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Digitalisierung und Instandhaltung Teil 3: Enabling “Asset-as-a-Service”

Digitalisierung und Instandhaltung Teil 3: Enabling “Asset-as-a-Service”

Mit dem Modell des Asset-as-a-Service eröffnet sich Maschinenbauern (Industrial Equipment Manufacturern) eine konkrete Ausgestaltung der digitalen Transformation. AaaS, das bedeutet: Nicht mehr das konkrete Produkt – die Pumpe – wird verkauft, sondern Pumpleistung. Der Output des Assets also statt das Asset an sich. So dehnen Maschinenbauer die Grenzen des bisher Machbaren aus und erweitern ihr Portfolio.

Beim AaaS-Ansatz lässt der Maschinenbauer seinen Kunden mit dem Produkt – hier der Pumpe – nicht allein. Sondern er garantiert über deren gesamten Lebenszyklus, dass diese stets die optimale Leistung bringt. Ein mutiges Versprechen, behauptet man doch damit, man kenne die konkreten Werksverhältnisse beim Anlagenbetreiber ebenso gut wie dieser und wisse besser, wie die Pumpe dort einzusetzen sei. Um das Versprechen einhalten und AaaS überhaupt realisieren zu können, sollte man deshalb vorab folgende sieben Punkte klären.

1. Datengleichheit

Um Asset-as-a-Service ernsthaft anbieten zu können, bedarf es zunächst semantischer Datengleichheit. Nur wenn entlang des Lebenszyklus der Pumpe stets von den gleichen Daten die Rede ist, lassen sich Datenflüsse im Betrieb von Abteilung zu Abteilung durchreichen, etwa Erkenntnisse aus dem Betrieb zurück in das Produkt-Design / Engineering oder die Herstellung. Und vor allem (was für AaaS die Bedingung ist): vom Kunden (als Anlagenbetreiber) zum Maschinenbauer (dem Hersteller der Pumpe). Dieser ist schließlich in der Pflicht zur Wartung und Reparatur. Dafür muss er den Zustand seines Produktes beim Kunden kennen, um zu wissen, was zu tun ist. Service-Dienstleister und Anwender müssen also eine Sprache auf Basis der gleichen Daten sprechen.

2. Data Access und Ownership

Die meisten Anlagenbetreiber erfassen ihre Betriebsdaten softwaregestützt, in der Regel über ein Manufacturing Execution System. Wird dies auch beim Asset-as-a-Service weiter genutzt, muss der Servicedienstleister Zugang dazu erhalten, um die Betriebszustände abgreifen zu können. Oder er stellt selbst ein solches System zur Verfügung. Auch Mischformen sind möglich, wichtig ist nur: Es muss geklärt werden, wer die Betriebsdaten sammelt, über welches System dies geschieht, wer darauf zugreift und wie sie genutzt werden.

3. Inhalt des Services / SLAs

Vor Abschluss eines Service-Agreements sollte der Maschinenbauer definieren, was er eigentlich anbieten kann. Welche Leistungen ist man tatsächlich in der Lage bereitzustellen? Wie viele Fälle kann man innerhalb von wieviel Stunden erledigen? Die Ausformulierung von Service Level Agreements erspart hier späteren Ärger.

„Asset-as-a-Service, das bedeutet: Der Output einer Anlage wird verkauft anstatt die Anlage selbst. Mit diesem Ansatz können Maschinenbauer die Grenzen des bisher Machbaren ausdehnen und ihr bisheriges Portfolio erweitern.“

– Wei-Chien Sun, Portfolio Lead Digitization / Asset Strategy & Performance Management, SIRIUS

4. Kritische Grenzen festlegen

Nicht beim kleinsten Flackern einer Birne muss immer gleich der Service einrücken. Wo genau liegen also die kritischen Werte, welcher Zustand der Pumpe zwingt den AaaS-Dienstleister zum Handeln (Vibrationen der Anlage, erhöhte Temperatur…)? Dazu muss der Maschinenbauer die Betriebsbedingungen seines Kunden verstehen. Unternehmen der kontinuierlichen Fertigung brauchen in der Regel ganz andere Pumpleistung als ein diskreter Fertiger. Anlagenbetreiber aus der Prozessindustrie müssen ihre Fertigung dem Dienstleister gegenüber deshalb bis zu einem gewissen Grad öffnen. Das bedeutet keinesfalls eine vollständige Zurschaustellung vertraulicher Betriebsabläufe. Es werden stets nur einzelne Maschinen, nicht aber der Gesamtzusammenhang und die komplette Prozesskette offengelegt.

5. Einbringen des Assets

Ist die Datengleichheit hergestellt, hat man SLAs definiert und sich mit den kritischen Betriebsbedingungen des Kunden vertraut gemacht, geht es nun darum, das physische Asset tatsächlich in die Fertigungslinie einzubringen/zu installieren und im Betrieb dann das Monitoring durchzuführen. Gerade in der Prozessindustrie gibt es auch gewollte Stopps, die dann keinen Alarm auslösen dürfen. Diese Abläufe muss der Dienstleister kennen.

6. Keine Störung der Produktionsabläufe

Bei der Instandhaltung wird unterschieden zwischen den zwei grundsätzlichen Aufgaben „Planmäßige Wartung“ und „Fehlerbehebung“. In beiden Fällen muss es für den AaaS-Dienstleister Maßgabe sein, dass die Produktion nicht unterbrochen wird. Um dies zu gewährleisten, sind Slots für regelmäßige Instandsetzungen vorab festzulegen. Oder aber der Betreiber betreibt eine redundante Infrastruktur. Oberstes Ziel von AaaS ist es stets, durch kontinuierliche Überwachung des Zustands eines Assets prädiktiv dafür zu sorgen, dass eine Störung gar nicht erst eintritt.

7. Wissen erzeugen

Der Maschinenbauer als Herstellers des Assets sollte schließlich sicherstellen, dass aus dem Serviceprozess heraus kontinuierlich wertschöpfende Daten generiert werden. Aus Daten entsteht Wissen in dem Sinne, dass der Maschinenbauer entweder seine Produkte verbessert oder dem Anwenderunternehmen Hinweise geben kann, wie es das Asset künftig noch produktiver einsetzen kann.

Im vierten und letzten Teil der Blogserie betrachten wir dann die Entwicklung von Plant Maintenance hin zum Asset Strategy Performance Management und wie diese Reise detailliert aussieht – von reaktiv bis zu preskriptiv.

Titelbild: © AndreyPopov/iStockPhoto

Wei-Chien Sun

Wei-Chien Sun Portfolio Lead Digitization / Asset Strategy & Performance Management

Schwerpunkte: Instandhaltungsumfeld, insbesondere Prozess-Assessments, Asset Performance Management, Rollout- und Trainingsunterstützung