Heutzutage ist eine klare Strategie unerlässlich, um erfolgreich zu sein und wettbewerbsfähig zu bleiben.

Schnelligkeit und gutes Timing sind die Grundlage, um neue Funktionen und Produkte auf den Markt zu bringen – und ein klarer Kurs mit konkreten Projekten und Initiativen ist der Schlüssel dazu.

Viele Hersteller verwenden beispielsweise umfangreiche Tabellen, um die Wartung des Equipments zu verwalten. Das bedeutet, dass Ereignisse in der Tabelle protokolliert werden, ein Ersatzteilinventar aufgebaut wird und die Informationen darüber, wann verschiedene Teile ausgefallen sind, zur Erstellung einer Historie verwendet werden. Dieser empirische Ansatz gewährleistet, dass das ausgefallene Teil ersetzt wird, bevor es das nächste Mal kaputt geht, berücksichtigt aber nicht die hohen Kosten, die in den folgenden Bereichen damit verbunden sind:

• Technologie, weil Sie vollkommen fehlerfreie Teile ersetzen können, bevor sie ausfallen, nur weil die historischen Daten dies nahelegen
• Ressourcen, weil der Aufbau eines umfangreichen Ersatzteilinventars eine Vollzeitbeschäftigung erfordert, die sich vollständig der kontinuierlichen Verwaltung widmet
• Ausfallzeiten, weil die Zeit zur Behebung des Problems oder zur Bestellung beschädigter Teile teuer ist

Eine etablierte Vorgehensweise für die geplante Wartung ist der erste Ausgangspunkt, aber die Entwicklung einer klaren Strategie ist von grundlegender Bedeutung, um den Grund für einen Fehler zu kennen.

In diesem Zusammenhang kann das Zitat „Wissen ist Macht, Macht liefert Informationen“ so interpretiert werden, dass wir, wenn wir die Ursachen für die Entstehung von Phänomenen wirklich kennen, noch rechtzeitig eingreifen und eine Situation zu unseren Gunsten wenden können.

Aber nur weil wir die Daten irgendwo haben, heißt das noch lange nicht, dass wir auch die Prozesse haben, um sie zu nutzen. Wie viele Daten erzeugen Sie und Ihr Unternehmen täglich? Ihr Unternehmen kann Milliarden oder Billionen von Daten erzeugen. Haben Sie die Zeit, sie zu untersuchen und daraus Einblicke zu gewinnen? Studien haben gezeigt, dass Unternehmen eine überwältigende Menge der von ihnen erfassten Daten nicht verwenden. Einer Studie von Gartner zufolge werden etwa 97 % der Daten von Unternehmen ungenutzt gespeichert. Das Gebot der Stunde ist es, aus so vielen Daten wie möglich Einblicke zu gewinnen, um hervorragende Geschäftsergebnisse zu erzielen. 

Um im Wettbewerb bestehen zu können, müssen Unternehmen nicht nur alle Daten zur Verbesserung des Produktentwicklungsprozesses verwenden, sondern auch Testdaten nutzen, um kritische Probleme zu identifizieren, die sich auf Qualität und Leistung auswirken. Das Erfassen von Daten über einen langen Zeitraum bildet eine gute Grundlage, aber für die Korrelation der Ursachen und Auswirkungen sind jedoch Dateneinblicke erforderlich. Ein Teil der Informationen stammt direkt aus Ihrer Hardware, aber sie müssen durch zusätzliche Sensoren erweitert werden. Sensoren erfassen Daten, die Ihnen die benötigten Informationen liefern, z. B. die Fehlerursache, den möglichen Einfluss der Umgebungsbedingungen oder sogar, wie sich eine Transiente in der Stromversorgung des Systems auf Ihr Equipment ausgewirkt hat. 

Thomas Redman sagte: „Where there is data smoke, there is business fire.“ Der unsachgemäße Umgang mit Daten (der Rauch) ist die Ursache für größere Probleme im gesamten Unternehmen (das Feuer). Daher ist die Investition in Ressourcen für die korrekte Erfassung, Speicherung und Verwendung von Daten der Schlüssel zum Löschen des Feuers.

Bei der ereignisgesteuerten Strategie wird reaktiv verwaltet. Umgekehrt hilft ein datengesteuerter Ansatz Unternehmen dabei, proaktiv zu handeln. Abbildung 1 zeigt den Weg, den das Reifegradmodell der Wartung beschreibt:

^{Abbildung 1: Reifegradmodell der Wartung}

• Auf der ersten Ebene werden die Hardware-Assets normalerweise bis zum Auftreten eines Fehlers ausgeführt. Als Reaktion darauf wird eine Wartungsstrategie implementiert: Reparieren, wenn sie kaputt sind.
• Der zweite Schritt ist ein zeitabhängiger Ansatz, bei dem Ingenieurinnen und Ingenieure im Voraus einen Plan für die Durchführung regelmäßiger Wartungsmaßnahmen erstellen.
• Auf der nächsten Ebene wird mit der Optimierung der Hardwareprodukte, der Erhöhung der Fähigkeiten, der Leistung und des Vertrauens in die Instrumentierung und Digitalisierung begonnen.

Die zustandsabhängige Überwachung Ihres Testhardwareprodukts ermöglicht Echtzeiteinblicke in die Betriebsleistung. Wenn Sie zur vorausschauenden Wartung übergehen, können Sie mit einer Gesamtanlageneffektivität (OEE) und Betriebszeit von mehr als 90 Prozent rechnen. Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, benutzerdefinierte Regeln zu implementieren, um Wartungsarbeiten einzuleiten und dann die Zustände zu überwachen, die Ereignisse und Maßnahmen auslösen. Ein Alarm oder eine Benachrichtigung wird beispielsweise ausgegeben, wenn ein kritisches Teil das letzte Jahr seiner Restnutzungsdauer erreicht. Dies ist von grundlegender Bedeutung, um sicherzustellen, dass im Bedarfsfall ein Ersatzteil zur Hand ist. Wenn Ihr Unternehmen den Lagerbestand reduzieren kann, trägt dies zur Kostenkontrolle bei. 

Die höchste Ebene dieses Modells ist die autonome Wartung, die diese Analyse noch eine Stufe höher ansiedelt. Sie prognostiziert nicht nur Fehlerereignisse, sondern empfiehlt auch Maßnahmen, die für Sie ergriffen und ausgeführt werden sollen. Der erste Schritt auf diesem Weg besteht darin, herauszufinden, wo sich Ihr Unternehmen in diesem Modell befindet und wo Sie in Zukunft stehen wollen.

Sehen Sie sich zunächst an, welche Hardware-Assets für Ihr Geschäft von entscheidender Bedeutung sind – solche, die einen erheblichen Einfluss haben, wenn sie ungeplant ausfallen. Daten können bei der Bestimmung von Fehlerstellen helfen, da sie auch Ursachen wie Umgebungsfaktoren berücksichtigen können, die die Alterung eines Teils beschleunigen können. Dies ist umso wichtiger, wenn Ihr Unternehmen auf verschiedenen Kontinenten das gleiche Equipment einsetzt. Das Basisklima kann je nach Region unterschiedlich sein. Einflüsse wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit können bei einem Fehler eine entscheidende Rolle spielen.

Wenn Sie wissen, was Sie überwachen müssen, können Sie das vorhandene Equipment mit intelligenten Sensoren aufrüsten, die Daten am Netzwerkrand erfassen. Diese Sensoren führen die erste Ebene der Datenverarbeitung in Echtzeit durch und unterstützen Sie beim Übergang zu einem automatisierten Ansatz für das Maturity-Modell in Abbildung 1. 

^{Abbildung 2: Reifegrade der Datenverarbeitung}

Das Prinzip ist einfach: Wenn Sie die Daten nicht näher an das Rechenzentrum heranbringen können, bringen Sie das Rechenzentrum näher an die Daten heran. Durch die Datenerfassung am Netzwerkrand wird sichergestellt, dass die Informationen am Rand des Netzwerks in der Nähe der Ursprungsquelle verarbeitet werden. Anstatt Rohdaten zur Verarbeitung und Analyse an einen System-Controller zu übertragen, wird diese Arbeit dort ausgeführt, wo die Daten erzeugt werden. Diese erste Ebene der Merkmalsextraktion am Netzwerkrand ermöglicht die Vorverarbeitung von Daten in Echtzeit mit einer konsequenten Latenzreduzierung im System. 

Die nächste Ebene ist die Verbindung dieser intelligenten Sensoren mit einem System-Controller für Deep-Edge-Computing. Dadurch werden hochwertige Daten bereitgestellt. Die Erfassung und Merkmalsextraktion wird beschleunigt, indem Machine Learning (ML) zur Anomalieerkennung und Trenderkennung am Netzwerkrand verwendet wird, bevor Daten an den Server gesendet werden. 

Auf dieser Ebene können Sie weitere Analysen durchführen und Funktionen wie Benachrichtigungen und Alarme, automatisierte zustandsabhängige Empfehlungen für die Fehlerbehebung und automatisierte Berichterstellung implementieren. Sie können auch Daten und Grafiken in Dashboards bereitstellen, die bei der Fernüberwachung Ihres Equipments, der Überprüfung, wo Anomalien vorliegen, und der Bestimmung der Restnutzungsdauer Ihres Testsystems und Ihrer Komponenten hilfreich sind. Eine Infrastruktur auf dieser Ebene ermöglicht es Ihnen, sich auf die benötigten Daten zu konzentrieren. Sie gibt Ihnen eine bessere Kontrolle über die Anlage und hilft Ihnen, Wartungsteams in die gewünschten Bereiche zu schicken. 

Der Einstieg in die proaktive Optimierung von Hardware-Assets ist nicht einfach, aber der Aufwand lohnt sich – und Sie müssen es nicht allein tun. NI ist ein anerkannter Experte, der Sie bei dieser Herausforderung unterstützen kann, von der Erfassung über die Speicherung und Analyse von Testdaten bis hin zur Umwandlung in ein leistungsstarkes Tool, das Ihrem Unternehmen einen Mehrwert bringt – über den gesamten Produktlebenszyklus, von der Entwicklung über die Validierung bis hin zur Produktion.

Die proaktive Wartung ist vergleichbar mit der Zustandspflege für Ihre Testhardware, bei der es darauf ankommt, Verschwendung effektiv zu reduzieren und eine effiziente Strategie zu verfolgen. Und im Vergleich zu den Kosten eines ungeplanten Ausfalls sind die Investitionen in eine proaktive Wartung sehr gering.

Heute können Sie eine effiziente Wartungsstrategie planen, die Ihre Hardware am Laufen hält, Kosten spart und Wettbewerbsvorteile schafft. Eine Optimierungsstrategie für Hardware-Assets kann in nur 30 Tagen Ergebnisse liefern, indem Folgendes reduziert wird:  

• Wartungskosten um 25–30 %
• Equipmentausfälle um 70–75 %
• Ausfallzeiten um 35–45 %

Die hier dargestellten Umfrageergebnisse basieren auf 813 Antworten, die von Oktober 2017 bis Juni 2018 aus Gartners ITScore for Data and Analytics gesammelt wurden.

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