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Internet of Things

Best Practice

Predictive Maintenance - Effizientes Service Management durch das Internet der Dinge

Das Internet der Dinge (IoT) bezeichnet einen Paradigmenwechsel bei der Nutzung des Internets. Es geht dabei um die Vernetzung von Dingen jeglicher Art – nicht nur von elektronischen Geräten, sondern von allem was unser Leben beeinflusst und über das sich Informationen mithilfe von Sensoren erfassen lassen. Dies ermöglicht es uns, jederzeit Fragen über den Zustand von nahezu beliebigen Dingen überall auf der Welt beantworten zu können. Dieser Mehrwert an Informationen kann Geschäftsprozesse gerade im Servicemanagement entscheidend unterstützen.

FOCUS ON: Internet of Things, Big Data & Analytics, service management, Predictive maintenance,

DAS INTERNET DER DINGE (IoT) IM SERVICEMANAGEMENT

Im Bereich der Instandhaltung von Maschinen und Anlagen ist die oberste Zielsetzung die Vermeidung von Ausfällen durch einen zielgerichteten und schnellen technischen Service. In der Industrie angewendete Instandhaltungsmodelle lassen sich nach ihrem Reifegrad in Reaktive-, Geplante-, Zustandsbasierte- und Vorausschauende Instandhaltung unterscheiden.720_SERVICEMANAGEMENT_deu.jpg

Bei der reaktiven Instandhaltung wird bei einem Maschinenausfall der Service Provider, z.B. der Hersteller der Maschine, informiert. Dieser entsendet dann einen Servicetechniker um das Problem zu beheben. Da der Techniker das Problem zunächst diagnostizieren und ggf. Ersatzteile anfordern muss, kann die reaktive Instandhaltung zu hohen Stillstandszeiten führen.

Um dies zu vermeiden, kann eine geplante Instandhaltung durchgeführt werden. Bei dieser werden durch den Servicetechniker regelmäßigen Inspektionen der zu wartenden Maschine vorgenommen. Probleme können frühzeitig erkannt werden und Verschleißteile können bevor eine Störung erst entstehen kann ausgetauscht werden. Dieses Servicemodell reduziert die Stillstandszeiten, führt aber zu möglicherweise zu unnötigen Servicetechniker-Einsätzen, da die Wartungsintervalle nicht zu lang gewählt werden dürfen um vorher eintreffende Störungen zu vermeiden.

Zustandsbasierte Instandhaltung ist ein Servicemodell, das durch das Internet der Dinge (IoT) erst ermöglicht wird. Hier sind alle relevanten Maschinendaten jederzeit über das Internet abrufbar. Dementsprechend kann der aktuelle Zustand jeder Anlage überwacht und analysiert werden. Wenn die Messwerte zu schlecht werden, dann kann automatisiert ein Servicetechniker mit der Instandhaltung beauftragt werden.

Bei der vorausschauenden Instandhaltung „Predictive Maintenance“ werden Datenentwicklungen in ihrem zeitlichen Verlauf analysiert und Zusammenhänge hergestellt. So können Maschinen untereinander verglichen und Bedingungskonstellationen identifiziert werden, die mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit zu späteren Ausfällen führen werden. Darüber hinaus erlaubt die Betrachtung aller Maschinen im Gesamtkontext eine effizientere Planung und Koordination von Serviceeinsätzen. Dies führt insgesamt zu einem zielgenaueren, effektiveren und effizienteren Service.

SYSKOPLAN REPLY: EXPERTISE IN IoT-SERVICE-MANAGEMENTPROZESSEN

Eine wesentliche Herausforderung bei der Umsetzung von IoT-gestützten Serviceprozessen ist die Integration in die existierende Servicemanagement IT-Landschaft. Erst durch diese Integration lässt sich das ganze Potential der neuen Servicemodelle ausschöpfen. Kernpunkte sind dabei die Abbildung von aktuellen Maschineninformationen an der Installed Base, die Kommunikation zwischen Datenanalyse und Managementsoftware (z.B. automatisches Anlegen von Serviceaufträgen), die automatisierte und passgenaue Einplanung von Mitarbeitern und Material, damit erkannte Störungen effizient behoben werden können sowie die optimale Unterstützung des Service Technikers durch mobile Anwendungen.

Syskoplan Reply hat langjährige Erfahrung bei der Konzeption und Umsetzung von Servicemanagement-Projekten. Dabei wurden zahlreiche Lösungen für namhafte Kunden entwickelt. Als Partner im Competence Center „Industrial Services and Enterprise Systems“ konzentriert sich die Syskoplan Reply zusammen mit Universität St. Gallen, SAP und anderen Industriepartern auf Prozesse, Systeme und Technologien, die die industrielle Wartung und Instandhaltung in Zukunft stark beeinflussen werden. Syskoplan Reply ist zudem Ramp-Up Partner der SAP HANA IoT Edition und arbeitet mit Industriepartnern an Predictive Maintenance Lösungen mit SAP HANA und SAP CRM sowie an mobilen Anwendungen auf Basis von SAPUI5 und SAP Fiori.

Syskoplan Reply

Syskoplan Reply ist innerhalb der Reply Gruppe auf SAP-Lösungen spezialisiert. Der führende IT-Dienstleister im SAP-Umfeld realisiert innovative, flexible und verlässliche IT-Lösungen insbesondere in den Bereichen Customer Relationship Management (CRM) und Business Intelligence (BI). Hierfür setzt das Unternehmen auf adaptive und agile SAP-Standardsoftware und erweitert sie um kundenindividuelle Komponenten. Dadurch erhalten Kunden eine Differenzierung im Markt sowie nachhaltige Wettbewerbsvorteile. Darüber hinaus profitieren die Kunden von Syskoplan Reply von der langjährigen und engen Partnerschaft mit der SAP.

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AXULUS ist Replys Projektbeschleuniger für das industrielle Internet der Dinge (IIoT). Dies wird durch ein Subscription-Modell für Nutzer und Partner möglich: beide Anwendergruppen können mit AXULUS industrielle Digitalisierungsprojekte definieren, designen und entwickeln, die schnell, kontinuierlich und skalierbar Mehrwerte fördern.

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Machine Learning

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Machine Learning für langfristige erfolge

In einem globalen Unternehmen wie BMW ist das Übersetzen von Texten eine oft notwendige, aber zeitraubende und mühsame Aufgabe. Die Verkürzung der Übersetzungszeiten von Tagen auf Minuten, in wenigen oder sogar ganz ohne manuelle Schritte, hilft dem Unternehmen, schneller und effizienter zu arbeiten. Reply erreichte dies für den Kunden, indem es einen kostengünstigen, auf AWS basierenden Shared Service für das gesamte Unternehmen bereitstellte.

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Best Practice

Der Digital Twin: idealer begleiter für manufacturing

Concept Reply hat das DTWIN-Framework für die schnelle Erstellung von Digital Twins geschaffen, die mit der physischen Umgebung über Edge IoT-Geräte verbunden sind, aus denen sie als direkte Schnittstelle zu Werkzeugmaschinen und Produktionssystemen Prozessdaten gewinnen.

 
 
 
 
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