Refine
Document Type
- Book (1)
- Part of a Book (1)
- Conference Proceeding (1)
- Contribution to a Periodical (13)
- Lecture (6)
- Report (2)
- Working Paper (7)
Is part of the Bibliography
- no (31)
Keywords
Institute
Erfolgsprinzipien der Smart Maintenance – Was wir von den Besten aus der Praxis lernen können
(2019)
Der Industriestandort Deutschland befindet sich im Wandel. Neue, digitale Technologien ermöglichen es, Betriebs-, Zustands- und Ereignisdaten in stetig steigender Menge zu erfassen, aufzubereiten, zu analysieren und für die industrielle Anwendung nutzbar zu machen. Dieser Nutzen zeichnet sich durch die Beschleunigung der unternehmerischen Entscheidungs- und Anpassungsprozesse aus und stellen damit das eigentliche Potenzial von ‚Industrie 4.0‘ dar. An dieser Stelle stehen Unternehmen heute vor der Herausforderung, die Transformation zur Smart Maintenance effektiv und effizient zu gestalten. Zu häufig neigen Unternehmen dazu, „das Rad wiederkehrend neu zu erfinden“, da Praxiseinblicke über die eigenen Standort- und Unternehmensgrenzen hinweg fehlen. Um eben jene benötigten Praxiseinblicke und Erfahrungswerte liefern zu können, wurde am FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit sechs Industriepartnern sowie dem Fraunhofer IML aus Dortmund das „Konsortial-Benchmarking Smart Maintenance“ durchgeführt. Anhand eines eigenen Ordnungsrahmens wurden zentrale Fragestellungen der Smart Maintenance identifiziert und mittels Fragebogenstudie untersucht. Durch die angeknüpfte statistische Auswertung konnte zwischen sogenannten ‚Top-Performern‘ (TP) und ‚Followern‘ (FL) unterschieden werden. In diesem Beitrag werden ausgewählte Ergebnisse der Studie sowie der Interviews den Ebenen des Ordnungsrahmens folgend vorgestellt.
Industrie 4.0 trägt dazu bei, das Unternehmen vermehrt in der Lage sind, Entscheidungen deutlich schneller und durch eine dahinter liegende Datenbasis auch zuverlässiger zu Treffen. Auch für die Instandhaltung nimmt die Entscheidungsgeschwindigkeit zu. Um die Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen nachhaltig zu steigern, ist es wichtig die Instandhaltung als Werttreiber eines produzierenden Unternehmens zu verstehen. Ähnlich wie die Finanzkennzahl des Return on Capital Employed (ROCE) sollte auch die Instandhaltung durch den Ansatz "Return on Maintenance" als wertbeitragende Unternehmenseinheint verstanden werden. Erfolgsfaktoren, die zur Maximierung dieses "Returns" beitragen können, sind die Nutzung bestehender Standards, die Erfassung des digitalen Schattens, die Umsetzung nach dem Prinzip "Minimum Viable Service" und eine Erreichung einer Wissens- und Innovationskultur.
In diesem Vortrag wird dargestellt, wie der Einsatz digitaler Technologie in Kontext Industrie 4.0 dazu beitragen kann, die Instandhaltung als Werttreiber produzierender Unternehmen zu verstehen. Zusätzlich werden Prinzipien aufgezeigt, die Unternehmen dabei helfen können, diesen "Return on Maintenance" für ihreInstandhaltungsorganisation und ihr Unternehmen zu maximieren.
Return on Maintenance
(2018)
This presentation will show how the use of digital technology in the context of industry 4.0 can contribute to understanding maintenance as a value driver for manufacturing companies. In addition, principles that can help companies to maximize this "return on maintenance" for their maintenance organization and company will be presented.
Predictive Maintenance hat sich in der Instandhaltung als Begriff etabliert. Produzierende Unternehmen versuchen durch vorausschauende Instandhaltungsaktivitäten, die bedarfsgerechte Verfügbarkeit ihrer Maschinen und Anlagen bei möglichst geringen Kosten sicherzustellen. Die Instandhaltung soll damit noch effektiver und effizienter werden.
Dieser Artikel zeigt, wie mit Hilfe des Ansatzes des "Smart Service Engineering" vom Center Smart Services ein Predicitive Maintenace Service bei Heidelberger Druckmaschinen in Zusammenarbeit mit der KATANA Plattform von USA Software entworfen und ausgerollt wurde. Auf Basis der gewonnen Erkenntnisse wurden zudem weitere Services aufgebaut, die über den Use Case Predictive Maintenance sogar noch hinaus gehen.
Gemeinsamer Abschlussbericht zum Forschungsprojekt mit dem Bewilligungszeitraum vom 01.04.2016 bis 31.03.2019 und den Förderkennzeichen 03ET7549 A bis I.
Ziel des Forschungsvorhabens eSafeNet war die Erforschung, Konzeption und Demonstration eines innovativen informationstechnischen Kommunikationsansatzes für das Internet der Energie. Grundlegend sollten die Potenziale einer dedizierten Kommunikationsnetzinfrastruktur mittels Mobilfunk als Primärtechnologie und unterstützenden kabelgebundenen Übertragungstechnologien, wie z. B. Powerline, untersucht werden, um den Anforderungen sicherheitskritischer Strukturen an Stabilität, Zuverlässigkeit und Sicherheit gerecht zu werden. Zur Sicherstellung der Wirtschaftlichkeit wurde eine Dienstleistungsplattform entworfen, die sicherheitsrelevante und zusätzliche Smart Services durch Serviceprovider bereitstellt.
Durch das Erneuerbare-Energien-Gesetz und den Wandel in der Energieversorgung ergeben sich immer neue Herausforderungen. Aufgrund der zunehmenden Einspeisung durch fluktuierende Erneuerbare-Energie-Erzeugungsanlagen ist der Ausbau von Energienetzen in Kopplung mit einer sicheren, schnell verfügbaren, energieeffizienten und wirtschaftlichen Informations- und Kommunikationstechnologie unabdingbar. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚eSafeNet‘ werden verschiedene Funk- und Kabelübertragungstechnologien auf ihr Potenzial für das Internet der Energie untersucht. Des Weiteren wird eine
Dienstleistungsplattform für Smart Services entwickelt. Ein interaktiver Demonstrator wird kreiert, der die Lösungsansätze für eine sichere Informations- und Kommunikations- sowie Energieinfrastruktur erlebbar darstellen soll. Das Vorhaben 03ET7549A der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über den PTJ durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Prinzipien zur erfolgreichen Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
In Zeiten des zunehmenden globalen Wettbewerbs und hoch vernetzter Wertschöpfungsketten entwickelt sich Künstliche Intelligenz zu einem immer wichtiger werdenden Wettbewerbsfaktor für Unternehmen am Wirtschaftsstandort Deutschland. Durch den Einsatz von KI-Verfahren können nicht nur interne Geschäftsprozesse kostensenkend optimiert, sondern auch neue, digitale Geschäftsfelder und -modelle erschlossen werden. Es lassen sich zum einen Trends identifizieren, denen der Einsatz von KI in deutschen Unternehmen folgt. Zum anderen zeigt sich, dass sich KI unterschiedlich stark auf verschiedene Dimensionen innovativer Geschäftsmodelle auswirkt. Insgesamt lassen sich so Prinzipien ableiten, die die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen beschreiben.
Neue Technologie- und Anwendungstrends kennzeichnen KI-Nutzung
Die tatsächliche KI-Landschaft in den Wertschöpfungsketten von KI-nutzenden Unternehmen ist durch Trends gekennzeichnet. Diese lassen sich in Technologie- und Anwendungstrends unterteilen. Experteninterviews zeigen beispielsweise, dass KI-Anwendungen bevorzugt auf Cloud-Infrastrukturen entwickelt und bereitgestellt werden. Das wiederum rückt die Frage nach der Wahrung der Datensouveränität in den Vordergrund. Anwendung findet KI tendenziell zur Prognose und Überwachung.
Sechs Prinzipien beeinflussen die erfolgreiche Umsetzung von KI-Geschäftsmodellinnovationen
Fallstudien über ein breites Spektrum der deutschen Wirtschaft beleuchten, welche Aspekte eines KI-basierten Geschäftsmodells den größten Effekt auf das Unternehmen haben. Hier lässt sich ein besonders hoher Einfluss von KI auf das Nutzenversprechen neuartiger, digitaler Leistungen der Unternehmen an die Kundinnen und Kunden feststellen. So lassen sich sechs Erfolgsprinzipien zur erfolgreichen Implementierung von KI-Technologien identifizieren, um die wirtschaftliche Nutzung von KI für Unternehmen in Deutschland im globalen Wettbewerb weiter zu steigern. So empfiehlt es sich zum Beispiel – neben der Auswahl des richtigen KI-Anwendungsfalles – ebenfalls darauf zu achten, dass die KI-Anwendung sowohl den Anbietenden wie auch den Anwendenden nützt. Diese und weitere Erfolgsprinzipien werden detailliert in der Studie Künstliche Intelligenz – Geschäftsmodellinnovationen und Entwicklungstrends beschrieben.
Das Dienstleistungsgeschäft gehört bereits seit einigen Jahren zum zentralen Wachstumstreiber vieler Unternehmen in Deutschland. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinenbaus haben diesen Trend erkannt und sind bestrebt, ihr Leistungsangebot hinsichtlich After-Sales-Services (AS-Services) auszubauen. Dabei stoßen sie allerdings immer wieder an Kapazitätsgrenzen. Das vorhandene und hochqualifizierte Personal ist häufig bereits voll ausgelastet, während der Mangel an Fachkräften ein geeignetes Gegensteuern erschwert. Somit beschränken die Ressourcenengpässe KMU des Maschinenbaus, ihr eigenes Geschäft mit AS-Services auszubauen.
Digitale Technologien bieten in diesem Zusammenhang das Potenzial, diesen Engpässen entgegenzuwirken, indem die vorhandenen Ressourcen effizienter eingesetzt werden. Ein prominentes Beispiel hierfür ist der Einsatz von Datenbrillen im Bereich des Remote-Service. Statt dass ein Servicetechniker gezwungen ist, wegen einer Maschinenstörung zum Kunden zu fahren, können die Diagnose und auch einfache Maßnahmen zur Störungsbehebung vom Kunden selber vor Ort durchgeführt werden, während der Servicetechniker mittels Datenbrille live zugeschaltet ist und anleiten kann. Dadurch können Reisezeiten, in den der Servicetechniker üblicherweise nicht wertschöpfend tätig ist, reduziert und im besten Fall mehr Serviceaufträge pro Servicemitarbeiter bearbeitet werden.
Im Zuge der fortschreitenden digitalen Vernetzung durch Industrie 4.0 sind in den letzten Jahren viele digitale Technologien entwickelt und zur Marktreife gebracht worden. Die große Vielfalt dieser technischen Lösungen macht es insbesondere KMU mit ihren ohnehin schon begrenzten Ressourcen fast unmöglich, einen angemessenen Überblick zu behalten. Zusätzlich können Verantwortliche und Fachkräfte der KMU nur schwer beurteilen, welche digitale Technologie sich für ihre unternehmensspezifischen Anforderungen überhaupt eignet. Eine Bewertung, die eine technologieübergreifende Vergleichbarkeit ermöglichen würde, fehlt. Genau hier setzt das erste Modul des Digitalisierungsnavigators an, der als Demonstrator auf dem AiF Forschungsprojekt ScaleUp entstanden ist.
Die beschriebenen unterschiedlichen Ausprägungen der sechs Gestaltungsfelder im Rahmen der Smart-Maintenance-Roadmap stellen Meilensteine dar, die Unternehmen bei der eigenen Transformationen ihrer Instandhaltungsorganisation unterstützen. Smart Maintenance sollte jedoch nicht als eine endgültige Entwicklungsstufe betrachtet werden. Vielmehr beschreibt Smart Maintenance das Verständnis um den dazugehörigen Transformationsprozess selbst: erfolgreiche Smart-Maintenance-Unternehmen kennen also die Zusammenhänge, die zwischen den jeweiligen Entwicklungsphasen bestehen und können diese für die Umsetzung der folgenden Transformationsschritte ihrer Instandhaltung aber auch angrenzender Organisationseinheiten nutzen. Dabei hilft eine zyklische Betrachtung der nachfolgenden vier Schritte, um den Weg zur Smart Maintenance aktiv und zielgerichtet zu gestalten:
1. Entwicklung eines gemeinsamen Zielverständnisses
2. Regelmäßige Bestimmung der eigenen Position im Smart-Maintenance-Transformationsprozess
3. Ableitung und Sortierung der Entwicklungsschritte in einer individuellen Roadmap
4. Umsetzung der nächsten Entwicklungsschritte auf Basis der zuvor erledigten "Hausaufgaben"