Die Anlagen senden in Echtzeit Informationen über erforderliche Reparaturen oder den notwendigen Austausch von Komponenten. So soll eine proaktive Systemwartung möglich werden. Wie das Unternehmen mitteilt, befördern derzeit zwölf Millionen Aufzüge weltweit rund eine Milliarde Menschen pro Tag. Aufgrund von Ausfallzeiten seien die Lifte jedoch 190 Millionen Stunden außer Betrieb. Mit der Internet-of-Things-(IoT-)Lösung "MAX" setzt ThyssenKrupp hier an: Die Ausfallzeiten sollen um 50 Prozent verringert werden. (Lesen Sie auch unseren informativen Artikel Internet of Things bei Google, HP, IBM, SAP, Siemens).

Andreas Schierenbeck, Vorstandsvorsitzender von ThyssenKrupp ElevatorThyssenKrupp Elevator, setzt in dem Projekt auf eine enge Zusammenarbeit mit Microsoft. Der Softwareriese werde ThyssenKrupp in "das digitale Zeitalter begleiten und gemeinsam mit uns den Service rund um Aufzugtechnik revolutionieren." Top-500-Firmenprofil für ThyssenKrupp Elevator

IoT-Lösung auf Azure-Basis

MAX sammelt auf Basis der Azure-IoT-Dienste in Echtzeit Daten der vernetzten Aufzüge von ThyssenKrupp. Mithilfe von Algorithmen wird die verbleibende Lebensdauer wichtiger Systemteile und Komponenten berechnet. Die Ingenieure von ThyssenKrupp bekommen damit eine Technik an die Hand, die sie im Voraus informiert, wenn Komponenten repariert oder ausgetauscht werden müssen.

Wie die Website "Fast Company" berichtet, sollen in der 18-monatigen Launch-Periode 180.000 Aufzüge in den USA und Europa mit dem IoT-System ausgestattet werden. In zwei Jahren sollen dann 80 Prozent der Fahrstühle von MAX unterstützt werden. Die Software sei innerhalb einer Viertelstunde installiert, heißt es. Es handele sich um eine Box, die an vorhandenen Aufzügen angebracht werde und "weniger kostet als ein iPad". Für ThyssenKrupp ist es besonders wichtig, bereits installierte Aufzuganlagen nachrüsten zu können, da diese eine Lebensdauer von durchschnittlich 50 bis 60 Jahren haben, also so schnell nicht ausgetauscht werden.

Optimierte Reparaturzeiten für Aufzüge

Die Box sendet Wartungs-Rufe an das Servicepersonal, sobald die installierten Sensoren Hinweise auf Defekte liefern. Sind erst einmal genug Daten gesammelt, soll nach und nach die Predictive Maintenance ermöglicht werden. Dabei werden Wartungs- und Gebrauchsdaten über Microsofts Azure-Cloud geroutet. Anhand dieser Daten sollen die Data Scientists von ThyssenKrupp Algorithmen entwerfen, mit denen die Nutzung analysiert werden kann. So lassen sich reparatur- und wartungsbedingte Auszeiten auf Zeitpunkte legen, an denen die Nutzung ohnehin gering ist.

Mit diesem Wissen könnte man laut Schierenbeck beispielsweise das Verhalten der Nutzergruppen in einem Wolkenkratzer - vor allem Firmen - in der Planung von Wartungs- und Reparaturzyklen berücksichtigen. Es sei vergleichbar mit intelligenten Verkehrssteuerungssystemen, die Stausituationen in Städten und auf Autobahnen verhindern könnten.

Steve Ballmer als Ideengeber

Fast Company zitiert Schierenbeck mit der Aussage, dass die Reduzierung von Aufzugsausfällen sowie eine Optimierung der Fahrten für dieses Geschäft, in dem sich in den vergangenen zehn Jahren kaum etwas verändert habe, ein besonders großer Wurf sei. Es sei nicht einfach, eine solch konservative IndustrieIndustrie zu gravierenden Veränderungen zu bewegen. Interne Widerstände seien unausweichlich. ThyssenKrupp sei deshalb in mehreren Schritten vorgegangen und habe seine Arbeitskräfte erst einmal über die mögliche Bedeutung von Reparaturdaten für das gesamte Geschäft aufgeklärt. Top-Firmen der Branche Industrie

Zuvor habe sich das Unternehmen an eine Reihe von Technologieunternehmen gewandt, mit der Bitte, Vorschläge zu machen, was man mit den über Jahre gesammelten Aufzugdaten Sinnvolles tun könne. Erst ein Gespräch mit dem damaligen Microsoft-CEO Steve Ballmer anlässlich der Eröffnung des Berliner-Büros von Microsoft habe einen Weg aufgezeigt (siehe auch: Status quo im Internet of Things laut Forrester Research).

Ballmer habe den Microsoft-COO Kevin Turner, damals verantwortlich für die Cloud-Plattform Azure, gebeten, Vorschläge für ThyssenKrupp zu unterbreiten. Turner beauftragte daraufhin einige Data Scientists damit, ein Modell zu entwickeln, um maximalen Nutzen aus den Maschinendaten zu ziehen. Resultat der Zusammenarbeit war das MAX-System, das im Schadensfall sofort einen Servicetechniker informiert und dank Machine Learning demnächst auch im Vorfeld von Aussetzern präventiv Hilfe anfordern wird. ThyssenKrupp Elevator geht davon aus, mit dieser Technologie die Ausfallzeiten um 50 Prozent reduzieren zu können.