Kategorie: Digital Strategy

Predictive Maintenance hilft Ihnen Wartungsmaßnahmen effizient zu gestalten

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Predictive Maintenance zeigt verbleibende Nutzungsdauer von Aufzügen der Deutschen Bahn: klicken, um interaktives Dashboard zu öffnen

Nicht nur die Fertigungskosten lassen sich mit Predictive Maintenance senken. Auch im Dienstleistungsbereich entsteht durch Vorhersagen enormes Optimierungspotential. Im wesentlichen lassen sich die Fragestellungen, die im Rahmen von Predictive Maintenance gestellt werden, in drei Klassen einteilen:

  • Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Gerät in naher Zukunft ausfällt?
  • Was sind die Ursachen von Ausfällen und welche Instandhaltungsmaßnahmen sollten durchgeführt werden, um diese Probleme zu beheben?
  • Wie lang ist die Nutzungsdauer eines Gerätes?

Ein Beispiel, das die Frage der Nutzungsdauer in den Mittelpunkt rückt, zeigt das Dashboard Predictive Maintenance Deutsche Bahn Elevators. Dieses Dashboard sagt voraus, wie lange Aufzüge noch ohne Wartung auskommen („Rest of Useful Life“). Mit dem Parameter „Material Wear Off“ lässt sich zudem der Grad der Abnutzung beeinflussen.

Die visualisierten Sensordaten erlauben darüber hinaus die Möglichkeit Anomalien zu entdecken. Hier lassen sich mit den Parametern „Primary Sensor“ und „Secondary Sensor“ verschiedene Kombinationen analysieren. In der „Setting Matrix“ werden die verschiedene Einstellungen, die beim Betreiben der Aufzüge angewandt werden zusammengefasst.

Details zu den Aufzügen werden im Tooltip angezeigt. In diesen Tooltips lassen sich darüber hinaus Wartungsaufträge via Twitter triggern:

 

Anstatt auf eine Störung zu reagieren, können Servicetechniker somit auf Vorhersagen zurückgreifen. Damit agieren sie bereits vor einem Ausfall des Aufzugs entsprechend. Techniker sind somit in der Lage einen Aufzug aus der Ferne in den Diagnosemodus zu versetzen und ihn auf einer bestimmten Etage zu parken. All dies führt zu weniger Anfahrtszeiten, gesteigerter Effizienz und geringeren Kosten.

Dieses und weitere Beispiele zeige ich auf meinem Vortrag “Industry 4.0: Self Service BI and Predictive Maintenance“ im Rahmen des IBI Symposium am 17. November 2016 in Stuttgart.

[Update 24 Mar 2017]: Das Predictive Maintenance Dashboard wird außerdem auf der CeBIT 2017 im Rahmen der „neuen datenbasierten Geschäftsmodelle und Big Data bei der DB“ vorgestellt:

3 Essential Components to building a Data Strategy

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Three core elements of a Data Strategy Plan for the telecommunications industry

Does your enterprise manage data as a corporate asset? Many companies don’t. Here’s how to get started with the three core elements for your Data Strategy Plan.

1. Data

The ongoing digital transformation of our environment has created an enormous amount of data about just every aspect of what we are doing. Every website we visit, every link we click, every search engine term, every purchase is recorded associated either with our online identity if we have logged in, or in a system that saves our session through cookies or digital fingerprinting.

Once gathered, data across the enterprise are typically stored in silos belonging to business functions (vertical silos), business units (horizontal silos), or even different projects within the same division (segmented silo). Making this data a valuable and useful asset will require to break down the silos. This may not be so easy to accomplish, due to ownership issues, regulatory concerns, and governance practices.

2. Analytics

Collecting data alone does not generate value. The completeness of your Advanced Analytics stack and the complexity of the applied models determine how „smart“ your insights will be and therefore how deep the level of business impact will get. Prescriptive and Semantic Analytics might be tough to implement, especially, if you need to find a way to classify semi-structured data, such as social media streams.

While you look to apply sophisticated models, you should not forget to collect the low-hanging fruits and see if you put in all your quantitative information, such as revenue data, to scale out your diagnostic capabilities.

3. Decision-support Tools

Now you need intuitive tools that integrate data into sustainable processes and apply your analytic models to generate information that can be used for your business decisions. Depending on the stakeholder, the outcome might be presented as a self-service web front end, such as a Network Performance Monitor that allows predictive maintenance, or an Executive dashboard that provides your CFO the latest numbers for upcoming M&A.

An important consideration for your decision-support tools is user acceptance. Decision-support tools should be easy to use and should not make processes more complicated. Instead, consider adding buttons that trigger actions directly from the user interface.

This content is part of the session „3 Essential Components to building a Data Strategy“ that I delivered at Telekom Big Data Days 2016. Have a look at my upcoming sessions!

Digitale Banken: Die Zukunft des Privatkundengeschäfts und der Vermögensverwaltung

Interaktive Portfolio-Übersicht mit Tableau
Interaktive Zusammenstellung eines Portfolios mit automatischer Gewichtung auf Grundlage der Sharpe-Ratio

Vor gut einem Jahr habe ich mit dem Blog-Post „Digitale Banken: Welche Anforderungen bringt die Digitalisierung?“ einige Ideen aufgezeigt, wie sich Banken die Digitalisierung zu Nutze machen können. Die Motivation ist meist die Steigerung des Umsatzes, Kostenersparnis und die Erschließung neuer Märkte. Die Herausforderungen sind nach wie vor schwindenden Zinserträge, härtere regulatorische Vorschriften, erhöhter Wettbewerb und anspruchsvolle Kunden.

Seither war ich an vielen weiteren Projekten im Finanzwesen beteiligt und sehe, dass besonders das Privatkundengeschäfts und die Vermögensverwaltung von der Digitalisierung profitieren. Dabei habe ich drei Kernbereiche ausgemacht, die ich nachfolgend etwas mehr in den Fokus rücken möchte.

1. Payment und Zahlungsverkehr

Vielen Menschen fällt es schwer sich die sperrige IBAN zu merken. Die Email-Adressen, die Handynummer und den Fingerabdruck haben die meisten allerdings immer parat. Neue technische Möglichkeiten treffen so auf veränderte Verbraucherbedürfnisse. Zahlungen werden immer häufiger mit dem Smartphone abgewickelt – ohne Eingabe einer IBAN. Zahlungen werden schneller – kein ganzer Tag vergeht zwischen Kontobelastung und Gutschrift, sondern nur wenige Sekunden.

Außerdem werden Zahlungen dezentral. Dazu befasst sich der Finanzsektor zunehmend mit der Blockchain-Technologie (wie hier die Deutsche Bank), mit welcher nicht nur Überweisungen sondern auch Wertpapierhandel möglich sind. Insbesondere große Institute tun sich mit der Blockchain-Technologie allerdings schwer, da die zentrale Kontrolle des Zahlungsverkehrs auch als Instrument zur Kundenbindung verstanden wird.

2. Finanzierung und Kreditvergabe

Bei der Finanzierung und Kreditvergabe stehen neue/bessere Algorithmen im Mittelpunkt. Mit diesen möchte man stets folgende Fragen beantworten: Wie lässt sich der Credit Score optimal ermitteln? Wie empfehlen wir unseren Kunden proaktiv das richtige Finanzprodukt?

Die Konstruktion von Entscheidungsbäumen, eine Form des Maschinellen Lernens, ist für solche Algorithmen eine tragende Säule. Hierbei ist es ratsam die Ergebnisse immer wieder zu kontrollieren und gegebenfalls über Parameter die Gewichtung bestimmter Variablen zu korrigieren. Sonst kann es womöglich passieren, dass einem Gutverdiener der Dispo gestrichen wird, weil sein Gehaltseingang nicht als solcher erkannt wird; oder einem Rentner ein Bausparvertrag angepriesen wird, weil sein Social-Media-Profil einen solchen Bedarf vermuten lässt.

3. Beratungsplattformen für die Vermögensanlage

Zu Zeiten der Null-Zins-Politik ist bei der Vermögensanlage zunehmend Kreativität gefragt. Diese lässt sich schwer in starren Systemen aus dem Zeitalter der Mainframes abbilden. Stattdessen lassen sich Anlagestrategien aus unterschiedlichen Blickwinkeln mit Analytics-Anwendungen, wie Tableau („Datenanalyse für Banken„), beleuchten und sich ggf. um quantitative Funktionalität aus R anreichern.

Beispielsweise lässt sich mit Hilfe der Sharpe-Ratio interaktiv eine optimale Portfolio-Gewichtung berechnen, und die Williams-Percent-Range als Indikator für Chart-Trends nutzen. Ein solcher Self-Service-Gedanke passt zur Unternehmenskultur der Datendemokratisierung und lässt auch die Mitarbeiter aus Vertrieb und Beratung an der Digitalisierung teilhaben.

 

Alle hier gezeigten Beispiele sind echten Szenarien nachempfunden. Die Portfolio-Optimierung kann als Tableau Packaged Workbook (twbx) hier heruntergelanden werden, und benötigt Tableau mit R-Integration. Auch hierzu freue ich mich wieder über Feedback, Fragen und Anregungen…

Predictive Maintenance Beispiele: 4 Methoden zur Kostenoptimierung durch Predictive Maintenance

Predictive Maintenance Beispiele: PdM Dashboard auf Tableau Mobile und IoT Realtime Feed auf Tableau Desktop
Predictive Maintenance Beispiele: PdM Dashboard auf Tableau Mobile und IoT Realtime Feed auf Tableau Desktop

Einführung: Warum ist Predictive Maintenance wichtig?

Instandhaltungskosten tragen wesentlich zu den Produktionskosten bei, wobei sie je nach Branche auf 15 bis 60 Prozent der Gesamtkosten geschätzt werden. Predictive Maintenance (PdM), die vorausschauende Instandhaltung, hat das Potenzial, diese Kosten deutlich zu senken.

Unsere Erfahrungen und die ausführlichen Beispiele in meinem Buch zur Digitalisierung Decisively Digital: From Creating a Culture to Designing Strategy (Amazon) zeigen, dass Predictive Maintenance die Gesamtkosten einer Maschine während ihrer gesamten Lebensdauer reduzieren kann.

Das Prinzip von Predictive Maintenance

Predictive Maintenance zielt darauf ab, den Ausfall einer Maschine vorherzusagen und somit die Wartung zu optimieren. Die Wartungsarbeiten erfolgen nur dann, wenn ein Ausfall voraussichtlich eintreten wird. Doch wie lässt sich diese Vorhersage treffen?

Jene Vorhersagen, die häufig im Kontext mit Industrie 4.0 gesehen werden, lassen sich auf Grundlage folgender Fakten treffen:

  • Aktuelle Sensordaten: Wie verhält sich die Maschine gegenwärtig?
  • Historische Sensordaten: Wie hat sich die Maschine in der Vergangenheit verhalten?
  • Benachbarte Sensordaten: Wie haben sich andere, ähnliche Maschinen verhalten?
  • Instandhaltungsprotokoll: Wann wurde die Maschine zuletzt gewartet oder getauscht?
  • Instandhaltungsempfehlung: Welche Wartungsintervalle empfiehlt der Hersteller?

Methoden zur Interpretation von IoT-Daten

Solche Daten aus dem Internet der Dinge (IoT) lassen sich nun nicht ohne weiteres sinnvoll auf einem Dashboard darstellen. Ein Blick auf die bloßen Daten lässt hier kaum Schlüsse zu. So ist es für erfolgreiches Predictive Maintenance essentiell, dass statistische Methoden wie diese angewandt werden:

1. Mustererkennung: Durch das Identifizieren von Mustern zwischen bestimmten Ereignissen und Maschinenausfällen können wir voraussagen, wann und warum eine Maschine ausfallen könnte. Zum Beispiel könnte eine Maschine, die bei der Verarbeitung eines bestimmten Materials besonders belastet wird, eher ausfallen.

2. Trendmodell: Ein Trendmodell gibt den zeitlichen Verlauf der Maschinenperformance bis zu einem Ausfall wieder. Dies kann durch verschiedene Regressionsansätze modelliert und in drei Komponenten unterteilt werden: Trend, Saison und Rauschen.

3. Ereigniszeitanalyse: Die Analyse historischer Daten zu Ausfällen liefert ein weiteres Modell, das gegen aktuelle Messdaten gelegt werden kann, um damit die Dauer bis zum nächsten Ausfall bestimmen zu können.

4. Kritische Schwellwerte: Eine Überprüfung, ob bestimmte Schwellenwerte überschritten wurden, kann ebenfalls Hinweise auf einen bevorstehenden Ausfall geben. Diese Schwellenwerte können initial von Experten festgelegt und später durch maschinelles Lernen angepasst werden.

Diese Methoden lassen sich zum Beispiel in Python und R implementieren. Die Resultate zeigen konkrete Handlungsempfehlungen und eignen sich somit ausgezeichnet für Dashboards, die auch auf Tablets oder Smartphones gut zur Geltung kommen und fortlaufend aktualisiert werden.

Feedback und weiterführende Literatur

Wenn Sie mehr über Predictive Maintenance und über die Anwendung von digitalen Strategien in Ihrer Organisation erfahren möchten, empfehle ich Ihnen mein Buch Decisively Digital: From Creating a Culture to Designing Strategy (Amazon).

Was sind Ihre Gedanken zu Predictive Maintenance? Welche Daten und Methoden nutzen Sie für Ihre Instandhaltungsstrategie? Ich freue mich auf Kommentare und Anregungen. Teilen Sie uns Ihre Erfahrungen und Vorschläge in den Kommentaren mit:

Update: Predictive Maintenance mit Tableau wird außerdem auf der CeBIT am Stand der Deutschen Telekom im Rahmen von „Echtzeit-Analysen von Maschinendaten und externen Datenquellen“ vorgestellt:

„Predictive Maintenance Beispiele: 4 Methoden zur Kostenoptimierung durch Predictive Maintenance“ weiterlesen

Daten-Demokratisierung: Daten sind DER Rohstoff der Zukunft

Tableau Conference 2015 Dev-Keynote
Tableau Conference 2015 Dev-Keynote

Auf der Tableau Conference 2015 wurde eines besonders deutlich: Datenanalyse ist unverzichtbar und relevant für alle Unternehmensbereiche. Daten für alle Mitarbeiter im Unternehmen nutzbar machen, nennt man auch Daten-Demokratisierung. Damit können dann Entscheidungen getroffen werden, die auf konkreten, leicht verständlichen und auf das Unternehmen bezogenen Daten basieren.

Daten werden somit zum Rohstoff der Zukunft eines jeden Unternehmens!

Daten-Demokratisierung funktioniert nur dann, wenn Daten mit Self-Service-Tools, wie Tableau, zugänglich gemacht werden, sodass die Daten auch ohne tiefes technisches Wissen analysiert werden können. Neben klassischen Datenquellen wie ERP- und CRM-Systemen entstehen auch in anderen Bereichen relevante Daten, z.B. dateibasierte Formate wie Excel, oder Cloud-Dienste wie Microsoft Azure.