Koenig & Bauer hat Predictive Maintenance erfolgreich im Markt platziert. In der Zusammenarbeit mit mehr als 20 Pilotkunden aus dem Zeitungs- und Akzidenzmarkt wurden unterschiedliche Workflows erarbeitet und umgesetzt. Das Ziel von Predictive Maintenance ist klar definiert. „Wir nutzen vorhandene Maschinendaten und analysieren diese Informationen automatisiert. Auf diese Weise lassen sich mögliche Störungen noch vor deren Eintritt identifizieren und rechtzeitig beheben“, so Thomas Potzkai, Bereichsleiter Service bei Koenig & Bauer.
Der Service-Manager hat einen vollständigen Überblick über Fall und Maschine. Auf dieser Basis plant er die Fernwartung und eventuelle Serviceeinsätze. Der Techniker vor Ort behebt den Fehler im Rahmen von vorab geplanten Einsätzen, bevor es zu einem Maschinenausfall kommt. Die dafür benötigten Stillstandzeiten werden in die produktionsfreien Zeiten verschoben. Der Kunde profitiert von zuverlässiger Produktion und höherer Verfügbarkeit der Anlage.
Derzeit können eine Vielzahl von Maschinenkomponenten, wie beispielsweise Plattenwechsler, Rollenwechsler oder Schmiersysteme und hydraulische Klemmung, ausgewertet werden. Predictive Maintenance greift dabei auf Methoden der künstlichen Intelligenz wie etwa Rule Mining oder Machine Learning zurück, um Maschinendaten automatisiert, zeitgleich und präzise zu durchleuchten. Dabei werden auch nicht unmittelbar erkennbare Prozesse und Interaktionen von Maschinenkomponenten und Netzwerken im Inneren einer Maschinenanlage systematisch betrachtet.
Einer der ersten Neukunden ist die Druckerei WE-Druck aus Oldenburg. Vor 3 Jahren investierte das Unternehmen in eine neue Commander CL von Koenig & Bauer. Margit Schweizer, Prokuristin bei WE-Druck: „Predictive Maintenance gibt uns Sicherheit. Wir können uns keine Stillstände oder plötzliche Ausfälle erlauben. Unsere Kunden erwarten von uns Qualität und termingerechte Lieferung.“
