Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IMLPlattform-Ökosystem für sicheres und intelligentes Instandhaltungsmanagement
Das Forschungsprojekt PlatonaM verfolgte das Ziel, die sichere und rechtskonforme Nutzbarmachung von Maschinendaten zu ermöglichen. Ein innovatives Plattform-Ökosystem wurde entwickelt, um Datenschnittstellen zu reduzieren, bisher verborgene Zusammenhänge in der Maschinennutzung aufzudecken und die Prognose sowie Priorisierung von Instandhaltungsmaßnahmen zu optimieren.
Herausforderungen in der Instandhaltung und Datennutzung
Die intelligente Analyse von Maschinendaten bietet ein erhebliches Potenzial zur Effizienzsteigerung in der Instandhaltung. Studien zeigen, dass sich durch Predictive Maintenance die Betriebszeiten von Anlagen um bis zu 20 % erhöhen und die Instandhaltungskosten um bis zu 10 % senken lassen. Dennoch bestehen zahlreiche Herausforderungen, insbesondere im Bereich der sicheren Datennutzung und fehlender Standardisierung.
Maschinendaten werden oft über verschiedene proprietäre Schnittstellen bereitgestellt, was eine übergreifende Analyse erschwert. Viele Unternehmen sind zudem zögerlich, ihre Daten zu teilen, da Datenschutz und Rechtskonformität unklar sind. PlatonaM setzte hier an, um eine zentrale Lösung für die sichere und effiziente Datennutzung zu entwickeln.
Technologische Umsetzung und Lösungsansätze
PlatonaM schuf eine Plattform, die Maschinendaten sicher und rechtskonform unter Wahrung der Datenhoheit nutzbar macht. Der innovative Ansatz reduzierte die Anzahl an individuellen Datenschnittstellen und ermöglichte eine umfassende Analyse verteilter Datenquellen. Mithilfe von maschinellem Lernen konnten Muster und Zusammenhänge in den Daten erkannt und präzise Vorhersagen für Instandhaltungsmaßnahmen getroffen werden.
Ein besonderer Fokus lag auf der Entwicklung eines Marktplatzes für datengetriebene Dienstleistungen. Unternehmen konnten über die Plattform neue digitale Geschäftsmodelle entwickeln, die beispielsweise auf der Speicherung, Analyse und Visualisierung von Maschinendaten basierten.
Nutzen und Anwendungsbereiche
PlatonaM ermöglichte eine optimierte Instandhaltungsplanung und verbesserte die Vorhersage von Maschinenausfällen. Unternehmen konnten Wartungsmaßnahmen gezielt planen und priorisieren, was die Ausfallzeiten von Maschinen reduzierte und die Produktivität steigerte.
Dank der offenen Architektur der Plattform konnten unterschiedliche Branchen von den entwickelten Lösungen profitieren, darunter die Fertigungsindustrie, Logistikunternehmen und Energieversorger. Durch die wissenschaftliche Verwertung der entwickelten Technologien wurde zudem der Transfer innovativer Ansätze in die Praxis erleichtert.
Projektpartner und Zusammenarbeit
PlatonaM wurde in einem interdisziplinären Konsortium umgesetzt. Beteiligt waren neben dem Fraunhofer IML auch die InfAI Management GmbH (Konsortialführer), Simba n3 GmbH, SITEC Industrietechnologie GmbH und die Universität Hohenheim. Die enge Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Industrie sorgte für praxisnahe Lösungen und eine hohe Relevanz der Ergebnisse für verschiedene Anwendungsfelder.