Wie weit ist Senseye bereits in Siemens integriert und welche Synergien konnten Sie bereits nutzen?

Margherita Adragna: Am 1. April 2023 war der rechtliche Zusammenschluss erfolgreich abgeschlossen und Senseye offiziell in unsere Abteilung Digital Industries Customer Services integriert. Durch die Erweiterung unseres bestehenden Serviceangebots um Senseye Predictive Maintenance können wir unsere Kunden nun weltweit noch stärker unterstützen und ihnen eine vorausschauende Wartung in großem Maßstab ermöglichen. Diese schafft für unsere Kunden einen echten Mehrwert über alle ihre Anlagen und Standorte hinweg.

Simon Kampa: Der Zugriff auf die Daten, die für eine effektive vorausschauende Wartung erforderlich sind, war schon immer eine große Herausforderung. Aber jetzt, da wir ein Teil von Siemens sind, können wir integrierte Vernetzungsmöglichkeiten anbieten, die für unterschiedliche Kundenpräferenzen und -anforderungen geeignet sind – von Industrial Edge über Brownfield Connectivity bis hin zu IoT-Gateways und der Cloud.

Sie bieten KI-basierte Lösungen für Predictive Maintenance an. Aber ist Predictive Maintenance nicht schon per Definition eine Art Machine Learning?

Kampa: Das Schlagwort ‚Predictive Maintenance‘ ist nicht neu. Aber wir haben jetzt einen technologischen Reifegrad erreicht, der es uns ermöglicht, Daten zu nutzen, um die vorausschauende Wartung über mehrere Standorte hinweg zu skalieren. Wir stellen unseren Kunden Entscheidungshilfen auf der Grundlage von KI-Technologie bereit. Die Lösung nutzt speziell entwickeltes maschinelles Lernen, um eine global skalierbare Lösung bereitzustellen, die sich in bestehende und neue Infrastrukturen integrieren lässt. Die Daten zu den Maschinen, den Wartungen und den Wartungsteams werden verwendet, um den zukünftigen Zustand von Maschinen zu verstehen und zu kategorisieren, was davon menschliche Aufmerksamkeit erfordert. Die richtigen Fehlermodi für eine Anlage und die relevanten Zustandsindikatoren zu identifizieren, ist immer noch ein technisches Problem, das im ersten Schritt gelöst werden muss. Sobald diese definiert sind, können wir Technologie einsetzen, um die erforderlichen automatisierten KI-gesteuerten Analysen durchzuführen. Es läuft kontinuierlich, das heißt eine 24/7-Überwachung von Zehntausenden von Assets.

In welchen Bereichen einer Produktionsanlage bringt Predictive Maintenance die größten Benefits?

Kampa: Da Senseye Predictive Maintenance für die Überwachung aller Arten von mechanischen Anlagen entwickelt wurde, kann es über alle Produktionslinien und Anlagen in einem Unternehmen hinweg skaliert werden. So nutzt beispielsweise ein großer Automobilhersteller Senseye Predictive Maintenance, um seine vorausschauende Wartung an seinen globalen Produktionsstandorten zu erweitern, an denen eine Reihe von Modellen hergestellt werden. Derzeit werden mehr als 10.000 Maschinen und 100 verschiedene Maschinentypen aus der Ferne überwacht. Darunter Roboter, Förderbänder, Fallheber, Pumpen, Motorlüfter und Press-/Stanzmaschinen. Auch in Bezug auf die Geschäftsergebnisse geht es um viel mehr als nur um die Erhöhung der Maschinenverfügbarkeit. Die Plattform hilft Wartungsteams auch dabei, eine Unter- oder Überwartung von Anlagen zu vermeiden, reduziert Betriebsrisiken und –kosten und unterstützt mobile Mitarbeiter. Letztendlich erhöht sich so auch die Nachhaltigkeit durch die Reduzierung von Teileverbrauch, Energieverbrauch und Abfall. Darüber hinaus erzielen viele Kunden einen schnellen ROI und reduzieren ungeplante Ausfallzeiten um bis zu 50 Prozent.

Mit dem Einsatz Ihrer Lösungen für Predictive Maintenance in Verbindung mit Asset Intelligence versprechen Sie eine höhere Anlagenlebensdauer. Wie genau definieren Sie Asset Intelligence und wie kann dies effektiv mit Predictive Maintenance kombiniert werden?

Adragna: Asset Intelligence bedeutet, sicherzustellen, dass die Produktionsanlagen mit höchster Effizienz arbeiten, während gleichzeitig Nachhaltigkeitsziele angestrebt und verbessert werden. Senseye Predictive Maintenance ermöglicht eine anlagenunabhängige Anomalie-Erkennung und eine KI-basierte Anomalie-Bewertung. So erhalten Instandhaltungsteams zur richtigen Zeit die richtigen Einblicke in ihre Maschinen. Mit einem klareren Blick auf aktuelle und potenzielle, zukünftige Risiken können sie die Wartungskosten der Maschinen um bis zu 40 Prozent senken.

Kampa: Wir sehen, dass viele Kunden ihre Arbeitsweise in der Instandhaltung anpassen und verbessern, sobald sie Zugang zu Asset Intelligence haben. Sie gewinnen das Vertrauen, die Zeiträume zwischen vorbeugenden Wartungsereignissen zu verlängern und in einigen Fällen ganz zu beseitigen. Dies ist eine Verlagerung hin zu einer echten zustandsorientierten Wartung, die vorausschauende Wartungsstrategien untermauert. Ein wichtiges Beispiel war der Wegfall von 100 Schmierstoffproben in einer Fabrik. Stattdessen hat der Kunde darauf vertraut, dass Senseye frühzeitig auf einen Ausfall hinweist. 

Inwieweit fließen die Erfahrungen aus den Predictive-Maintenance-Applikationen in die Entwicklung neuer Anlagen und Produkte von Siemens?

Kampa: Vom ersten Tag an war es die Vision der Gründer von Senseye, das Problem der vorausschauenden Wartung zu verallgemeinern. Das war der einzig wahre Weg, unsere Lösung skalierbar zu machen und mit dem aufkommenden industriellen Internet der Dinge Schritt zu halten. Der Fokus auf Generalisierung und Skalierung sind treibende Prinzipien, die wir zu Siemens mitnehmen und mit dem gesamten Team in unseren Überlegungen zur Erweiterung des Portfolios abstimmen. 

Adragna: Als skalierbare Plattform will Senseye Predictive Maintenance im Einklang mit Siemens und seinen Kunden weiterwachsen. Aufgrund der Erfahrungen, die wir durch eine globale Präsenz in mehreren großen Organisationen gesammelt haben, hat sich die App von einem maßgeschneiderten Tool zu einer optimierten, benutzerfreundlichen Plattform entwickelt, die leicht auf die spezifischen Anforderungen des Benutzers zugeschnitten werden kann.

Wie sieht die technologische und strategische Roadmap in den nächsten ein bis zwei Jahren aus?

Adragna: Auf dem Weg zur vorausschauenden Instandhaltung können sich unsere Kunden auf die Unterstützung von Siemens verlassen. Wir begleiten sie durch den gesamten Prozess, wo auch immer sich der Kunde gerade befindet. Ergänzend hierzu bieten wir die erforderlichen Konzepte, Hardware, Software, Engineering und Schulungen. Wir haben viele Lösungen von Siemens zur Verfügung und wollen sie so nahtlos wie möglich integrieren. Unsere Kunden sollten sich keine Gedanken über die Technologie dahinter machen, sondern sich darauf verlassen können, dass wir gemeinsam mit ihnen das richtige Setup für sie finden werden.

Kampa: Je mehr Daten unsere Kunden im Laufe der Zeit in ihren Projekten sammeln, desto mehr Potenzial besteht darin, strukturiert Wissen über ihre Assets aufzubauen und es als Grundlage für strategische und taktische Entscheidungen heranzuziehen.