Der Hersteller ThyssenKrupp Elevator AG betreibt mehr als 1,1 Millionen Aufzüge weltweit, darunter einige in den kultigsten Gebäuden. Das Unternehmen hat die Aufzüge nun in der Cloud verbunden. Damit reduziert sich die Wartung und die Betriebszeiten wurden signifikant erhöht.

Die ThyssenKrupp Elevator AG wollte Wettbewerbsvorteile erzielen durch die Konzentration auf den für ihre Kunden ausschlaggebenden Aspekt: Zuverlässigkeit. Gestützt auf das Potenzial des Internets der Dinge (IoT) und die Verbindung ihrer Aufzüge mit der Cloud sammelt das Unternehmen nun Daten aus den Sensoren in den Aufzügen und transformiert diese in wertvolle Erkenntnisse.
ThyssenKrupp verbessert damit erheblich die Betriebsführung – und bietet etwas, das ihre Konkurrenten nicht haben: vorausschauende und auch präventive Wartung.

Die Lösung

ThyssenKrupp Elevator hat zusammen mit Microsoft und dem IT-Dienstleister CGI ein intelligentes Überwachungssystem für Aufzüge geschaffen, das auf Microsoft Azure Intelligent Systems Service, Power BI für Office 365 und Microsoft Azure Maschinelles Lernen basiert. Die Lösung verbindet tausende von Sensoren und Systemen in den Aufzügen über die Azure Cloud und visualisiert diese Daten in einem Kennzahlen-Dashboard, das auf PCs und mobilen Geräten in einer Echtzeitansicht dargestellt wird.

Die 1,1 Millionen Aufzüge generieren jede Minute hunderte von Zustandsinformationen, jeden Tag, 24 Stunden, 365 Tage im Jahr. Bisher war es nicht möglich, diese Datenflut auf globaler Ebene kosteneffizient auszuwerten. Durch die Verbindung von Cloud-Services und Azure Machine Learning sind neue Business-Potenziale durch unbegrenzte Skalierung möglich.

Und so war es vorher

Die bisherige Technologie ließ nur eine einfache Reaktion auf einen Fehler-Alarm zu. Die neue Lösung ermöglicht den

Technikern einen Zugriff auf Daten in Echtzeit, um eine notwendige Reparatur zu definieren, bevor eine Panne passiert. Sie können dies dank eines bidirektionalen Datenflusses. Techniker können aus der Ferne einen Aufzug in den Diagnose-Modus versetzen oder ihn in eine andere Etage schicken. All das führt zu weniger Zeitbedarf, bessere Effizienz und geringere Kosten.

Mit dem Microsoft Azure Machine Learning Service können die Aufzüge dem Techniker erläutern, wie sie instand zu setzen sind. Mit bis zu 400 Fehlercodes auf jedem einzelnen Aufzug ist das »Coaching« ein Verfahren, das die Effizienz deutlich schärfen kann. Man erwartet, dass die Vorhersagemodelle kontinuierlich mit der Zeit verbessert werden, da immer mehr Daten in das System einfließen werden. Im Ergebnis wird die Betriebszeit der Aufzüge deutlich steigen.

Dieser Artikel wurde von Heide Witte verfasst. Die langjährige IT-Fachjournalistin war stellvertretende Chefredakteurin der PC-WELT und Senior Consultant in einer PR-Agentur mit Kunden aus dem ITK-Bereich. Ihr Lieblingsthema: „Das bewegt den Mittelstand“. Twitter: @HeideWitte

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