Datengetriebene Anwendungsfälle wie Predictive Maintenance gelten in modernen Produktions- und Fertigungsverfahren als Schlüssel zu höherer Effizienz und Wertschöpfung der Produktionsanlagen. Zur frühzeitigen Identifikation potenzieller Störungen ist das Condition Monitoring durch Auswerten aktueller Maschinen- und Sensordaten unverzichtbar. Innovative Analyse-Methoden zur Erkennung von abweichenden Werten (Anomalien) sind hier Vertretern klassischer regelgestützter Verfahren einen Schritt voraus

Die wenigsten industriellen Digitalisierungsprojekte werden auf der grünen Wiese geplant. Häufig gilt es, Bestandsanlagen zu erweitern – ein Umstand, der IT- und OT-Experten schnell Kopfzerbrechen bereiten kann. Denn mit Blick auf Konzepte wie z.B. Fernwartung bedeutet dies, eine Balance zwischen Sicherheit, Verfügbarkeit und Flexibilität zu gewährleisten.

Um Maschinendaten etwa für Predictive Maintenance zu erfassen und zu verarbeiten, gibt es sehr individuelle Lösungen. Vom Mini-PC bis zum Edge Device samt Middleware lassen sich Konzepte für datengetriebene Aufgaben realisieren. Am Beispiel des SAP-Portfolios zeichnet der Beitrag die Szenarien nach.

Ein digitales Monitoring seiner Produktionsanlagen ermöglicht dem Chiphersteller GlobalFoundries die vorausschauende Wartung der Reinstwasser-Ventile. Im Gegensatz zur vorherigen Lösung eine echte Zeitersparnis.