Digitales Asset Management Digitales Asset Management Digitales Asset Management

• Künstliche Intelligenz (KI)
• Internet of Things (IoT)
• Datenanalyse
• Digitaler Zwilling

Die digitale Transformation der 2010er-Jahre hat an erster Stelle Menschen verbunden. In den 2020er-Jahren beginnt das Zeitalter des Internet der Dinge (IoT) – Vernetzung ist das primäre Ziel der Industrie 4.0.

Ausgestattet mit Sensoren erfassen die smarten Geräte Unmengen an Daten über Gebrauch, Umgebung und Nutzer und diese werden über das Internet untereinander ohne menschliche Interaktion ausgetauscht – ein wertvoller Datenpool, der in vielen Bereichen noch ungenutzt ist.

Für Unternehmen kann dieser Datenpool jedoch erhebliche Mehrwerte mit sich bringen. Mithilfe der gesammelten Daten entlang der kompletten Wertschöpfungskette können Unternehmen zum Beispiel die eigene Effizienz im Produktionsprozess durch Vermeidung von Ausfällen steigern.

KPMG unterstützt Unternehmen, seine Anlagen effizient zu betreiben (Intelligent Asset Management). Wir bieten einen durchgängigen End-to-End-Prozess mit und für alle Beteiligten (Maschinen, Menschen, Organisationen). Dadurch verbessern wir unter anderem das Ressourcenmanagement, erhöhen die Quote der Erkennung von Schwachstellen, Anomalien und Fehlerbildern, reduzieren die Downtime der Anlagen und optimieren so die gesamte Effektivität, Qualität und Leistung der Anlagen.

Unternehmen in der Fertigungs- und Prozessindustrie managen Millionen von Assets, um ihre Produktionsanlagen in Betrieb zu halten. Ihre Anlagen umfassen Maschinen, Geräte und zugehörige Ersatzteile. Service und Wartungsmitarbeiter, die in der Prozessindustrie oder in EPC-Unternehmen arbeiten, stehen ständig unter Druck, dass ihre Anlagen und Geräte optimal arbeiten, was ein rechtzeitiges Service und Wartungen erforderlich macht.

Herausforderungen im Servicebereich sind:

Mit Hilfe eines Intelligent Asset Management (IAM) wird das gesamte Service- und Anlagenmanagement in einem kollaborativen Netzwerk abgebildet. Mit der Integration in das bestehende Servicemanagement werden Organisationen der Hersteller, Servicepartner und Betreiber in allen Service- und Wartungsprozessen mit Werkzeugen und Funktionen für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und das Internet der Dinge unterstützt.

Eine gemeinsame Datenbasis, schnelle Kommunikationswege und dezentraler Datenzugriff sorgen dafür, dass ein kollaboratives Arbeiten zwischen allen Teilnehmern ermöglicht wird und somit Service und Instandhaltungen besser organisiert werden können. Anwender teilen ihre Equipment-Informationen mit bestimmten Partnern oder dem gesamten Netzwerk. Das daraus entstehende Arbeitsnetzwerk entwickelt sich somit zu einem globalen Geräteverzeichnis mit gemeinsamen Eigenschaften.

Die kollaborative Zusammenarbeit wird insbesondere durch die Darstellung des digitalen Zwillings geprägt. Dieser stellt eine virtuelle Abbildung eines realen Objektes während des gesamten Lebenszyklus dar, der durch Echtzeit-Monitoring eine durchgängige Beobachtung technischer Anlagen ermöglicht und seinen Anwendern dadurch zu einem effizienteren Service- und Instandhaltungsprozess verhilft.

Auch die Anlagenstrategie bzw Anlagenleistung lässt sich mithilfe von IAM verwalten. Die gesammelten Anlagendaten werden für die Messung der aktuellen Anlagenleistung genutzt. Auf dieser Datenbasis werden zukünftige Ausfälle kalkuliert und kategorisiert. Durch Kritikalitätsbewertungen und Segmentierungen der Anlagen werden die Anwender bei der Wahl der richtigen Wartungsstrategie unterstützt. Bei der Beurteilung des Ausfallrisikos der Anlage wird anhand eines Scores deutlich, welche Auswirkungen der Anlagenausfall für den restlichen Wertschöpfungsprozess haben könnte. Die Anzeige von historischen Anlagen- und Echtzeitdaten ermöglicht dem Unternehmen seine Wartungsstrategien, Investitionsplanungen sowie Maßnahmen für das Risikomanagement effizienter zu gestalten und die Anlagenverfügbarkeit zu steigern.

Die größte Herausforderung innerhalb der Industrie 4.0 ist die gesammelte Menge an Maschinendaten zu analysieren und gewinnbringende Informationen für Geschäftsprozessverbesserungen abzuschöpfen und so eine Verschmelzung zwischen physischer und digitaler Ebene herzustellen.

In der Praxis ist diese Instandhaltungsstrategie unter der „vorhersagenden beziehungsweise voraussagenden Instandhaltung“ oder Predictive Maintenance bekannt. Unternehmen haben erkannt, dass die geplante Instandhaltung auch dann durchgeführt wird, wenn der Nutzungsvorrat der Anlage noch nicht aufgebraucht ist und stellen deshalb die zustandsorientierte Instandhaltung in den Fokus, wodurch Anlagen erst bei Bedarf gewartet werden. 

Zukünftig spielt die vorausschauende Wartung eine wichtige Rolle. Das primäre Ziel der vorausschauenden Instandhaltung ist es, anhand der Objekt- oder Komponentenperformance im digitalen Zwilling eine verdeckte Störung zu erkennen und die Überprüfung durch einen Servicetechniker vorzeitig, noch vor Anlagenausfall, zu beauftragen. Dadurch können Ersatzteile rechtzeitig beschafft und Wartungsmaßnahmen priorisiert werden. Ausgangspunkt sind hier „Data Lakes“ aus Anlageninformationen, die durch Analyseverfahren und Machine Learning die Möglichkeit bieten, eine potenzielle Störung bereits im Vorfeld ausfindig zu machen.

Weiters schafft ein funktionierendes IAM durch mobile Services und Instandhaltung auch eine Erleichterung bei der Zustandsüberwachung technischer Anlagen, die für Unternehmen in der Regel eine große Herausforderung darstellt. Die mobile Arbeitsweise bietet den Vorteil, dass Mitarbeiter ortsunabhängig den elektronischen Datenaustausch von Planung und Ausführung von Service- und Instandhaltung durchführen können. Gleichzeitig erhält der Mitarbeiter alle benötigten Informationen direkt auf sein mobiles Endgerät und kann die Ist-Daten nach Maßnahmendurchführung ins System synchronisieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass über einen digitalen Zwilling die Kommunikation, der Datenaustausch und Objektinformationen gesteuert werden und er somit zum zentralen Kommunikationszentrum innerhalb des Arbeitsnetzwerks wird.