KPIs: So funktioniert kennzahlengetriebene Instandhaltung

Die Wichtigkeit von Software und systemischer Unterstützung in der Instandhaltung ist mittlerweile hinreichend bekannt, denn anders lassen sich aktuelle Herausforderungen bei produzierenden Unternehmen nicht mehr bewältigen. Nur durch den Einsatz von Software und somit mobilen Lösungen lässt sich das Hauptziel der Instandhaltung erreichen: Eine möglichst hohe technische Verfügbarkeit von Maschinen und Anlagen zu garantieren sowie Maschinenausfälle und Produktionsunterbrechungen auf ein Minimum zu reduzieren.

Hierbei spielen Kennzahlen eine wichtige Rolle. Diese werden zunehmend nicht nur für den betriebswirtschaftlichen, sondern auch für den technischen Bereich herangezogen. Besonders im industriellen Umfeld setzen Unternehmen immer öfter quantitative Kennzahlen (KPIs = Key Performance Indicators) ein, um ihre Produktionsprozesse zu optimieren. Dabei spielen Industrie 4.0 Ansätze mit Echtzeitdaten aus Maschinen und Steuerungen eine immer wichtigere Rolle. Die notwendige Datenbasis zur Ermittlung, Analyse und Auswertung dieser Kennzahlen wird somit verfügbar gemacht. Grundsätzlich dienen KIPs dazu, Prozesse und deren Effektivität sowie Effizienzen messbar zu machen, drohende Probleme fest- sowie Arbeits- und Funktionsweisen transparent darzustellen.

Relevante Kennzahlen für die Instandhaltung werden benötigt, um die Qualität und Dauer der ausgeführten (Reparatur-) Arbeiten zu ermitteln und Aussagen darüber treffen, welchen Anteil die Instandhaltung an der Wertschöpfung im gesamten Produktionsprozess hat. Wenn diese Zahlen intelligent gewählt sind, bieten KPIs in der Instandhaltung erhebliche Chancen zur Verbesserung der Instandhaltungsplanung und -steuerung und unterstützen die optimale Ausrichtung der Instandhaltung.

Voraussetzungen für solide Kennzahlen in der Instandhaltung

Basis für jegliche Kennzahlen im produzierenden Bereich sind umfangreiche, kontinuierliche und valide Maschinendaten. Diese werden in der Regel in Echtzeit benötigt, um direkte Reaktionen auf vordefinierte Ereignisse, wie beispielsweise einen Maschinenstopp automatisch aufgrund erhöhter Temperatur, initiieren zu können. Dabei gilt, je umfangreicher der Datenbestand und je größer der Satz an historischen Daten, umso präziser und aussagekräftiger die abgeleiteten Erkenntnisse und mögliche einzuleitende Gegenmaßnahmen (Predictive Maintenance).

Keine Echtzeitdaten in SAP

In der Regel wird bei "kritischen" Produktionsanlagen der "Gesundheitszustand" von Maschinen laufend überwacht. Das passiert über das kontinuierliche Erfassen dedizierter Parameter wie zum Beispiel Drehzahl, Temperatur, Druck, Ausschuss und so weiter. Jedoch entstehen so schnell große Datenmengen, die oftmals nicht direkt vom führenden ERP (SAP) dokumentiert und verarbeitet werden können. Um eine Überlastung des ERPs inklusive unerwünschtem "Aufblähen" der Datenbank zu vermeiden, wird eine intelligente Schnittstelle zwischen Maschinen und zum Beispiel dem SAP-System benötigt. Aus diesem Grund kommen immer häufiger eine Industrie 4.0 Plattform (zum Beispiel Membrain-IoT - Plattform für Industrie 4.0) zum Einsatz. Diese "Datendrehscheibe" verfügt über eine Echtzeitanbindung an Maschinen und Steuerungen, garantiert höchste Performance, Skalierbarkeit und übernimmt die Verwaltung von jeglichen Subsystemen.

Dabei werden alle Maschinendaten erfasst und überwacht. Direkt übertragen werden jedoch nur diese kritischen Daten mit vordefinierten "Ereignissen" wie zum Beispiel "Maschine zu heiß". Somit wird eine Überlastung des Systems verhindert und die Datenbank nicht unüberschaubar groß. Das Verbuchen passiert automatisch im Hintergrund des SAP-Systems.

Messpunkte automatisiert dokumentieren und verarbeiten

Konkret werden Maschinendaten über eine Applikation wie Factory Monitor laufend überwacht und mit jeweiligen Messpunkten aus dem SAP abgeglichen. Dabei werden jedoch lediglich die Überschreitung bzw. Unterschreitung von zum Beispiel Temperaturdaten (Metadaten) als Meldungen (Messbelege) angelegt und direkt ins SAP-System gebucht. Ein dazugehöriger Auftrag kann im Anschluss automatisiert oder individuell (von Instandhaltungsleiter) erstellt werden. In dieser Umgebung lassen sich darüber hinaus auch eine beliebige Anzahl an Maschinen (skalierbar) anbinden, Daten strukturiert dokumentieren (MES, SAP, et cetera) und analysieren sowie Events anstoßen. Neben dem OPC-Protokoll wird auch das MQTT-Protokoll unterstützt. Einer einfachen und problemlosen Erweiterung steht somit nichts im Wege.

Dabei ist die Datendrehscheibe der zentrale Kommunikationsknoten. Produktionsanlagen und Produktionsprozesse lassen sich erheblich optimieren. Die mobile Instandhaltungslösung (PAS-PM) auf dem mobilen Gerät des Instandhalters zeigt per "Push Notification" mögliche Störungen und Produktionseinschränkungen, direkt auf dem mobilen Gerät des Instandhalters. Durch Priorisierung lassen sich Aufträge einfach in der App abarbeiten und dokumentieren.

Mit Kennzahlen wie den oben stehenden können die Produktivität und etwaige Verluste durch Ausfälle von technischen Anlagen oder Maschinen gemessen werden. Dabei gilt: Je höher die erzielte Gesamteffektivität einer Anlage ist, desto größer ist das Leistungspotential, das dem Produktionsprozess zur Verfügung steht. Die Maximierung der Gesamtanlageneffektivität gehört damit zu den obersten formalen Zielen auch bei der Instandhaltung von Anlagen. Um die beste Wahl der Instandhaltungskennzahlen treffen zu können, sollten Unternehmen mit dem Instandhaltungsleiter zunächst klären, welchen Zweck die Kennzahlen erfüllen und wie sie später genutzt werden sollen, also welche Maßnahmen bei Über- oder Unterschreitung von Grenzwerten zu ergreifen sind. Wichtig ist darüber hinaus auch, dass die Kennzahl regelmäßig und in bestimmten Intervallen ermittelt und bereitgestellt wird.

Kennzahlen aus der Praxis

Erfahrungen aus der Praxis zeigen, dass Kennzahlen wie Ausfallzeiten, Störgründe sowie produzierte Mengen (Vergleich der Gutmengen und des Ausschusses und eventuelle Abweichungen) immer mehr im Fokus stehen und umfangreich analysiert werden. Um eine bessere Aussagefähigkeit dieser Reports zu bekommen, werden außerdem entsprechende produktionsspezifische Merkmale erfasst und interpretiert. Dazu gehören vorrangig die verschiedenen Produktionslinien für ein bestimmtes Produkt inklusive verschiedener Standorte der jeweiligen Produktionsanlage sowie der Produktionsperiode, also Tag oder Schicht der Produktion. Nach erfolgter Festlegung beziehungsweise Ermittlung dieser Prozess- und Produktionskennzahlen können Unternehmen die Ergebnisse bewerten, um Verbesserungspotenziale zu erkennen und entsprechende Maßnahmen einzuleiten. So lässt sich ein höheres Produktivitätsniveau erreichen, aufrechterhalten und langfristig der Unternehmenserfolg sichern.

Digitale Instandhaltung ermöglicht Analyse und Auswertung von KPIs

Mobile Instandhaltungslösungen sind zunehmend bei Unternehmen im Einsatz und sorgen dank Vernetzung und Echtzeitdaten aus Maschinen und Steuerungen für die valide Planung, Steuerung, Dokumentation, Analyse und Organisation der Instandhaltung. Mit der mobilen Anwendung können Instandhalter Aufträge einfach, schnell, komfortabel und ohne Papier bearbeiten und so den Fokus auf die anfallende Reparatur/Instandhaltung legen. Eine umfangreiche und unverzichtbare Dokumentation aller Prozesse erfolgt im Hintergrund und wird automatisch ins Back-End-System (zum Beispiel SAP) gebucht. Diese umfänglichen Daten stehen dann wieder der Analyse und Auswertung von KPIs zur Verfügung.

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