Kongressvortrag von Thomas Heller, Fraunhofer Institut IML, bzgl. Aufgaben von Herstellern und Betreibern bzgl. Digitalisierung und Industrie 4.0. Themen sind u. a. Smart Maintenance, Smart Factory, Cyberphysische Systeme, Digitalisierung etc.

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Aufgaben von Betreibern und Herstellern zur Nutzung von Digitalisierung und Industrie 4.0
Dr. Thomas Heller
WAS DIE KUNDEN WIRKLICH WOLLEN…
Bildquelle: pixabay artificial-intelligence-3382507_1920

2. © Fraunhofer · Slide 2
AGENDA
1. Forschung bei
Fraunhofer
2. Die Smart Factory
3. Wo ist das Problem der
Betreiber?
4. Lösungsbausteine –
damit sollten Sie sich
beschäftigen!
5. Fazit
Bildquelle: pixabay artificial-intelligence-3382507_1920

3. © Fraunhofer · Slide 3
1
Fraunhofer Forschung
Bildquelle: pixabay artificial-intelligence-3382507_1920

4. © Fraunhofer · Slide 4
Die Fraunhofer-Gesellschaft und das Fraunhofer IML
 Umsatz- und Beschäftigtenzahlen 2017
25.000
Mitarbeiterinnen
und Mitarbeiter
72 Institute
und Forschungs-
einrichtungen
2,3 Mrd.
Finanzvolumen
Ausbauinvestitionen und
Verteidigungsforschung
Grundfinanzierung
Bund und Länder
Industrieaufträge und
öffentl. geförderte
Forschungsprojekte
Fraunhofer IML, Dortmund
290
Mitarbeiterinnen
und Mitarbeiter
250
Doktoranden und
studentische Hilfskräfte
30,7 Mio.
Umsatz, davon 50% aus
der Wirtschaft

5. © Fraunhofer · Slide 5
Aktueller Fokus der Forschung im Kontext Smart Maintenance
(Ausschnitt)
Initiative Smart Maintenance der Fraunhofer Gesellschaft
Künstliche Intelligenz
Sicherer 3D-Druck
Biologisierung
Distributed Ledger
Technologien
Geschäftsmodelle der
Instandhaltung
Netzwerke
Studie Smart
Maintenance
Predictive
Maintenance

6. © Fraunhofer · Slide 6
2
Die Smart Factory
© Vaidas Bucys / Fotolia
Bildquelle: pixabay artificial-intelligence-3382507_1920

7. © Fraunhofer · Slide 7
Die Smart Factory
Der Kern der Industrie 4.0 – die Smart Factory

8. © Fraunhofer · Slide 8
Intelligente Behälter
sagen was zu entnehmen ist.
REGALE
ordern selber ihren Nachschub.
MENSCHEN
planen, steuern, vernetzen…
Es ist keine Frage, ob ein System ausfallen wird, sondern wann!Aber…
Drohnen
autonomer Transport in 3D
Container
Organisieren ihre Ladung – viele
Container das logistische Netz
FAHRZEUGE und STAPLER
organisieren sich im Schwarm.
Die Smart Factory
Cyber-physische Systeme bilden die Grundlage

9. © Fraunhofer · Slide 9
Die Smart Factory
Deutschland braucht Smart Maintenance für Industrie 4.0
Historie
Mechanische
Komponenten
Einzelne Maschinen
& Anlagen
Historische Daten &
Erfahrungswissen
Reaktive
Instandhaltung
Damit die Smart Factories der Industrie 4.0 Wirklichkeit werden können,
muss sich die Instandhaltung zur Smart Maintenance weiterentwickeln.
Industrie 4.0
Digitalisierung der
Produktions-Anlagen
Übergreifende
Vernetzung
Big Data / höhere
Komplexität
99,9%
Verfügbarkeit
Smart Maintenance
Mehr IT in der
Instandhaltung
Kooperation von
Betreiber, Hersteller und
Lieferanten
Wissensmanagement
verfügbarkeitsorientierte
Instandhaltung

10. © Fraunhofer · Slide 10
Smart Factory
Die Smart Factory
Paradigmenwechsel: Vom Getriebenen zum Treiber
Bildquellen: in Anlehnung an IFCC GmbH, © nils.ackermann.gmail.com, depositphotos.com
Smart Production
Produktion
Smart
Maintenance
Verfügbarkeit
Smart Services
Ersatzteilwesen
Automatisierung und Digitalisierung
erfordert erfordert

11. © Fraunhofer · Slide 11
Die Smart Factory
Digitalisierung als Grundlage zur Sicherung des Standorts
4%
5%
8%
23%
Kann die Digitalisierung der Produktionsumgebung zur Sicherung des
Produktionsstandorts Deutschland als Hochlohnland beitragen?
Sehr hoher Beitrag
hoher Beitrag
mittlerer Beitrag
relevanter Beitrag
Umfrage des Fraunhofer IML im Rahmen des acatech Verbundprojektes Smart Maintenance © 2018

12. © Fraunhofer · Slide 12
Die Smart Factory
Ökosystem der Smart Factory

13. © Fraunhofer · Slide 13
3
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
© Vaidas Bucys / Fotolia
Bildquelle: pixabay artificial-intelligence-3382507_1920

14. © Fraunhofer · Slide 14
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Übersicht
Gegenwärtige Situation in vielen Unternehmen
Smarte Instandhaltung
?
Getrennte
Planung –
inner-
betrieblich und
überbetrieblich
Gemeinsame
Planung aller
Akteure
Geringe
Flexibilität in
der Produktion
Flexibles Agieren
und Reagieren
bei Änderungen
?
Stark personen-
gebundenes
Know-how
Wissens-
management
?
Ersatzteil-
wesen ist nicht
strukturiert
Anforderungs-
gerechtes
Ersatzteil-
management
?
Instandhaltung
ist oftmals nur
Kosten-
verursacher
Wertbeitrag der
Instandhaltung
ist bekannt
?
Überwiegend
reaktive
Instandhaltung
Verfügbarkeits-
orientierte
Instandhaltung
?

15. © Fraunhofer · Slide 15
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Getrennte Planung – inner-betrieblich und überbetrieblich
Gegenwärtige Situation in vielen Unternehmen
Smarte Instandhaltung
?
Getrennte
Planung –
inner-
betrieblich und
überbetrieblich
Gemeinsame
Planung aller
Akteure
Geringe
Flexibilität in
der Produktion
Flexibles Agieren
und Reagieren
bei Änderungen
?
Stark personen-
gebundenes
Know-how
Wissens-
management
?
Ersatzteil-
wesen ist nicht
strukturiert
Anforderungs-
gerechtes
Ersatzteil-
management
?
Instandhaltung
ist oftmals nur
Kosten-
verursacher
Wertbeitrag der
Instandhaltung
ist bekannt
?
Überwiegend
reaktive
Instandhaltung
Verfügbarkeits-
orientierte
Instandhaltung
?

16. © Fraunhofer · Slide 16
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Keine gemeinsame Planung – kein Austausch der relevanten Informationen
Bildquelle: Fotolia_111603873
Gemeinsame Nutzung verschiedener Datenquellen ist die Basis für eine
funktionierende Instandhaltungs-Planung
Produktions-
Daten
Instand-
haltungs-
daten
Hersteller-
daten Lieferanten-
Daten

17. © Fraunhofer · Slide 17
Umfrage des Fraunhofer IML im Rahmen des acatech Verbundprojektes Smart Maintenance © 2018
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Keine gemeinsame Planung – kein Austausch der relevanten Informationen
12%
29%
39%
20%
Wird Ihre Instandhaltungsplanung mittels IT unterstützt?
keine IT-Unterstützung, manuelle
Planung
Excel-basierte Planung (mit
IT-Unterstützung durch
Rahmenvorgaben)
In einem ERP-System (mit IT-
Unterstützung zur konkreten
Planung)
Andere (separate)
Software-Lösungen

18. © Fraunhofer · Slide 18
Gegenwärtige Situation in vielen Unternehmen
Smarte Instandhaltung
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Überwiegend reaktive Instandhaltung
Überwiegend
reaktive
Instand-
haltung
Verfügbarkeits-
orientierte
Instandhaltung
??
Getrennte
Planung –
inner-
betrieblich und
überbetrieblich
Gemeinsame
Planung aller
Akteure
Geringe
Flexibilität in
der Produktion
Flexibles Agieren
und Reagieren
bei Änderungen
?
Stark personen-
gebundenes
Know-how
Wissens-
management
?
Ersatzteil-
wesen ist nicht
strukturiert
Anforderungs-
gerechtes
Ersatzteil-
management
?
Instandhaltung
ist oftmals nur
Kosten-
verursacher
Wertbeitrag der
Instandhaltung
ist bekannt
?

19. © Fraunhofer · Slide 19
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Überwiegend reaktive Instandhaltung
Abnutzungsgrenze
Optimum
?
Voraussichtliche Kosten beim StillstandVoraussichtliche Kosten für die geplante Durchführung
einer Maßnahme
Material mit
Restnutzung
Geplante
Stillstandszeit
Ungeplante
Ausfallzeit
Qualitäts-
verlust
Kunden-
verlustPersonal
Weder der Kurvenverlauf noch
die aktuelle Position sind
bekannt

20. © Fraunhofer · Slide 20
Gegenwärtige Situation in vielen Unternehmen
Smarte Instandhaltung
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Geringe Flexibilität
Geringe
Flexibilität
Flexibles
Agieren und
Reagieren bei
Änderungen
??
Getrennte
Planung –
inner-
betrieblich und
überbetrieblich
Gemeinsame
Planung aller
Akteure
Stark personen-
gebundenes
Know-how
Wissens-
management
?
Ersatzteil-
wesen ist nicht
strukturiert
Anforderungs-
gerechtes
Ersatzteil-
management
?
Instandhaltung
ist oftmals nur
Kosten-
verursacher
Wertbeitrag der
Instandhaltung
ist bekannt
?
Überwiegend
reaktive
Instandhaltung
Verfügbarkeits-
orientierte
Instandhaltung
?

21. © Fraunhofer · Slide 21
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Geringe Flexibilität
Bildquelle: Pixabay

22. © Fraunhofer · Slide 22
Gegenwärtige Situation in vielen Unternehmen
Smarte Instandhaltung
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Personengebundenes Know-how
Stark
personen-
gebundenes
Know-how
Wissens-
management
??
Getrennte
Planung –
inner-
betrieblich und
überbetrieblich
Gemeinsame
Planung aller
Akteure
Geringe
Flexibilität in
der Produktion
Flexibles Agieren
und Reagieren
bei Änderungen
?
Ersatzteil-
wesen ist nicht
strukturiert
Anforderungs-
gerechtes
Ersatzteil-
management
?
Instandhaltung
ist oftmals nur
Kosten-
verursacher
Wertbeitrag der
Instandhaltung
ist bekannt
?
Überwiegend
reaktive
Instandhaltung
Verfügbarkeits-
orientierte
Instandhaltung
?

23. © Fraunhofer · Slide 23
Umfrage des Fraunhofer IML im Rahmen des acatech Verbundprojektes Smart Maintenance © 2018
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Personengebundenes Know-how
Die Instandhaltung muss sich
vollständig nach dem
Produktionsplan richten
Geplante
Wartungsmaßnahmen werden
im Produktionsplan hinterlegt
Produktion und Instandhaltung
entwickeln den Produktionsplan
gemeinsam
15%
27%
35%
15%
8%
Wissen wird in keiner
standardisierten Form
bereitgestellt.
Sonstiges
Wissen wird in digitaler Form
bereitgestellt und ständig
erweitert (z. B. Wiki). Das
Wissen lässt sich über mobile
Endgeräte (z. B. Smartphone,
Tablet, Smartwatch)
verwalten.
Wissen wird in digitaler Form
bereitgestellt. Abgerufen
werden kann das Wissen am
stationären PC.
Standardwissen wird in
Papierform bereitgestellt.
In welcher Form wird Wissen in Ihrem Unternehmen bereitgestellt?

24. © Fraunhofer · Slide 24
Gegenwärtige Situation in vielen Unternehmen
Smarte Instandhaltung
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Ersatzteilwesen
Ersatzteil-
wesen ist
nicht
strukturiert
Anforderungs-
gerechtes
Ersatzteil-
management
??
Getrennte
Planung –
inner-
betrieblich und
überbetrieblich
Gemeinsame
Planung aller
Akteure
Geringe
Flexibilität in
der Produktion
Flexibles Agieren
und Reagieren
bei Änderungen
?
Stark personen-
gebundenes
Know-how
Wissens-
management
?
Instandhaltung
ist oftmals nur
Kosten-
verursacher
Wertbeitrag der
Instandhaltung
ist bekannt
?
Überwiegend
reaktive
Instandhaltung
Verfügbarkeits-
orientierte
Instandhaltung
?

25. © Fraunhofer · Slide 25
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Ersatzteilwesen
Ordnung wird überbewertet….

26. © Fraunhofer · Slide 26
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Wertbeitrag der Instandhaltung
Gegenwärtige Situation in vielen Unternehmen
Smarte Instandhaltung
?
Getrennte
Planung –
inner-
betrieblich und
überbetrieblich
Gemeinsame
Planung aller
Akteure
Geringe
Flexibilität in
der Produktion
Flexibles Agieren
und Reagieren
bei Änderungen
?
Stark personen-
gebundenes
Know-how
Wissens-
management
?
Ersatzteil-
wesen ist nicht
strukturiert
Anforderungs-
gerechtes
Ersatzteil-
management
?
Instandhaltung
ist oftmals nur
Kosten-
verursacher
Wertbeitrag der
Instandhaltung
ist bekannt
?
Überwiegend
reaktive
Instandhaltung
Verfügbarkeits-
orientierte
Instandhaltung
?

27. © Fraunhofer · Slide 27
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Wertbeitrag der Instandhaltung
Wenn es läuft, braucht man sie nicht.
Wenn man sie braucht, sind sie nicht da.
Auf alle Fälle sind sie zu teuer !!!
Aussage zur Instandhaltung in einem deutschen Aluminiumwerk (Original-Zitat)

28. © Fraunhofer · Slide 28
44%
31%
25%
Für welchen Anteil Ihres Maschinenparks (der Abteilung / des
Unternehmens) werden Instandhaltungsmaßnahmen in die
Produktionsplanung integriert?
Umfrage des Fraunhofer IML im Rahmen des acatech Verbundprojektes Smart Maintenance © 2018
Wo liegen die Probleme der Betreiber?
Wertbeitrag und Wertschätzung der Instandhaltung
Die Instandhaltung muss sich
vollständig nach dem
Produktionsplan richten
Geplante
Wartungsmaßnahmen werden
im Produktionsplan hinterlegt
Produktion und Instandhaltung
entwickeln den Produktionsplan
gemeinsam

29. © Fraunhofer · Slide 29
4
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Bildquelle: pixabay artificial-intelligence-3382507_1920

30. © Fraunhofer · Slide 30
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Darum geht es – und das können die Betreiber nicht alleine lösen!
Bildquelle: Salvagnini Deutschland GmbH, Fiber-Laser
ANLAGEN-STRUKTUR
 Ort
 Linie
 Baujahr
 Leistungsdaten
 Relevante Bauteile
/ Stückliste
ZUKUNFT
 Lebenszyklus
 Nutzungs-
intensität
 Retrofits/
Umbauten
PRODUKTION
 Nutzungs-Daten
 Produktions-
programme
 Belastung
 …
INSTANDHALTUNG
 IH-Planung
 Störungen/
Historie
 Ersatzteilbedarfe
 Anlagenzustand/
Condition
Monitoring
Wieviel Restnutzung ist
möglich?
Instandhaltungs- & Ersatzteilbedarf
Wieviel Restnutzung
brauche ich?

31. © Fraunhofer · Slide 31
 Entwicklung eines „Big Picture“ der Smart Maintenance
 Erarbeitung von konkreten Handlungsempfehlungen
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
acatech Verbundvorhaben Smart Maintenance
Handlungsfelder aus der
acatech POSITION
Ergebnisse einer
Onlineumfrage
Experten-Input
(Projektgruppe, Runder
Tisch etc.)
Allgemeine Recherche
(Literatur, Statistiken
etc.)

32. © Fraunhofer · Slide 32
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Studie Smart Maintenance – Was sind relevante Bausteine?
Gemeinsame
Planung
Cloud- und
Webservices
Blockchain-
Technologie
Predictive
Maintenance
Soziale
Netzwerke
Verfügbar-
keits-
orientierung
Sensorik,
Condition
Monitoring
Predictive
Maintenance
Flexibilität
Additive
Fertigungs-
verfahren
Mobile
Geräte
Predictive
Maintenance
Wissens-
management
Mobile
Geräte
Soziale
Netzwerke
Ersatzteil-
management
Additive
Fertigungs-
verfahren
Stammdaten-
Management
Wertbeitrag
Sensorik,
Condition
Monitoring
Mobile
Geräte
Predictive
Maintenance

33. © Fraunhofer · Slide 33
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Studie Smart Maintenance – Was sind relevante Bausteine?
Gemeinsame
Planung
Cloud- und
Webservices
Blockchain-
Technologie
Predictive
Maintenance
Soziale
Netzwerke
Verfügbar-
keits-
orientierung
Sensorik,
Condition
Monitoring
Predictive
Maintenance
Flexibilität
Additive
Fertigungs-
verfahren
Mobile
Geräte
Predictive
Maintenance
Wissens-
management
Mobile
Geräte
Soziale
Netzwerke
Ersatzteil-
management
Additive
Fertigungs-
verfahren
Stammdaten-
Management
Wertbeitrag
Sensorik,
Condition
Monitoring
Mobile
Geräte
Predictive
Maintenance

34. © Fraunhofer · Slide 34
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Predictive Maintenance
Definition
 „Zustandsorientierte Instandhaltung, die nach
einer Vorhersage, abgeleitet von wiederholter
Analyse oder bekannten Eigenschaften und
Bestimmung von wichtigen Parametern, welche
den Abbau der Einheit kennzeichnen,
durchgeführt wird.“ [DIN EN 13306, S. 23]
 Vorverlagerung des Erkenntnisgewinns
hinsichtlich einer notwendigen IH-Maßnahme
 Erhöhung des Anteils präventiver gegenüber
reaktiven Maßnahmen
Zielsetzung
Nutzbarmachung von Sensorrohdaten
zur Ableitung von vorbeugenden
Maßnahmen
Quelle: DIN EN 13306 (2010): Instandhaltung – Begriffe der Instandhaltung. Berlin: DIN Deutsches Institut für Normung e. V.

35. © Fraunhofer · Slide 35
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Worin sehen Sie in Ihrem Unternehmen den größten Nutzen von
Predictive Maintenance?
Umfrage des Fraunhofer IML im Rahmen des acatech Verbundprojektes Smart Maintenance © 2018
47%
6%
29%
12%
6%
Erhöhte Planbarkeit durch Vermeidung
ungeplanter Stillstände
Leistungssteigerung
Verbesserte Anlagenverfügbarkeit
Kostensenkung
Qualitätssteigerung

36. © Fraunhofer · Slide 36
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Vorgehensweise zum Aufbau von Predictive Analytics
Implemen-
tierung
Welche Daten stehen zur
Verfügung?
Über welche Schnittstellen
können diese bereitgestellt
werden?
Wie können die Daten
zusammengeführt werden?
Erfassung von Daten (Zustände und
zugehörende Zeitstempel)
Erste (Grob-)Analyse zur
Identifikation von Auffälligkeiten
Analyse, ob Auffälligkeiten
eine Anomalie darstellen
Prüfen auf Vorhersagbarkeit
Detaillierte Analyse der erfassten
Daten (Mustererkennung,
Erfahrungs- werte,
Ursachenanalyse, stochastische
Verfahren, …)
Identifikation der zu erfassenden Daten
Reduktion der zu erfassenden Daten, um
die Anomalie mit möglichst wenigen
Daten identifizieren zu können
Prüfen auf Skalierbarkeit
Daten-
Akquise
Daten-
Modell
Machine
learning
Daten-
Analyse
Anomalie-
Erkennung
Daten-
reduktion

37. © Fraunhofer · Slide 37
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Predictive Maintenance
Kunden-
nutzen
21%
Kostensenkung
Leistungs-
steigerung
79%
33%
Erhöhte Anlagen-
verfügbarkeit
18%
Erhöhte Produkt-/
Prozessqualität
12%
Verbesserte Planung
von Servicezyklen
11%
Erhöhte Lebens-
dauer der Anlage
5%
Erhöhte Betriebs-
sicherheit
15%
Reduzierte
Reparatur und
Ersatzteilkosten
3%
Reduzierter
Koordinations-
aufwand
2%
Verkleinerung des
kundeneigenen
Servicepersonals 1%
Andere
 Laut einer Studie von Roland
Berger aus dem Jahr 2017
liegt der wesentliche Nutzen
in der Leistungssteigerung
 Eine aktuelle Studie des
Fraunhofer IML betont den
wesentlichen Nutzen der
verbesserten Planbarkeit von
IH-Maßnahmen
Quelle: FELDMANN, S.; RAUEN, H.; HERWEG, O., et al. (2017): Predictive Maintenance. Service der Zukunft – und wo er wirklich steht, München: Roland Berger

38. © Fraunhofer · Slide 38
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Predictive Maintenance
Regelkreis zwischen Hersteller und Betreiber
Übermittlung von
Daten-paketen an
Hersteller
Konsolidierung
und Analyse von
Daten mehrerer
Betreiber
Kommunikation
der Kenntnis über
eine potentiell
bevorstehende
Störung
Erfassung von
Sensorrohdaten
Regelkreis zur Analyse von Daten mehrerer Kunden
 1:n-Beziehung zwischen einem Hersteller und
n Betreibern
 Skalierungseffekt: Ereignisse, die lokal als
Einzelfall registriert werden, treten in der
Fläche ggf. mit einem signifikanten Muster in
Bezug auf Regelmäßigkeit und Ausprägung
auf
 Durch eine zusätzliche Vernetzung wird in
deutlich kürzeren Zeitabständen als bisher das
kritische Minimum einer benötigten
Datenmenge für eine valide Auswertung
erreicht

39. © Fraunhofer · Slide 39
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Studie Smart Maintenance – Was sind relevante Bausteine?
Gemeinsame
Planung
Cloud- und
Webservices
Blockchain-
Technologie
Predictive
Maintenance
Soziale
Netzwerke
Verfügbar-
keits-
orientierung
Sensorik,
Condition
Monitoring
Predictive
Maintenance
Flexibilität
Additive
Fertigungs-
verfahren
Mobile
Geräte
Predictive
Maintenance
Wissens-
management
Mobile
Geräte
Soziale
Netzwerke
Ersatzteil-
management
Additive
Fertigungs-
verfahren
Stammdaten-
Management
Wertbeitrag
Sensorik,
Condition
Monitoring
Mobile
Geräte
Predictive
Maintenance

40. © Fraunhofer · Slide 40
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Wissensmanagement
 Unterstützung der Instandhaltungsprozesse durch die Augmented Reality-
Technologie mittels Smart Devices wie Tablet, Datenbrille

41. © Fraunhofer · Slide 41
17%
43%
37%
3%
Worin sehen Sie den größten Nutzen von Augmented Reality in
der Instandhaltung?
Umfrage des Fraunhofer IML im Rahmen des acatech Verbundprojektes Smart Maintenance © 2018
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Wissensmanagement
Zeitliche Optimierung der
Wartungsarbeiten mit Hilfe von
AR
Verkürzung und
Vereinfachung des
Anlernprozesses in der
Instandhaltung
Sonstiges Reduzierung der Kosten durch
Einsatz von Augmented Reality
anstelle von klassischen
Schulungen

42. © Fraunhofer · Slide 42
5%
17%
78%
Wird in Ihrem Unternehmen bereits Augmented Reality (AR)
eingesetzt? (z. B. durch Datenbrillen oder Smartphone/Tablet)
Umfrage des Fraunhofer IML im Rahmen des acatech Verbundprojektes Smart Maintenance © 2018
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Wissensmanagement
AR-Technologie wird in ersten
Pilotprojekten in F&E erprobt
und genutzt
AR wird im Unternehmen nicht
genutzt
AR-Technologie befindet sich bereits
in der Anwendung (z.B. in Verkauf,
Schulung & Service)

43. © Fraunhofer · Slide 43
Montag, 12.01 Dienstag, 13.01 Mittwoch, 14.01 Donnerstag, 15.01
Teilnehmener 8:00 14:00 8:00 14:00 8:00 14:00 8:00 14:00
Herr Maier
Herr Schneider
Frau Sonntag
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Mobile Lösungen für eine flexibilisiere Arbeitsgestaltung
Webservice:
Personengruppen stimmen über Termine ab
Nutzung sozialer Netzwerke im Unternehmen
Mitarbeitergruppen stimmen über ihre
kurzfristigen Arbeitseinsätze zu einem
vorgegebenen Termin eigenverantwortlich ab

44. © Fraunhofer · Slide 44
Zusagen
Absagen
Samstag
geht leider
nicht.
Status:
7 Mitarbeiter angefragt,
1 Rückmeldung
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Mobile Lösungen für eine flexibilisiere Arbeitsgestaltung
Ich kann
diesen
Samstag
arbeiten.

45. © Fraunhofer · Slide 45
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Mobile Lösungen für eine flexibilisiere Arbeitsgestaltung
Beispiel Vote2Work.com
Quelle in Anlehnung an: vote2work.com

46. © Fraunhofer · Slide 46
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Studie Smart Maintenance – Was sind relevante Bausteine?
Gemeinsame
Planung
Cloud- und
Webservices
Blockchain-
Technologie
Predictive
Maintenance
Soziale
Netzwerke
Verfügbar-
keits-
orientierung
Sensorik,
Condition
Monitoring
Predictive
Maintenance
Flexibilität
Additive
Fertigungs-
verfahren
Mobile
Geräte
Predictive
Maintenance
Wissens-
management
Mobile
Geräte
Soziale
Netzwerke
Ersatzteil-
management
Additive
Fertigungs-
verfahren
Stammdaten-
Management
Wertbeitrag
Sensorik,
Condition
Monitoring
Mobile
Geräte
Predictive
Maintenance

47. © Fraunhofer · Slide 47
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen
Stammdaten (Anforderungsliste eines Betreibers)
Ventile & Armaturen
Nr.
Bezeichnung
Nennweite
Fremdartikelnu
mmer
Hersteller
Werkstoff
Menge
Empfohlener
Mindest-
lagerbestand
Preis/St.
Nettopreis Lieferzeit Material
Nummer
1.1 Dichtungssatz für Antrieb PA 135 -- 0951.50005 Aseptomag -- 3 1 49,95 € 49,95 € ca. 4 Wochen 4040910 SB 1
1.2 Dichtungssatz für Innenteil DN 65 0951.50552 Aseptomag
Silikon /
Tefasep
3 1 37,80 € 37,80 € ca. 4 Wochen
4041163
1.3 Innenteil, komplett DN 65 0951.50189 Aseptomag -- 3 1 503,01 € 503,01 € ca. 7 Wochen 4041102
2.0 Aseptik-Absperrventil, T DN 65 0950.50377 Aseptomag Edelstahl 1 0 0,00 € 0,00 € auf Anfrage
2.1 Dichtungssatz für Antrieb PA 135 -- 0951.50005 Aseptomag -- 1 siehe Position 1.1 49,95 € 0,00 € ca. 4 Wochen
33.0 Doppelsitzventil, Varivent D DN 65
DB-DN65/DN65-
SZ-TM1.P2BAM-
CD-L0-12N/52
GEA Tuchenhagen 1.4404 1 0 0,00 € 0,00 € auf Anfrage
33.1 Dichtungssatz DN 65 - 80 221-304.08 GEA Tuchenhagen EPDM 1 1 114,06 € 114,06 € 2 - 3 Wochen 4031358
33.2 Antrieb CD DN 50 - 80 221-118.03 GEA Tuchenhagen -- 1 1 678,24 € 678,24 € 2 - 3 Wochen 4020379
34.0 Doppelsitzventil, Varivent D DN 65
DC-DN65/DN65-
SZ-TM1.P2BAM-
CD-L0-12N/52
GEA Tuchenhagen 1.4404 6 0 0,00 € 0,00 € auf Anfrage
34.1 Dichtungssatz DN 65 - 80 221-304.08 GEA Tuchenhagen EPDM 6 siehe Position 33.1 114,06 € 0,00 € 2 - 3 Wochen 4031358
34.2 Antrieb CD DN 50 - 80 221-118.03 GEA Tuchenhagen -- 6 siehe Position 33.2 678,24 € 0,00 € 2 - 3 Wochen 4020379
35.0 Doppelsitzventil, Varivent DN 80
DEC-DN80/DN80-
SZ-TM1.L2BAM-
CD/CLB-L0-
22N/52
GEA Tuchenhagen 1.4404 7 0 0,00 € 0,00 € auf Anfrage
35.0 Dichtungssatz DN 80 221-001026 GEA Tuchenhagen EPDM 7 1 122,40 € 122,40 € ca. 2 Wochen 4051167 SB 1
Sicherheitsbestand
Baugruppe
Artikelnummer Empfehlung
Hersteller Preis
Lieferzeit
eigene
Materialnr
Verschleißteil Bestand
Werkstoff

48. © Fraunhofer · Slide 48
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen
Stammdaten (Datenbereitstellung durch die Fa. Krones)
Quelle: Krones
Bitte diese Folie lesbar machen.

49. © Fraunhofer · Slide 49
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen
Stammdaten-Austauschformate
Quelle: IFCC GmbH
Hersteller
Hersteller
Hersteller
Händler
Händler
Händler
Kunde
Kunde
Kunde
Hersteller hat…
…csv, pdf
…keine
Klassifizierung
…keine Merkmale
Hersteller hat…
…BMEcat 1.2
…eCl@ss 4.1
…keine Merkmale
Hersteller hat…
…BMEcat 2005
…ETIM 4.0
…ETIM Merkmale
Kunde will…
…BMEcat 1.2
…eCl@ss 8.1
…eCl@ss Merkmale
Kunde will…
…BMEcat 2005
…ETIM 5.0
…keine Merkmale
Kunde will…
…XLS
…eCl@ss 5.1
…eigene Merkmale
? ?
?
? ?
?
? ?
?

50. © Fraunhofer · Slide 50
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen
Stammdaten-Austauschpool
Quelle: in Anlehnung an IFCC GmbH
Hersteller
Hersteller
Hersteller
Händler
Händler
Händler
Kunde
Kunde
Kunde
Zentralisierung der
Herstellerdaten
Reduktion des
Aufbereitungsaufwands
Einheitliche Klassifizierung
Harmonisierte
Merkmalsleisten
Einheitliches
Datenaustauschformat
https://vth.ifcc.de/de/

51. © Fraunhofer · Slide 51
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen
Stammdaten-Austauschpool (Anwendungsbeispiel)
Quelle: IFCC GmbH
Beschreibung
Kurztext: Kompaktzylinder LINER, doppeltwirkend, Kolben-Ø 32, Hub 60, G 1/8
Langtext: Kompaktzylinder LINER, ISO 21287, doppeltwirkend, Magnet, Kolben-Ø 32,
Hub 60, G 1/8, Arbeitsdr. max. 10 bar, Temp. -10°C bis 60°C. Neue Baureihe nach ISO
21287 in besonders kurz bauender, platzsparender Ausführung. / In der angebotenen
Standardausführung mit Magnetkolben. / Kolbenstange wahlweise mit Innen- und
Außengewinde. / Für gefilterte und ungeölte oder geölte Druckluft geeignet. / Bei
Verwendung von geölter Druckluft auf kontinuierliche Ölung achten.
Basismerkmale
Identifizierende Daten
Logistische Daten
Artikelbezeichnung Kompaktzylinder
Hersteller-Artikelnummer 7.DMA.32060
Hersteller-Name RIEGLER
GTIN 4047322283175
… …
Standardmerkmale
Klasse 27290301 - Kompaktzylinder (Pneumatik)
max. Temperaturbereich (°C) 60 °C
min. Temperaturbereich (°C) -10 °C
min. Betriebsdruck (bar) 0 bar
max. Betriebsdruck (bar) 10 bar
… …
Spezifische Merkmale
Artikelgruppen
Zylinder und Steuerventile / Pneumatikzylinder Messing / Kompaktzylinder LINER
nach ISO 21287 / Kompaktzylinder, doppeltwirkend (mit Magnet), ohne
einstellbare Dämpfung, Außengewinde an der Kolbenstange
eClass 5.1.4 Code 27290301
… …Keywords
Zylinder, Pneumatikzylinder, Normzylinder, ISO-Zylinder, …
Referenzen
106145
Schwenkaugenbefestigung, für Kompakt-/Normzylinder, Kolben-Ø
32
Zubehör Menge: 1
106151 Sphärische Schwenkaugenbefestigung, für Kolben-Ø 32 Zubehör Menge: 1
106159
Front- oder Bodenflansch, für Kompakt-/Normzylinder, Kolben-Ø
32
Zubehör Menge: 1
106172 Dichtsatz, für Kompaktzylinder, Kolben-Ø 32, PU-Dichtung Ersatzteil Menge: 1
… … … …

52. © Fraunhofer · Slide 52
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen
Stammdaten-Integration in die Kundensysteme

53. © Fraunhofer · Slide 53
Lösungsbausteine – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Studie Smart Maintenance – Was sind relevante Bausteine?
Gemeinsame
Planung
Cloud- und
Webservices
Blockchain-
Technologie
Predictive
Maintenance
Soziale
Netzwerke
Verfügbar-
keits-
orientierung
Sensorik,
Condition
Monitoring
Predictive
Maintenance
Flexibilität
Additive
Fertigungs-
verfahren
Mobile
Geräte
Predictive
Maintenance
Wissens-
management
Mobile
Geräte
Soziale
Netzwerke
Ersatzteil-
management
Additive
Fertigungs-
verfahren
Stammdaten-
Management
Wertbeitrag
Sensorik,
Condition
Monitoring
Mobile
Geräte
Predictive
Maintenance

54. © Fraunhofer · Slide 54
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Zustandsüberwachung ermöglicht bessere Bestandsplanung
Heute
Anlagenbestand im Markt ist
nicht exakt bekannt
Zustand der Anlagen ist nicht
bekannt
Nutzungsdauer jeweils
unbekannt
Produktionsanforderungen
sind nicht bekannt
Ersatzteilbedarf kann kaum
prognostiziert werden
?
? ?
?
?
?
?

55. © Fraunhofer · Slide 55
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Zustandsüberwachung ermöglicht bessere Bestandsplanung
Heute
Historienbedarfe sind nur eine
zuzureichende Basis für
Prognosemodelle
Kürzere Produktlebenszyklen
mindern die Qualität von
zeitbasierten Prognosen
aufgrund einer (zu) kleinen
Datenbasis
Selbst eine gute Historie führt
noch nicht zu einer
entscheidenden Verbesserung.
RealitätPrognoseAnalyseHistorie RealitätPrognoseAnalyseHistorie

56. © Fraunhofer · Slide 56
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Zustandsüberwachung ermöglicht bessere Bestandsplanung
!
!
!
Heute
Verteilung der Ersatzteile im
Netzwerk erfolgt häufig nicht
auf Basis eines
Gesamtoptimums
Entscheidungen einzelner
Stufen beeinflussen einander
und werden zu spät oder nicht
kommuniziert
Koordination in Service-Netzen
ist hochkomplex und wird
durch aktuelle Ansätze nicht
effizient gelöst.
Kapazitätsmangel
Produktion
!
Distributionsplan TN1
Materialbedarfe
Distributionsplan TN2
Materialbedarfe

57. © Fraunhofer · Slide 57
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Zustandsüberwachung ermöglicht bessere Bestandsplanung
Prognose-Abweichung
Prognose-Unsicherheit
Unsicherheiten
erschweren die
Zielerreichung
zunehmend.
Der angestrebt hohe
Gewinn im Service
bleibt aus.
Gewinn
Verfügbarkeit

58. © Fraunhofer · Slide 58
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Zustandsüberwachung ermöglicht besser Bestandsplanung
 Temperatur
 Öffnungsstellung
 Füllgrade
 Vibrationen
 Geschwindigkeit
 Betriebszyklen
© Vaidas Bucys / Fotolia

59. © Fraunhofer · Slide 59
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Zustandsüberwachung ermöglicht bessere Bestandsplanung – in
Echtzeit
11000010111101001110111001110111011010111
1100111101001001001101
1100111010010110110010111010101110110
E r s a t z t e i l p l a n e r
Bedarfsplanung
Ersatzteilplanung
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60. © Fraunhofer · Slide 60
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E r s a t z t e i l p l a n e r
Bedarfsplanung
Ersatzteilplanung
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11001
0100
110
001
001
0100
11000110
100111000100
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Zustandsüberwachung ermöglicht bessere Bestandsplanung – in
Echtzeit

61. © Fraunhofer · Slide 61
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Zustandsüberwachung ermöglicht bessere Bestandsplanung – in
Echtzeit
11101001110111001110111011010111
1100111101001001001101
11010010110110010111010101110110
E r s a t z t e i l p l a n e r
Bedarfsplanung
Ersatzteilplanung
1100111101
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110
001
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100111000100 Assistenzsystem
Bestandsoptimierung in mehrstufigen
Service-Netzen auf Basis einer
simulationsbasierten Optimierung
hinsichtlich Kosten, Leistung und Robustheit
S I M U L A T I O N S B A S I E R T E O P T I M I E R U N G
Ende
Ist das Ergebnis
effizient und robust?
Ja
Nein
Ersatzteilbedarfsplanung
Historie Zustand Betrieb Zukunft

62. © Fraunhofer · Slide 62
Z U S T A N D S D A T E N
B E D A R F S P L A N U N G
B e d a r f s p l a n u n g
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Zustandsüberwachung ermöglicht bessere Bestandsplanung –
durch passende Prognose-Algorithmen

63. © Fraunhofer · Slide 63
Entscheidungsraum
für die Bestands- und
Distributionsplanung
Lieferant?
Bestellpolitik
Parameter?
Parameter1
Parameter3
Parameter4
Parameter2
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Zustandsüberwachung ermöglicht bessere Bestandsplanung – die
simulationsbasierte Optimierung liefert die relevanten Antworten
Dissertation Dr.-Ing. Martin Thormann, 2015
WelcherLagerort?
Welche Lagerstufe?
Zentrallager
Bestand
Regionallager
Niederlassungs-
lager
Mobiles Lager
S I M U L A T I O N S -
B A S I E R T E
O P T I M I E R U N G

64. © Fraunhofer · Slide 64
Potenziale für Anlagenhersteller – damit sollten Sie sich beschäftigen!
Zustandsüberwachung ermöglicht bessere Bestandsplanung –
konkrete Umsetzung durch Fraunhofer Forschung
S I M U L A T I O N
E r g e b n i s d e r
E r s a t z t e i l p l a n u n g
L O G I S T I K - S I M U L A T I O N
S I M U L A T I O N S -
B A S I E R T E
O P T I M I E R U N G

65. © Fraunhofer · Slide 65
5
Fazit
© Vaidas Bucys / Fotolia
Bildquelle: pixabay artificial-intelligence-3382507_1920

66. © Fraunhofer · Slide 66
Fazit
Behalten Sie diese Bausteine im Fokus!
Gemeinsame
Planung
Cloud- und
Webservices
Blockchain-
Technologie
Predictive
Maintenance
Soziale
Netzwerke
Verfügbar-
keits-
orientierung
Sensorik,
Condition
Monitoring
Predictive
Maintenance
Flexibilität
Additive
Fertigungs-
verfahren
Mobile
Geräte
Predictive
Maintenance
Wissens-
management
Mobile
Geräte
Soziale
Netzwerke
Ersatzteil-
management
Additive
Fertigungs-
verfahren
Stammdaten-
Management
Wertbeitrag
Sensorik,
Condition
Monitoring
Mobile
Geräte
Predictive
Maintenance

67. © Fraunhofer · Slide 67
Fazit
Plattformen und Netzwerke nehmen an Bedeutung enorm zu
Siemens MindSphere
IBM Watson
Bildquellen: Siemens, IBM, GE, Bosch
Bosch IoT Suite als
Platform-as-a-Service
GE Predix
4OPMC.com

68. © Fraunhofer · Slide 68

69. © Fraunhofer · Slide 69
Fazit
Ohne eine Digitalisierungsstrategie wird es nicht funktionieren!
Bildquellen: Pixabay
Ihre
Digitalisierungs-
Strategie
Leuchttürme und
Handlungsfelder
Geschäftsmodelle
Vision und
Unternehmens-
kultur
Technologien
Reifegrad-Modelle
Soziale Netzwerke
und Plattformen

70. © Fraunhofer · Slide 70
Der Grad unserer Vernetzung wird über den Erfolg unseres
Tuns entscheiden.
Thomas Heller
Dr.-Ing.
Abteilungsleiter
Anlagen- und Servicemanagement
Telefon +49 231 9743-444
thomas.heller@iml.fraunhofer.de
Bildquelle @LVT