Ein globaler Hersteller von Industrieanlagen steigert die Effizienz seiner Kompressoren und senkt Kosten durch IIoT und Machine Learning – für ein besseres Kundenerlebnis und mehr Energieeinsparung.
Der Kunde
- Kompressoren sollen um eine digitale, servicebasierte Komponente erweitert werden
- Kunden eine Lösung zur Senkung der Wartungskosten und des Energieaufwands anzubieten
- Verbesserung der Effizienz und Nutzung der Kompressoren vor Ort
- Entscheidungsschwierigkeiten zwischen Eigenentwicklung oder Zukauf einer IoT-Lösung
Ergebnisse
- Einführung einer IIoT-fähigen Kompressorlösung: mit Sensoren ausgestattete Geräte, die Produktionsdaten erfassen
- Start leistungsfähiger Fernüberwachungs- und Predictive-Maintenance-Services
- Vernetzung von über 170 Geräten mit 4,2 Millionen Datenübertragungen pro Woche
- Aufbau einer zuverlässigen Datenbasis für Machine Learning zur Effizienzsteigerung der Kompressoren
- Verbesserte Kundenerfahrung durch nachweisbare Energie- und Kosteneinsparungen
Wir haben viel darüber gelernt, wie unsere Kompressoren tatsächlich vor Ort funktionieren, und nutzen diese Informationen, um Verbesserungen vorzunehmen, von denen unsere Kunden direkt profitieren. Da Energieeffizienz derzeit für die meisten Unternehmen oberste Priorität hat, können wir mit unserer Plattform für maschinelles Lernen Möglichkeiten identifizieren, die einen echten Mehrwert bieten.
Details
Dem digitalen Wandel begegnen
Die Fertigungsbranche befindet sich im Wandel – neue Wettbewerber, die ihre Produkte digitalisieren, setzen traditionelle Hersteller zunehmend unter Druck. Der Schlüssel zu neuen Umsatzquellen liegt in der Kombination von Anlagen mit digitalen Services und individuell zugeschnittenen Aftermarket-Lösungen. Das Unternehmen erkannte früh, dass sich das Kompressorgeschäft besonders gut für dieses Modell eignete. Deshalb begann es mit der Entwicklung einer IIoT-fähigen Kompressorlösung, um den Herausforderungen von Industrie 4.0 zu begegnen, sich an den Wandel des Marktes anzupassen und wettbewerbsfähig zu bleiben. So wurde aus einem traditionellen Kompressorenhersteller ein Full-Service-Anbieter für intelligente Mietlösungen
Das Beste aus zwei Welten: Buy AND Build
Das Unternehmen wollte eine sofort einsetzbare IIoT-Lösung speziell für seine Kompressoren entwickeln – robust, vollständig anpassbar und einfach zu bedienen. Zunächst versuchte man, eine eigene Plattform zu bauen, doch das erwies sich als zu komplex: Es hätte ein riesiges Netzwerk an Experten erfordert – für Cloud, Daten und Feldbetrieb, Hardware- und Gerätewartung, Softwareentwicklung und Netzwerktechnik, um nur einige zu nennen. Da nicht alle Fachleute intern beschäftigt werden konnten, führte kein Weg am Outsourcing vorbei. Gleichzeitig boten verfügbare Standardlösungen nicht die nötige Flexibilität. Daraufhin entdeckte das Unternehmen die gesuchte Lösung: eine IIoT-Plattform, die Enterprise-Ansprüche erfüllte, einfach zu nutzen, Low-Code, benutzerfreundlich und skalierbar war. Ein weiterer Vorteil war, dass es die gesamte aufwendige Absicherung und das Risikomanagement des Projekts abdeckte. Mit diesem Tool standen die nötigen IoT-Grundfunktionen sofort bereit – und die Wunschplattform für smarte Kompressoren konnte zügig entwickelt werden, genau abgestimmt auf die Kundenbedürfnisse. Das Beste aus beiden Welten: Buy AND Build!
Vernetzte Kompressoren = Besseres Kundenerlebnis
In der ersten Umsetzungsphase rüstete das Unternehmen seine Kompressoren mit Sensoren aus, um detaillierte Daten zu Druck, Temperatur, Vibration, Energieverbrauch und weiteren Aspekten des Produktionsprozesses zu erfassen. Mithilfe von Cumulocity Streaming Analytics konnte es anschließend die Kompressoren aus der Ferne in Echtzeit überwachen. Diese Einblicke in die Daten ermöglichten es dem Unternehmen, die Leistung der eigenen Maschinen besser zu verstehen und gezielt zu verbessern.
Der nächste Schritt bestand darin, diese Daten für Predictive Maintenance zu nutzen – sodass Servicetechniker nicht mehr monatlich nach Plan anreisen mussten, sondern gezielt auf tatsächliche Systemwarnungen in Echtzeit reagieren konnten. Ineffizienzen und Störungen wurden wesentlich schneller erkannt, was zu geringeren Ausfallzeiten, niedrigerem Energieverbrauch, optimierten Abläufen und geringeren Betriebskosten führte – und damit zur Steigerung des Kundennutzens. Diese neuen Services verbesserten das Kundenerlebnis deutlich und stärkten die Kundenbindung. Basierend auf Kundenfeedback entwickelte das Unternehmen mit Cumulocity eine zentrale Kundenplattform mit Zugriff auf alle Formulare und Verträge.
„Unsere Kunden schätzen die schnelle Reaktionszeit, und auch unsere Servicedienstleister finden unsere Plattform sehr benutzerfreundlich. Sie sagen oft, dass unsere Lösung die beste ist – vollständig anpassbar und auf die Realität der Kunden zugeschnitten“, sagt der Projektleiter Automatisierung.
Doch das Unternehmen ging noch weiter – in der nächsten Phase implementierte es eine Machine-Learning-Engine. Diese Kombination verstärkte die bestehenden Funktionen erheblich: Die Daten wurden konsolidiert, auf einer leistungsfähigen, stabilen Plattform zusammengeführt und mittels Machine Learning zur Optimierung des Kompressorbetriebs genutzt. Die manuelle Auswertung sämtlicher Parameter übernimmt nun eine intelligente ML-Engine, was die Kapazitäten der Teams freisetzt. Durch die Analyse großer Datenmengen und den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen werden verborgene Muster in den IoT-Daten sichtbar – und damit Optimierungspotenziale erkannt, die sonst unentdeckt geblieben wären. So hat das Unternehmen das Potenzial, den Energieverbrauch von Kompressoren – einen der größten Kostenfaktoren im Betrieb – grundlegend zu verändern. Und angesichts der heutigen volatilen Energiepreise ist das ein Vorteil, der sich direkt positiv auf das Geschäftsergebnis auswirkt.
IIoT-Kompressorlösung: Der Weg zu einer echt "coolen" Zukunft
Dank der IIoT-Kompressorlösung ist das Unternehmen nun fest in der Moderne etabliert. Der Zeitpunkt könnte nicht besser sein: Angesichts der drohenden Energiekrise sind Energieeffizienz und Nachhaltigkeit wichtiger denn je. Das Unternehmen hat bereits eine solide Grundlage geschaffen, um seine IoT-vernetzten Kompressoren weiter zu optimieren. Und noch mehr: Die neue Technologie transformiert das Unternehmen von innen heraus – sie verbessert die Effizienz nicht nur für die Kunden, sondern auch in den eigenen internen Prozessen.
Mit unserer neuen IoT-Plattform, die durch maschinelles Lernen unterstützt wird, geht es nicht nur um intelligentere Lösungen. Es geht auch um unsere eigenen, smarteren Prozesse. Unser Team muss 25 oder mehr Kunden betreuen, und unsere Mitarbeitenden sind bereits ausgelastet. Deshalb setzen wir maschinelles Lernen ein, um die Effizienz kontinuierlich zu verbessern, für unsere Kundinnen und Kunden und für uns selbst. Das ist ein Gewinn für beide Seiten.
Text vom Original übernommen und übersetzt – Cumulocity
