Predictive Maintenance Big Data gegen ungeplanten Geräteausfall - medizin&technik - Ingenieurwissen für die Medizintechnik

Predictive Maintenance

Big Data gegen ungeplanten Geräteausfall

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Innoplan entwickelt unter anderem eine OP-Geräteplattforn, die vorausschauende Instandhaltung ermöglichen soll: Wenn anhand von Daten erkannt werden kann, an welchen Stellen Geräte eine gewisse Abnutzung zeigen, kann das Krankenhaus eingreifen, bevor es zum Ausfall kommt Bild: Picture-Factory/Fotolia
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Predictive Maintenance | Im Forschungsprojekt Innoplan entwickeln Partner aus Industrie und Wissenschaft noch bis Ende 2017 Lösungen, um medizinischen Geräten für den OP Datenintelligenz einzuhauchen. Dies soll helfen, klinische Prozesse vernetzter und effizienter zu gestalten – etwa durch vorausschauende Instandhaltungsprozesse.

Sabine Koll
Journalistin in Böblingen

Innoplan will Medizingeräten zu intelligenten Datenlieferanten weiterentwickeln. Um die so generierten und meist unstrukturierten Daten verarbeiten zu können, entwickeln die Partner in dem vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Projekt Methoden und Werkzeuge, die in einem weiteren Schritt die Daten mit klinischen Prozessen innerhalb und außerhalb des Operationssaals vernetzen. So können beispielsweise klinische und logistische Workflows, die OP-Planung sowie die Verfügbarkeit von Geräten optimiert und Prozesskosten in Krankenhäusern gesenkt werden. Abschließend werden unter der besonderen Berücksichtigung der Datensicherheit rechtssichere Geschäftsmodelle skizziert, mit denen Medizintechnikanbieter sowie datenverarbeitende Dienstleister entsprechende Smart-Service-Plattformen für medizinische Nutzer anbieten können.

Dazu werden alle relevanten Daten durch Big-Data-Techniken zeitgerecht unter Wahrung der Rechtssicherheit zusammengeführt und in einer Service-Plattform für Mehrwertdienste bereitgestellt.

Die Projektpartner – Endoskophersteller Karl Storz, der Tübinger Softwareanbieter HB Technologies, das Herrenberger Softwarehaus Smartit, das Universitätsklinikum Heidelberg, die Universität Hohenheim und die Universität Leipzig – entwickeln im Einzelnen:

  • Smarte OP-Geräteplattform:
    Auf Basis integrierter Daten zu Nutzung, Betrieb, Wartung und so weiter von heterogenen OP-Geräten wird mittels etablierter Standards und Techniken eine Plattform für mehrwertige Dienste bereitgestellt. Der Fokus liegt hierbei auf der Bereitstellung der zu analysierenden Daten in Form einer erweiterten OP-Geräteplattform, zum Beispiel für Predictive Maintenance. „Wenn anhand von Daten erkannt werden kann, an welchen Stellen Geräte eine gewisse Abnutzung zeigen, kann das Krankenhaus eingreifen, bevor es zum Ausfall kommt“, sagte Innoplan-Projektleiter Dr. Lars Mündermann, Projektmanager Applied Technology Research bei Karl Storz, im Frühjahr in einem Interview der Medica. „Bei einem Endoskop zum Beispiel stellt ein Ausfall des Lichtleiters eine große Verzögerung im OP-Ablauf dar. Würde man die Daten der Geräte fortlaufend aufnehmen, analysieren und feststellen, wann und wo der Lichtleiter an Qualität verliert – vielleicht sogar, bevor man den Verlust visuell überhaupt wahrnehmen kann – könnte man hier noch effizienter arbeiten.“
  • Intelligente Datenanalytikverfahren:
    Die heterogenen Daten des Betriebs und der Anwendung der OP-Geräte werden an den Schnittstellen erfasst und integriert. Die Aggregation, Analyse und Auswertung erfolgt mit modernen Methoden der Datenanalyse. Die aggregierten und angereicherten Informationsflüsse werden aufbauend auf den Datenanalyseverfahren zur Steuerung OP-übergreifender Abläufe genutzt.
  • Intelligente datengetriebene Prozessvernetzung:
    Zentraler Mehrwert für Krankenhäuser ist die OP- und herstellerübergreifende Darstellung und Planung des Einsatzes und der Nutzung von Geräten in OPs. Diese Optimierung des Gesamtbetriebs aller OPs ist der zentrale Beitrag von Innoplan. Dazu werden Auslastungsanalysen und Verfügbarkeitsoptimierung von Geräten im OP durchgeführt. Es kommen angepasste Modelle und Methoden der Logistikprozessanalyse und -optimierung zur Anwendung.
  • Business-Architektur und Smart Services-Plattform:
    Mit Methoden der Geschäftsmodellierung wird eine wirtschaftlich tragfähige, rechtssichere Business-Architektur entwickelt. Diese wird mehrstufig die Markteinführung der Smart Services-Plattform abbilden.

Und so könnte die Lösung aussehen: Medizintechnische Geräte produzieren während einer Operation fortlaufend Daten – dazu gehören beispielsweise Gerätedaten, Biosignale oder Vitaldaten – die sich hinsichtlich Semantik, physischer Eigenschaften, der Repräsentation und Dimensionalität in Raum und Zeit, des Messzeitpunkts, der Art der Abbildung, der Strukturiertheit sowie der Art der Messung unterscheiden. Diese Rohdaten werden durch Storz über die Smarte OP-Geräteplattform kontrolliert zur Verfügung gestellt. Der Tuttlinger Endoskophersteller bietet mit OR1TM eine OP-Systemlösung an, die über 90 Medizingeräte vernetzt und als smarte Geräte-Plattform in Innoplan genutzt wird.

Die notwendigen Big Data-Techniken zur Speicherung und zeitnahen Auswertung stellt im Projekt die Universität Leipzig bereit. Die Universität Leipzig ist seit März 2014 Partner des „Competence Center for Scalable Data Services and Solutions“, eines von zwei BMBF-geförderten Big Data Centers in Deutschland.

Smartit unterstützt dabei mit seinem Know-how zu Datenanalyseverfahren. Diese Verfahren werden als Dienste auf der Smart Services-Plattform ausgeführt und werden zur Bereitstellung mehrwertiger Dienste und Dienstleistungen durch HB Technologies verwendet. Die notwendigen Forschungsgrundlagen in den Bereichen Logistikprozesserhebung, -analyse und -optimierung sowie Logistikdatenanalyse und -verarbeitung bringt die Universität Hohenheim ein.

https://innoplan.uni-hohenheim.de

Weitere Informationen:

Über die Studie von Roland Berger zu denkbaren Geschäftsmodellen für Predictive Maintenance

Über die Chancen von Predictive Maintenance bei Medizingeräten (Titelthema der November-Ausgabe 2017 von medizin&technik)

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