Datenbasis für Predictive Maintenance
Um perspektivisch eine vorausschauende Wartung anbieten zu können, sollten konsequent Daten gesammelt werden. Viele Sensoren ermöglichen bereits Rückschlüsse, wenn ihre Daten durch entsprechende Services analysiert und mit historischen Ausfällen oder Service-Einsätzen korreliert werden. Solche Analyse-Dienste stehen auf Plattformen wie Microsoft Azure ebenso zur Verfügung wie die dafür nötige Rechenkapazität. Damit ist es Maschinen- und Anlagenbauern ab einem gewissen Punkt möglich, eine Anomalie-Erkennung einzurichten, die auf voraussichtliche Störungen hinweist. Wichtige Daten zu Ausfällen und Problemlösungen lassen sich mit einer App für den Field Service schnell und standardisiert erfassen.
Services für Fertigungsunternehmen
Betreiben KMU solche Systeme auf Cloud-Plattformen, kann sich das vorteilhaft auf die Komplexität der eigenen IT-Landschaft auswirken. Denn dann übernimmt der Cloud-Anbieter viele Aufgaben wie Updates und Teile der IT-Sicherheit. Zudem müssen Firmen keine eigene Infrastruktur beschaffen. Abgerechnet werden die Cloud-Dienste nach Verbrauch. Auf der Azure-Plattform stehen bereits viele KI- und Machine-Learning-Services für das Fertigungsumfeld zur Verfügung. Diese können oft mit wenig Aufwand an die eigenen Anforderungen angepasst werden. Ein Beispiel: Für das Stanzen werden die Teile Zuschnitt-optimiert auf einer Metallplatte angezeigt. Solche Services können Maschinenbauer über die Plattform auch ihren Kunden zur Verfügung stellen. Low Code und No Code-Entwicklungswerkzeuge wie die Microsoft Power Platform vereinfachen zudem die Anpassung und Erstellung von Software. Damit können auch Domänenexperten ohne Programmierkenntnisse Apps und Prozessautomatisierungen umsetzen. n ist Industry Manager Discrete bei der Cosmo Consult Group.
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