Mayato

Predictive Service und Maintenance für treffsichere technische Diagnosen

| Autor / Redakteur: Dagmar Ecker* / Peter Reinhardt

Die erste Zwischenbilanz von Siemens Healthineers auf Basis der proaktiven Überwachung von 58 System- und Prozesskomponenten ergab, dass der proaktive Service im Vergleich zum reaktiven Service 36 Prozent weniger Systemausfall zeigt.
Die erste Zwischenbilanz von Siemens Healthineers auf Basis der proaktiven Überwachung von 58 System- und Prozesskomponenten ergab, dass der proaktive Service im Vergleich zum reaktiven Service 36 Prozent weniger Systemausfall zeigt. (Bild: Siemens Healthineers)

Störungen beim Kundendienst melden, das soll für Anwender des Labordiagnosesystems Atellica Solution von Siemens Healthineers nur die Ausnahme sein. Mit Hilfe der Analysten von Mayato wurde eine Predictive-Service- und Maintenance-Lösung mit Software von SAS entwickelt.

  • Vollständig automatisierte Serviceleistungen
  • Systemdaten auswerten und Ausfallwahrscheinlichkeiten ermitteln
  • 36 Prozent weniger Systemausfall

Schon bei der Entwicklung von Atellica Solution berücksichtigten die Ingenieure von Siemens Healthineers systematische Analysen der Maschinendaten des zukünftigen diagnostischen Laborsystems. In Zusammenarbeit mit Mayato, Experte für Data Analytics und Data Science, entwickelte das Unternehmen eine Predictive-Service- und Maintenance-Lösung, die die Verfügbarkeit der Laborsysteme deutlich erhöht und zugleich die Servicekosten senkt. Die Lösung basiert auf der Datenanalyse-Plattform von SAS, einem der weltgrößten Softwarehersteller.

Labormedizinische Diagnostik mit Weitblick

Atellica Solution ermöglicht einen sehr schnellen, patentierten, bi-direktionalen, magnetischen Probentransport und unterstützt ein Multi-Kamerasystem zur Überwachung der Proben. Gleichzeitig gewährt es eine intelligente Probenführung für die individuelle Steuerung jeder einzelnen Probe. Das Atellica Solution Immunoassay-System ermöglicht einen Assaydurchsatz von bis zu 440 Tests pro Stunde und liefert damit höchste Produktivität. Entscheidend für die Kunden ist dabei, dass dieser Durchsatz unterbrechungsfrei gewährleistet wird.

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Grund für die Ingenieure von Siemens Healthineers, in der Produktentwicklung die Integration einer Predictive-Service- und Maintenance-Lösung im Blick zu behalten. Dafür wurde bereits während der Entwicklung definiert, welche Daten später für die vorausschauende Wartung relevant sein könnten. Der entscheidende Vorteil: Die benötigten Sensoren wurden integriert und die prinzipielle Anbindung an die Datenbank von Siemens Healthineers zur Weiterverarbeitung der Daten vorgesehen.

Proaktiver Service auf der SAS-Plattform

Nach Abschluss der ersten Entwicklungsphase für die Produktserie sollte die dezidierte Entwicklung der Predictive-Service- und Maintenance-Lösung folgen. Siemens Healthineers entschied sich dafür, die SAS Data Analytics Platform, bestehend aus dem SAS Data Integration Server und dem SAS Data Integration Studio, dafür zu nutzen. Für die Datenaufbereitung setzte Siemens Healthineers in dem Predictive-Service- und Maintenance-Projekt zusätzlich auf SAS Visual Analytics, für die Datenanalyse kam SAS Enterprise Guide hinzu.

Mayato übernimmt die Projektumsetzung

Zur Konzeption und Realisierung entschied sich Siemens Healthineers für die Mayato GmbH. Schon bei früheren Projekten arbeitete Siemens Healthineers erfolgreich mit dem SAS-Partner zusammen. Die Aufgabe des Mayato-Teams umfasste den kompletten Prozess: von der Implementierung der Datenladestellen über das Aufsetzen des Predictive Service und Maintenance Frameworks bis hin zur Aufbereitung der Daten für die Erstellung von Reports. Um möglichst zeit- und kosteneffizient zu arbeiten, setzte das Team auf einen iterativen Ansatz, bei dem die grundsätzlichen Anforderungen zunächst festgelegt, diese aber während des Projektes bei Bedarf modifiziert wurden.

„Da Siemens Healthineers die SAS-Plattform zur Datenanalyse nutzt, war der Grundstein für das Projekt schon gelegt. Wir konnten uns voll auf die nachhaltige Konzeption des Frameworks konzentrieren, um eine hohe Performance und umfangreiche Konfigurationsmöglichkeiten zu gewährleisten“, erklärt Projektleiter Paolo Vacilotto.

Effiziente Analyse aus der Ferne

Die Predictive-Service- und Maintenance-Lösung, die Atellica-Anwendern im Rahmen des Guardian-Programms angeboten wird, ist nahezu vollständig automatisiert. Verantwortlich für die Erbringung der Serviceleistungen und Schnittstelle zu den Anwendern sind die Ländergesellschaften von Siemens Healthineers. Das Team um Torben Scaffidi, Projektmanager bei Siemens Healthineers in Erlangen, fungiert als zentraler Dienstleister. Er erklärt: „Labordiagnosesysteme transportieren viele Reagenzien und andere Flüssigkeiten und bestehen aus sehr vielen unterschiedlichen Komponenten. Das Service- und Wartungskonzept ist aus diesem Grund sehr komplex. Unser Ziel war es, diesen bis dato überwiegend reaktiven Service in ein proaktives Konzept zu wandeln.“

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Sofern die Gegebenheiten der einzelnen Länder es zulassen, werden die Daten zunächst über den Smart Remote Service (SRS) von Siemens Healthineers an deren Datenbank übertragen. Sie stammen aus unterschiedlichen Quellen, wie vorstrukturierten Sensordaten oder Logfiles.

Über SRS erfolgt dann die Übermittlung der Daten an das SAS-System. Basierend auf analytischen Modellen, entwickelt von Siemens Healthineers in einem Team von Data Scientists und Systemexperten, werden die Daten ausgewertet und Ausfallwahrscheinlichkeiten ermittelt. Die Ergebnisse werden aufbereitet, visualisiert und über ein webbasiertes Frontend zur Verfügung gestellt.

Konkrete Warnhinweise per E-Mail

Um den Prozess weiter zu vereinfachen und zu automatisieren, entwickelte Mayato zudem einen E-Mail-Benachrichtigungsservice, bei dem Verantwortliche automatische Warnhinweise mit detaillierten Informationen erhalten, sobald neue Informationen zu einem Atellica-Solution-System vorliegen, die eine Aktion erfordern.

Zusätzlich werden alle eingehenden Informationen dazu verwendet, die gesamte Lösung zu -beurteilen, zum Beispiel anhand von Key Performance Indicators (KPIs). Diese werden über SAS Visual Analytics aufbereitet. Die erste Zwischenbilanz von Siemens Healthineers auf Basis der proaktiven Überwachung von 58 System- und Prozesskomponenten fällt positiv aus:

  • Die System-Ausfallzeiten sind im Vergleich zu reaktivem Service deutlich geringer: Vorläufige Auswertungen der ersten Systeminstallationen ergaben, dass der proaktive Service im Vergleich zum reaktiven Service generell 36 Prozent weniger Systemausfall zeigt.
  • Der Einsatz von Servicetechnikern wird optimiert. Diese wissen nun schon vorab, welche Teile sie vor Ort benötigen.

Erfolgreiche Umsetzung im Team

Den Grundstein hierfür legt die Entwicklung der Anlagen mit dem Ziel, Predictive Service und Maintenance zu implementieren. Die Software von SAS bietet die passende Plattform für alle Analysen und lässt sich bei Bedarf einfach skalieren. Zu guter Letzt gewährleistet die strukturierte Realisierung des Frameworks durch mayato eine enorme Flexibilität.

Die Lösung lebt von der kontinuierlichen Erweiterung der analytischen Datenmodelle und der Datenbasis. Der modulare Aufbau und das intuitive Framework stellen sicher, dass das Team von Siemens Healthineers die Anpassungen autark durchführen kann. „Wir arbeiten gerne mit dem Mayato-Team zusammen, wir schätzen die Kompetenz und Zuverlässigkeit der Berater. Gerade in einem so dynamischen Umfeld kommt es darauf an, flexibel zu bleiben, ohne die Struktur aus den Augen zu verlieren. Das ist in diesem Projekt erneut gelungen“, bilanziert Torben Scaffidi.

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* Dagmar Ecker ist freiberufliche Texterin und Inhaberin der Agentur Claro! im hessischen Groß-Rohrheim.

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