Proaktive Instandhaltung mit Predictive Maintenance
Viele Unternehmen arbeiten in ihrer Instandhaltung reaktiv, anstatt sich auf Vorfälle proaktiv vorzubereiten. Dadurch machen sie sich einerseits von äußeren, willkürlich auftretenden Faktoren abhängig und erhöhen andererseits den Druck auf Mitarbeiter, die im Störfall schnell reagieren müssen. Inwiefern Sie mit einer Predictive Maintenance Ihre Instandhaltung proaktiv ausrichten, Einflussfaktoren von innen heraus kontrollieren und somit Ihr Personal entlasten, erfahren Sie in diesem Beitrag.
Was ist Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance ist ein Ansatz, bei dem Sie mithilfe von IT-Systemen Vorhersagen über den zukünftigen Wartungsbedarf von Anlagen treffen. Diese Methode basiert auf einer kontinuierlichen Datenerfassung und einer umfassenden Datenanalyse. Dabei konzentrieren Sie sich auf Systemelemente und Datenstrukturen, um zuverlässige Vorhersagen zu treffen. Auf diese Weise können Sie möglichen Störungen vorbeugen und eine effiziente Wartungsplanung erstellen.
Voraussetzung für eine Predictive Maintenance
Innerhalb der Predictive Maintenance kommen viele neue Technologien zu tragen, wie z. B. das Industrial Internet of Things und das maschinelle Lernen.
- Industrial Internet of Things ist ein Ansatz, bei dem Sie Ihre reale Welt, also Ihre Anlagen oder Maschinen, mit einem übergelagerten IT-System verbinden. Das erfolgt i. d. R. mit Sensoren, die entweder in den Maschinen schon verbaut sind oder die Sie nachträglich installieren müssen. Dazu gehören u. a. Schwingungssensoren, Vibrationssensoren oder Thermometer.
- Maschinelles lernen ist eine IT-Technologie, bei der ein Programm aus Daten lernt. So kann das IT-System einen möglichen Vorfall prognostizieren und hiermit verbundene Ausfallzeiten minimieren. Gleichzeitig reduzieren Sie Ihren Ressourceneinsatz und die Wartungskosten. Insgesamt verbessern Sie so die Effizienz Ihrer Anlagen und erhöhen Ihre OEE (Overall Equipment Efficiency).
Beispiel: So kann eine Predictive Maintenance aussehen
Bei Leckagen an einer Maschine sollten Sie höchste Vorsicht walten lassen, um im Störfall sofort zu handeln. Mithilfe eines IT-Systems und entsprechenden Sensoren, wie bspw. Drucksensoren in den Schläuchen, können Sie hierbei zuverlässig identifizieren, ob und wo genau ein Druckverlust auftritt. Das deutet darauf hin, dass bei einem bestimmten Verbundstück ein Leck vorliegt.
Im Hinblick auf Predictive Maintenance können Sie diesen Vorfall mit dem vorangegangenen Verlauf in Ihrem System erfassen. So lassen sich in Zukunft beim Auftreten ähnlicher Ereignisse entsprechende Instandhaltungsmaßnahmen, z. B. mit Fokus auf ein bestimmtes Verbindungsstück, einleiten. So müssen Sie nicht schnell reagieren, sondern können präventiv arbeiten.
Erkenntnisgewinn innerhalb der Predicitive Maintenance
Bei der Predictive Maintenance lassen sich darüber hinaus weitere Erkenntnisgewinne erzielen. Darunter fallen u. a. Remaining Useful Life, Condition Based Maintenance oder Prognostics and Health Management.
- Das Remaining Useful Life ist ein Wert, mit dem eine KI Ihnen eine Prognose gibt, wie lange eine Maschine noch sinnvoll einsetzbar ist. Im weiteren Verlauf können Sie entscheiden, inwieweit sich ein Verkauf noch lohnt oder ob Sie die Maschine bis zum Ende ihrer Lebensdauer laufen lassen wollen.
- Bei Condition Based Maintenance handelt es sich um die zustandsbasierte Instandhaltung. Dabei überwachen Sie Ihre Maschinen und erstellen auf der Grundlage Ihrer Beobachtungen eine Instandhaltungsplanung. Diese Überwachung ermöglicht es Ihnen auch, die tatsächliche Auslastung einer Maschine zu beurteilen. So können Sie effektiv feststellen, welche Maschine tatsächlich gewartet werden muss. Außerdem können Sie unnötige Wartungsarbeiten minimieren.
- Prognostics and Health Management ist ein weiterer Ansatz, bei dem Sie eine Maschine kontinuierlich überwachen. Auf dieser Basis stellen Sie Prognosen für einen idealen Umgang mit der Maschine an. Dabei erfasst das System den Gesundheitszustand einer Maschine und identifiziert konkrete Komponenten, die in Zukunft Probleme bereiten könnten.
Entwicklungsschritte auf dem Weg zur Predictive Maintenance
Innerhalb Ihrer Instandhaltung sind mehrere Entwicklungsstufen von der reaktiven Instandhaltung bis zur vorbeugenden Instandhaltung möglich. All diese Schritte sind in erster Linie mit einer umfassenden Datenerhebung verbunden. Welche KPIs Ihnen bei der proaktiven Ausrichtung Ihrer Instandhaltung weiterhelfen, erfahren Sie hier. Außerdem erhöht sich bei jeder neuen Entwicklungsstufe die OEE.
- Der erste Schritt innerhalb der Instandhaltung ist die reaktive Instandhaltung (OEE < 50%).
- Durch das Sammeln der entsprechenden KPIs ist ein erster Fortschritt möglich. Allein durch die Beobachtung und Einschätzung von Kennzahlen lassen sich proaktive Wartungen einleiten (OEE < 75%).
- Mit einem nächsten Schritt gelangen Sie zur zustandsbasierten Instandhaltung. Das heißt, Sie arbeiten mit Anlagenparametern. Darunter fällt bereits die Erfassung von Betriebsstunden einer Maschine. Hierbei können Sie bspw. planen, alle 100 Betriebsstunden Ihre Maschine zu warten (OEE < 90%).
- Auf der nächsten Stufe, der Predictive Maintenance, beziehen Sie eine Kl mit ein. Diese verarbeitet von sich aus Daten, erstellt Prognosen und unterstützt somit Ihren Instandhaltungsprozess (OEE < 98%).
- Daraufhin ist eine Prescriptive Maintenance möglich. Hierbei erarbeitet die Predictive Maintenance exakte Vorschläge und gibt Ihnen entsprechende Wartungs- oder Reparaturvorschläge (OEE > 98%).
Fazit
Predictive Maintenance bietet Ihnen zahlreiche Möglichkeiten, eine effiziente und proaktive Instandhaltung aufzubauen. So können Sie Ihre Mitarbeiter in diesem Bereich entlasten und prognosenbasierte Abläufe einrichten. Dieser Ansatz ist jedoch ein fortgeschrittenes Entwicklungsstadium, für das bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein müssen. Darunter fällt u. a. die kontinuierliche Sammlung von Daten mithilfe von Sensoren, die Ihre Unternehmensprozesse aufzeichnen. Außerdem können Sie allein durch den Einbezug von KPIs, die Sie ggf. schon in Ihrem SAP-System haben, proaktive Planungen tätigen. Somit ist der Entwicklungsstart unkompliziert und auf dem Weg zur Predictive Maintenance liegen bereits viele Quick Wins.
Wenn Sie weitere Fragen zu Predictive Maintenance haben oder Ihre Instandhaltung proaktiver gestalten wollen, dann kommen Sie gerne auf uns zu.
