung darum, die Gesellschaft dazu zu bringen, klüger zu handeln. Es geht nicht nur um die Straßen, Eisenbahnlinien und Häfen, die uns den Handel mit dem Rest der Welt ermöglichen. Es geht auch darum, neue Methoden für nachhaltigere Arbeitsweisen in Fabriken und Unternehmen auf der ganzen Welt zu finden, um so Ressourcen effizienter und umweltfreundlicher zu nutzen“, so Martin Pock von 2BM Software.
Für die Industrie war es schon immer von entscheidender Bedeutung, dass ihre Instandhaltungsprozesse kosteneffizient sind. Doch die Klimakrise zwingt Unternehmen auf der ganzen Welt nun dazu, ihre Arbeitsabläufe auf Nachhaltigkeit auszurichten.
„Es besteht sowohl ein Markterfordernis als auch eine historische Grundlage dafür, dass Unternehmen eine bessere und kostengünstigere Instandhaltung verlangen. Und es gibt ein neues allgemeines Bewusstsein auf der ganzen Welt darüber, dass die Ziele für nachhaltige Entwicklung der UN, die Predictive Maintenance unterstützt, für uns alle wichtig sind.“
FAKTEN
Ergebnisse
Für das Projekt wurden insgesamt fünf Machine-Learning-Modelle entwickelt: Eines davon wurde von 2BM Software in Zusammenarbeit mit IBM entwickelt, vier weitere wurden von 2BM Software selbst entwickelt. Jedes verwendete ein anderes mathematisches Modell und diente der Entscheidungsfindung darüber, welches Modell den Anforderungen von Nordzucker am besten entspricht.
Durch den Einsatz von Machine-Learning-Modellen gelang es Nordzucker, Maschinenstillstände in den Dampftrocknern des Unternehmens vorherzusagen. Mit dem Machine-Learning-Modell, das 2BM Software in Zusammenarbeit mit IBM entwickelt hat, betrug die Genauigkeit 84,4 %.
Mit den neu gewonnenen Daten und Informationen über Maschinenstillstände wurde das Modell und die Lösung weiter verbessert und „trainiert“, sodass Nordzucker in Zukunft eine noch höhere Genauigkeit bei der Vorhersage von Ausfallzeiten erreichen kann.
Die so entstandene Lösung wurde in die 2BM Mobile Work Order Suite aufgenommen und wird zur Zufriedenheit und zum Nutzen von noch mehr Kunden, die SAP Plant Maintenance und SAP Customer Service nutzen, für die mobile vorausschauende Instandhaltung eingesetzt.
2BM Mobile Work Order SUITE
2BM Mobile Work Order ist eine benutzerfreundliche Cloud-basierte Lösung, die aus einer mobilen App, einem Dashboard, digitalen Checklisten und einem IoT-Modul besteht. Sie wurde im Hinblick auf eine mobile und benutzerfreundliche Interaktion mit SAP PM/CS entwickelt und eignet sich perfekt für Unternehmen, die sich mit produktionsfreundlicher Instandhaltung und Service beschäftigen. Mit der 2BM Mobile Work Order Suite haben Servicetechniker die Werkzeuge zur Bewältigung einer jeden Herausforderung an der Hand – egal, ob es nur darum geht, Stift und Papier abzuschaffen oder aber datengestützte IoT- und KI-Entscheidungen zu nutzen.
Nordic Sugar
Nordic Sugar ist Teil von Nordzucker, einem weltweit führenden Zuckerunternehmen. Die Produktion basiert auf natürlichen Rohstoffen, vor allem Zuckerrüben, die vor Ort angebaut werden. Die Zuckerrübe wird auch zur Herstellung von Bioethanol und energetisch hochwertigen Futtermitteln verwendet. Nachhaltigkeit entlang der gesamten Wertschöpfungskette hat höchste Priorität. Nordzucker beschäftigt 3.800 Mitarbeiter, die in 21 Zuckerfabriken und Raffinerien in Europa und Australien für Leistungen und Produkte von höchster Qualität sorgen und so die Grundlage für weiteres Wachstum bilden. Nordic Sugar unterhält ein Büro und vier Fabriken in Dänemark und beschäftigt 450 Mitarbeiter.
Mehr erfahren unter www.nordzucker.com
