Ein umfassender Leitfaden für Plex Asset Performance Management (APM)

Viele Branchen sind heute stark auf Maschinen und Technologie angewiesen, um die bestmöglichen Produkte und Dienstleistungen bereitzustellen. Diese Tatsache macht es für Hersteller wichtig, ihr Anlagenmanagement so zu gestalten, dass die Anlagen im Einklang mit den Unternehmenszielen betrieben werden. Gleichzeitig müssen sie stets auf höchste Qualität und Effizienz achten. Hier setzt das Asset Performance Management (APM) an. In diesem Artikel erfahren Sie, was APM ist, wie es funktioniert und welche Vorteile es für ein Unternehmen bietet.

Was ist Asset Performance Management?

Kurz gesagt: Asset Performance Management (APM) bezeichnet die Prozesse, mit denen Unternehmen ihre Anlagen überwachen, bewerten, warten und finanzieren, um den Geschäftsbetrieb sicherzustellen. Modernes APM kombiniert traditionelle Methoden des Anlagenmanagements mit neuen digitalen Technologien. Hersteller steigern heute mithilfe von Industrial Internet of Things (IIoT) und Data Science die Zuverlässigkeit, Wartung, Ausführung und Geschäftsentwicklung ihrer gesamten Ausrüstung. Es handelt sich um eine einheitliche Strategie, die Menschen, Prozesse und Anlagen integriert, um eine Optimierung der Betriebsprozesse zu erreichen.

Wie funktioniert Asset Performance Management?

Asset Performance Management nutzt Daten, Analysen und vernetzte Technologien, um die Leistung physischer Anlagen wie Maschinen, Ausrüstung und Einrichtungen während ihres gesamten Lebenszyklus zu überwachen, zu bewerten und zu optimieren.

So läuft der Prozess in der Regel Schritt für Schritt ab:

1. Datenerfassung: Sensoren, Geräte des Internet der Dinge und Unternehmenssysteme (wie ERP oder MES) erfassen Echtzeitdaten zum Zustand, zur Leistung und zur Nutzung der Ausrüstung.
2. Datenintegration: Diese Informationen werden in einer APM-Plattform zentral zusammengeführt und mit historischen Daten wie Wartungsprotokollen und Betriebsaufzeichnungen kombiniert.
3. Analysen und Erkenntnisse: Fortschrittliche Analysen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen identifizieren Trends, erkennen Anomalien und prognostizieren potenzielle Anlagenausfälle, bevor sie eintreten.
4. Optimierung der Wartung: Auf Basis dieser Erkenntnisse erfolgt die Wartung nicht mehr reaktiv oder nach festem Zeitplan, sondern vorausschauend – Anlagen werden nur bei tatsächlichem Bedarf gewartet.
5. Kontinuierliche Verbesserung: APM-Systeme stellen Dashboards und KPIs bereit, mit denen Unternehmen ihre Abläufe kontinuierlich optimieren, Ausfallzeiten verringern und die Lebensdauer ihrer Anlagen verlängern.

Zusammengefasst: APM verwandelt Ursprungsdaten in aussagekräftige Informationen, mit denen Sie Zuverlässigkeit, Sicherheit und Anlagenrendite steigern.

APM-Kernfunktionen

APM-Software nutzt Datenmanagement, Mustererkennung, vorausschauende Analysen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um eine Vielzahl von Kernfunktionen bereitzustellen.Der Gartner Magic Quadrant für Application Performance Monitoring, ein führender Branchenbericht zu APM, definiert diese Kernfunktionen wie folgt:

• Automatische Erkennung und Zuordnung von Assets und deren Infrastrukturelementen, um in dynamischen Umgebungen eine Echtzeitübersicht zu gewährleisten.
• End-to-End-Transparenz des HTTP/S-Transaktionsverhaltens einer Anwendung, um Einblicke in Geschäftsergebnisse und Anwendererfahrung zu erhalten.
• Überwachung von mobilen Endgeräten und Desktops, um die Anwendererfahrung auf unterschiedlichen Plattformen zu verstehen.
• Analyse von Anwendungsleistungsproblemen und Ausfallzeiten für eine schnellere und zuverlässigere Reaktion auf Vorfälle und deren Behebung.
• Integration und Automatisierung von Tools und Drittquellen zur Verwaltung einer wachsenden und sich wandelnden Infrastruktur.
• Geschäfts-KPIs und Analyse der User Journey zur Optimierung der Anwendererfahrung.
• Überwachung der Virtual Desktop Infrastructure (VDI), um die Produktivität der Mitarbeitenden, die VDI nutzen, zu maximieren.

Diese Funktionen erstrecken sich auf verschiedene Bereiche der Maschinenüberwachung. Hier sind einige der häufigsten:

• API-Überwachung, um zu erkennen, wie sich die Leistung von Anwendungen durch Drittanbieterdienste verändert.
• Anwendungsarchitektur, um zu verstehen, wie sich die verwendeten Muster und Techniken beim Aufbau einer Anwendung auf Leistung und Anwendererfahrung auswirken.
• Serviceüberwachung, um zu erkennen, wie einzelne Services die Gesamtleistung der Anwendung beeinflussen.
• Container-Überwachung, um Kontext und Leistung einzelner Container zu analysieren.
• End-to-End-Erfahrungsüberwachung, um Einblicke zu erhalten, wie Änderungen an Anwendungen Ihre Endnutzer beeinflussen.

Geschäftliche Vorteile von Asset Performance Management

Laut Verdantix Green Quadrant für Asset Performance Management Solutions 2020 ist die Nachfrage nach APM-Software seit ihrer Einführung in den späten 1990er Jahren signifikant gestiegen. Die weltweiten Ausgaben aller Branchen für APM-Lösungen haben inzwischen USD 2.300.000.000 überschritten. In diesem Abschnitt betrachten wir, wie die Kernfunktionen von APM Unternehmen direkt zugutekommen.

Die Analyse von Anwendungsproblemen verbessert zentrale Maschinenkennzahlen wie Betriebszeit, mittlere Dauer bis zur Wiederherstellung (MTTR), Anlagenlebensdauer, termingerechte Lieferungen, Produktqualität und Sicherheit.

• Eine erhöhte Betriebszeit und Effizienz verbessert wiederum wichtige Kennzahlen für das Management, wie Umsatz, Marge, Kundenzufriedenheit, Unfertige Erzeugnisse (WIP) und Anlagenrendite (ROA).
• Das Ökosystem für Anlagen erstreckt sich über den Fertigungsbereich hinaus und umfasst eine Vielzahl von Anwendungen, die fortschrittliche OT-, IT- und Engineering-Systeme nutzen.
• Moderne Technologien werden auf intelligente Geräte, AR und Mobilität angewendet, um Geschäftsprozesse zu optimieren und Methoden für das Anlagenmanagement zu schaffen.
• Eine detaillierte Analyse im gesamten Anlagenökosystem mithilfe von Digital Twin, Digital Thread und anderen modernen Informationsquellen ermöglicht eine intensivere Zusammenarbeit.
• Datenverbesserungen sorgen dafür, dass traditionelle Praktiken und Anwendungen bei der Unterstützung der Geschäftsziele effektiver werden.

Anwendungsfälle für Asset Performance Management

Hier sind fünf typische Anwendungsfälle für Asset Performance Management:

1. Vorausschauende Wartung: Nutzen Sie Echtzeitdaten von Sensoren und Analysen, um Anlagenausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten, und so ungeplante Ausfallzeiten und Wartungskosten zu verringern.
2. Zustandsüberwachung der Anlagen: Überwachen Sie kontinuierlich den Zustand kritischer Anlagen wie Pumpen, Turbinen oder Verdichter, um optimale Leistung und frühzeitige Fehlererkennung sicherzustellen.
3. Analyse der Fehlerursachen: Analysieren Sie Leistungsdaten und Ereignishistorien, um die Ursachen wiederkehrender Probleme zu identifizieren und die langfristige Zuverlässigkeit zu steigern.
4. Optimierung des Energieverbrauchs: Überwachen Sie den Energieverbrauch, um Ineffizienzen zu erkennen, Energiekosten zu senken und die Nachhaltigkeit zu verbessern.
5. Verbesserung der Produktqualität: Korrelieren Sie die Anlagenleistung mit den Produktionsergebnissen, um Fehler zu minimieren und eine gleichbleibende Produktqualität zu gewährleisten.

APM mit IIoT und Data Science

Wie bereits erwähnt, umfasst ein moderner Ansatz für die Analyse der Anlagenleistung den Einsatz von IIoT und Data Science, um tiefere Einblicke in die Zuverlässigkeit industrieller Anlagen zu gewinnen. Dies sollte für Unternehmen, die APM-Lösungen suchen, im Fokus stehen. Analysen, die in integrierte Geschäftsprozesse eingebettet sind, suchen nach Mustern und Verbesserungsmöglichkeiten für Managementteams und helfen bei der Beantwortung folgender Fragen:

• Wie kritisch ist die Anlage?
• Wie ist der aktuelle Zustand der Anlage?
• Was könnte zum Anlagenausfall führen?
• Wie lassen sich die Risiken eines Ausfalls verringern?
• Was würde ein Anlagenausfall kosten?
• Welche Maßnahmen lassen sich ergreifen, um einen Ausfall zu verhindern?
• Wie lässt sich diese Anlage für maximale Leistung optimieren?
• Wie können weniger kritische Anlagen effizienter verwaltet werden?

Alle diese Fragen lassen sich durch die aussagekräftigen Informationen beantworten, die fortschrittliche APM-Software in Echtzeit bereitstellt. Ein Beispiel für APM mit Analysen ist die vorausschauende Wartung (PdM). PdM nutzt mehrere Datenquellen, um den Ausfall von Anlagen mit hoher Zuverlässigkeit vorherzusagen und so einen proaktiven Ansatz für das Leistungsmanagement zu ermöglichen. Unternehmen sollten ihre APM-Strategie überprüfen. Die verstärkte Einführung von Zustandsüberwachung und vorausschauender Wartung kann Betriebszeit, Anlagenlebensdauer, Wartungskosten und Sicherheit weiter verbessern.

Um die Anlagenverfügbarkeit mit IIoT und Data Science signifikant zu steigern, sollten Sie das Digital Twin-Modell nutzen, das mit APM-Software eingesetzt werden kann. Der Digital Twin ist ein Computermodell, das zeigt, wie Anlagen funktionieren sollten, und wird für präzise vorausschauende Wartung verwendet. Eine signifikante Abweichung der Anlagenleistung kann auf potenzielle Ausfallzeiten hinweisen und ermöglicht es Herstellern, von reaktiver Wartung auf zustandsbasierte Strategien umzusteigen.

APM-Plattformen

Die Plex Asset Performance Management Platform nutzt die Vorteile von Analysen und IIoT-Technologie, um Maschinen- und Anlagenzustand proaktiv zu überwachen und so optimale Betriebszeit, Durchsatz und Wartungsbedarf sicherzustellen. Unternehmen, die die Plattform einsetzen, können IT/OT-Daten in einer einzigen Ansicht kontextualisieren, um Fertigungsbereichsdaten mit MES-Daten zu verbinden und fundierte Entscheidungen zu unterstützen. Hersteller, die Plex Asset Performance Management einsetzen, profitieren von folgenden Funktionen:

Echtzeit-Transparenz. Mithilfe von Echtzeit-Sensordaten, Maschinenzuständen, SPS-Ereignissen, Fehlercodes und Teilenummern generiert diese Software Live-Ansichten der Vorgänge in Ihrer Fertigungsumgebung.

Kontextuelle Rückverfolgbarkeit. Konsolidieren Sie unterschiedliche Datensilos in einem System, um einen kontextualisierten Überblick darüber zu erhalten, warum Maschinen nicht wie gewünscht laufen und welche Auswirkungen bei Störungen entstehen.

Präventive Daten. Die Speicherung historischer Daten und Trendanalysen unterstützen eine präzise vorausschauende Wartung und die Identifizierung potenzieller Ausfallzeiten.

Integrierte Analysen. Es stehen zahlreiche benutzerdefinierte Regeln und Analysen zur Verfügung, um sicherzustellen, dass Maschinen wie gewünscht laufen und Hersteller bei potenziellem Anlagenausfall benachrichtigt werden.

Hersteller, die Plex Asset Performance Management einsetzen, erhalten alle in diesem Artikel beschriebenen Kernfunktionen und Vorteile. Wenn Sie weitere Informationen zur Plattform wünschen, finden Sie diese hier.