Früherkennung von Problemen mit IoT

Vorbei sind die Zeiten, in denen Technologie vor allem zur Verwaltung interner administrativer Funktionen eingesetzt wurde. Denken Sie an Excel-Tabellen. Mit dem Aufkommen des Internet of Things (IoT) werden die Abläufe vieler Unternehmen auf vielfältige Weise durch Technologie unterstützt und in vollständig integrierte IT-Umgebungen transformiert. Eine der gängigsten Arten, wie IoT-Technologie Geschäftsabläufe unterstützt, ist der Einsatz datenerfassender Sensoren, die eine frühzeitige Identifizierung von Problemen ermöglichen, die den Betrieb beeinträchtigen.

Um Sensordaten optimal zu nutzen, braucht es eine starke Verbindung zwischen relevanter Datenerfassung, Problemidentifikation und Problemlösung. In Supply-Chain-Abläufen können Sensoren beispielsweise eingesetzt werden, um:

• Probleme in der Fließbandproduktion zu verfolgen
• den Standort von Lieferfahrzeugen und Paketen zu verfolgen
• Manipulationen an einem Produkt und/oder Paket vor der Ankunft zu erkennen
• Bedarf und Planungsanforderungen auf Basis von Echtzeitbestellungen vorherzusagen

Der Einsatz von IoT-Sensoren zur frühzeitigen Problemerkennung in einem normalen Betrieb beginnt damit, zu verstehen, wie „normaler“ Betrieb aussieht, und anschließend die Datenpunkte zu identifizieren, die auf eine Abweichung vom Normalzustand hinweisen, damit Maßnahmen zur Minderung möglicher Risiken ergriffen werden können. IoT-Sensoren sind ideal für die frühzeitige Problemerkennung. Betriebsdaten können erfasst und analysiert und anschließend Predictive Analytics angewendet werden, sodass Systeme Warnmeldungen erzeugen oder eine automatisierte Routine auslösen können, die den Normalbetrieb wiederherstellt.

Die folgenden Aktivitäten (oben dargestellt) nutzen IoT-Sensoren und Predictive Analytics, um einen Betrieb zu steuern.

1. Geeignete IoT-Sensoren lokalisieren und konfigurieren. Die Sensoren erfassen die für spezifische Prozesse erforderlichen Daten. Wenn Sie beispielsweise IoT-Sensoren zur Früherkennung einsetzen möchten, um eine Supply Chain zu verbessern, sollten Sie die Zeitspanne für einige wenige kritische Prozesse verfolgen – etwa das Kommissionieren mit Robotik, das Verpacken, das Verladen von Bestellungen über ein Fließband und die Auslieferung. Erfassen Sie die Daten über einen Zeitraum unter normalen und nicht normalen Bedingungen und Abläufen.
2. Eine Value-Stream-Journey-Map erstellen. Erstellen Sie anhand der erfassten Daten und mit Unterstützung sachkundiger Mitarbeitender eine Value-Stream-Journey-Map für den ausgewählten Prozess. Kartieren Sie zunächst jeden Schritt des betrachteten Prozesses, geben Sie die Normalbereiche für jeden Schritt an und identifizieren Sie den/die Sensor(en), die an der Datenerfassung beteiligt sind.
3. Predictive Analytics einsetzen. Um Predictive Analytics einsetzen zu können, prüfen Sie die Daten, identifizieren Sie Abweichungen vom Normalbetrieb und den Prozessabschnitt, in dem jede Abweichung aufgetreten ist. Es ist erforderlich, die Ursachen der Abweichung, die Behebung für jede Grundursache sowie die Verfahren zur Problemlösung zu untersuchen.
4. Trigger und Reaktionen festlegen. Die IoT-Sensoren können eine automatisierte Reaktion auf eine Abweichung auslösen oder einen Alarmmechanismus, der eine manuelle Reaktion durch Betriebspersonal auslöst.
5. Ein Runbook verwenden. Ein Runbook dokumentiert diese Verfahren, indem es jede automatisierte Reaktion sowie die Reaktionen definiert, die manuelle Unterstützung erfordern. Es bietet eine klare, systematische Roadmap für den Einsatz von IoT-Sensoren zur Früherkennung.

Im laufenden Betrieb gibt es einen einfachen Trigger-Response-Ablauf. Wenn der IoT-Sensor ein potenzielles Problem erkennt, wird durch den Sensor eine Automatisierung ausgelöst und es werden Wiederherstellungsschritte eingeleitet – entweder durch eine automatisierte Reaktion, die das Problem behebt, oder durch eine Warnmeldung an das Betriebspersonal, das eine Korrekturmaßnahme umsetzen kann.

Der geschäftliche Nutzen der frühzeitigen Problemerkennung

Dieser Einsatz von IoT-Sensoren kann eine Organisation von einem reaktiven Management eines Ausfalls hin zu der Fähigkeit führen, Ausfälle zu verhindern. Mit IoT-Sensoren kann die Risikominderung beginnen, sobald bestimmte Faktoren vom Normalzustand abzuweichen beginnen – noch bevor es tatsächlich zu einem Ausfall kommt. Wird die Korrekturmaßnahme früh angewendet, werden Abweichungen minimiert und Ausfälle vermieden. Dieser Ansatz des proaktiven Problemmanagements baut eine Historie und ein Verständnis der Situation auf und ermöglicht eine Wiederherstellung oder ein Situationsbewusstsein, das einen Prozess mit minimalem Ressourceneinsatz schnell wieder in den Normalzustand zurückführen kann. Dies kann sich in höheren Erträgen durch Kosteneinsparungen, höhere Leistung, bessere Qualität und größere Kundenzufriedenheit niederschlagen.

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