Die Entwicklung einer Strategie ist wichtig für die Einführung von Predictive Maintenance.

Nur, wer eine passende Entwicklungsstrategie hat, sollte sich auf den weiten Weg zu Predictive Maintenance machen. - Bild: everythingpossible - stock.adobe.com

Das ist die Serie Predictive Maintenance: Realitäts-Check

Teil 1: Das muss man vor einem Predictive Maintenance Projekt wissen

Teil 2: Roadmap: So führen Sie Predictive Maintenance richtig ein

Teil 3: Wie Sie Predictive Maintenance richtig umsetzen

Predictive Maintenance ist eine vielversprechende Technologie, die jedoch mit einem großen Implementierungsaufwand verbunden ist. Ein strukturiertes Vorgehen, in Form einer Roadmap kann dabei helfen, den richtigen Hebel zu finden und die eigenen Ressourcen bestmöglich einzusetzen. Sie schafft Sicherheit für die Mitarbeiter und setzt einzelne Investitionsentscheidungen in einen größeren Kontext und sichert sie dadurch ab.

Im ersten Teil der Serie haben wir uns angeschaut, was "predictive" im Kontext der Instandhaltung bedeutet. Der Weg zu einer Etablierung von Predictive Maintenance in der Produktion und Einführung in der Wartung ist noch weit, kann sich aber lohnen. Wie das geht, soll der folgende Artikel dadurch vermitteln, indem er aufzeigt, wie eine effektive Entwicklungsstrategie für die vorausschauende Wartung aussehen kann.

Warum Sie Smart Maintenance als Weg und nicht als Ergebnis begreifen sollten

Für den zielgerichteten Einsatz der finanziellen und personellen Ressourcen bei der Einführung von Predictive Maintenance ist es von entscheidender Bedeutung, dass sowohl eine Synchronisation der Ziele über Abteilungsgrenzen hinweg stattfindet, als auch der Weg zur Erreichung dieser klar ist. Speziell in der Instandhaltung besteht nach wie vor die Herausforderung, dass der Mehrwert innerhalb der meisten Unternehmen nur sehr zögerlich gesehen wird und dadurch auch nur ungern in die Entwicklung der Abteilung investiert wird.

Der große Vorteil des Roadmap-Ansatzes zur vorausschauenden Wartung beziehungsweise Smart Maintenance besteht darin, dass einzelne Maßnahmen und Informationen in einen logisch verknüpften, größeren Kontext gestellt werden, was sowohl bei der Motivation der Mitarbeiter, als auch für die Rechtfertigung von Investitionsentscheidungen hilft, die womöglich für sich betrachtet keinen "schnellen" ROI (Return On Investment) ergeben.

Aufbau einer Smart Maintenance Roadmap
Der Aufbau einer Smart Maintenance Roadmap (Defèr et al. 2019). - Grafik: FIR

In der obigen Abbildung wird aufgezeigt, wie eine beispielhafte Roadmap bei einem Projekt des FIR an der RWTH Aachen aussieht. Dazu werden verschiedenen Elemente kombiniert, um die Zusammenhänge und Wirkungsweisen der Smart Maintenance aufzuzeigen.

Als Y-Achse wird dazu der Industrie 4.0 Maturity Index angewandt, um den entsprechenden Reifegrad des Unternehmens beziehungsweise der Maßnahmen zu zeigen. Auf der X-Achse werden die Ziele der Instandhaltung abgebildet, die je nach Branche und wirtschaftlicher Situation des Unternehmens differieren können.

Es ist wichtig herauszuheben, dass Smart Maintenance keine alleinige technologische Veränderung im Unternehmen bedeutet, vielmehr sind auch umfassende Veränderungen der Organisation und Kultur notwendig. Dem wird Rechnung getragen, indem die Maßnahmen in vier Kategorien unterteilt sind, die den jeweiligen Handlungsfeldern der Maßnahmen und Schritte in

  • Organisation,
  • Ressourcen,
  • Informationssysteme und
  • Kultur im Unternehmen entsprechen.

Als letztes Element werden logische Verknüpfungen zwischen den Maßnahmen als Abhängigkeiten aufgezeigt, um das Ineinandergreifen der Maßnahmen zu verdeutlichen.  

Die Grafik zeigt, wie Sie lohnenswerte Maschinen- und Anlagen identifizieren und auf Kritikalität und Machbarkeit prüfen
So geht's: Lohnenswerte Maschinen- und Anlagen identifizieren und auf Kritikalität und Machbarkeit prüfen. - Grafik: FIR

Um eine bestimmte Stufe zu erreichen, muss ein unterschiedlich großer Aufwand betrieben und eine neue Fähigkeit erworben werden. Aus diesem Grund ist ein iteratives Vorgehen notwendig, um sinnvolle Anwendungsfälle für Predictive Maintenance zu identifizieren und einen wirtschaftlichen Mehrwert zu bieten (siehe obige Grafik).

Dies fängt natürlich nicht erst bei der "Sichtbarkeit" (li. in der Grafik) an, es ist auf keinen Fall sinnvoll, für alle Anlagen beziehungsweise Komponenten eine Zustandsüberwachung aufzubauen. Jedoch kann es sich bei kritischen Fehlern und Anlagen lohnen, einen tieferen Einblick in den Maschinenzustand des Systems zu erhalten, der sich mit dem Erreichen jeder Stufe weiter verbessert und in einen Mehrwert für die Produktion übersetzt werden kann.

Predictive Maintenance - der große Überblick

Prädiktive Wartung ist Ihr Ding und Sie wollen alles zum Thema vorausschauende Instandhaltung wissen? Über den Link kommen Sie direkt zu unserem großen Überblick Predictive Maintenace. Dort finden Sie alles, was Sie wissen müssen, wenn Sie über die Einführung nachdenken, ein Projekt planen oder Ihre bestehende Technologie effektiver nutzen wollen.

Zum Themenüberblick PREDICTIVE MAINTENANCE.

Zustandsüberwachung: Für die meisten Anwendungsfälle, insbesondere, wenn sie frühzeitig erkannt werden können (vgl. P-F-Kurve), ist eine Zustandsüberwachung vollkommen ausreichend. Neben einer Vielzahl von Überwachungsmöglichkeiten, haben sich einige als zuverlässiger als andere erwiesen. Dies gilt zum Beispiel für rotierende Maschinen, die mithilfe von Schwingungsmesssystemen sehr gut überwacht werden können und daher ein frühzeitiges Erkennen von Symptomen möglich wird (vgl. P-F-Kurve). Jedoch werden sich nicht alle Störungen mit physikalisch messbaren Größen verknüpfen und daher auch nicht alle Störungen frühzeitig erkennen lassen. Die Möglichkeit, Maschinendaten und -zustände auszulesen und über Dashboards in Kombination mit Kennzahlen den eigenen Mitarbeitern zur Verfügung zu stellen und / oder in einen proaktiven Instandsetzung- bzw. Wartungsstrategie einfließen zu lassen, kann einen deutlichen Mehrwert für die Produktion liefern. Jedoch sollte beachtet werden, dass dies ebenfalls eine Anpassung der Prozesse und Verantwortlichkeiten nach sich zieht, welche bei der Implementierung nicht vergessen werden darf. 

Zustandsdiagnose: Für kritische Anlagen, bei denen Störungen besonders häufig und / oder besonders schwerwiegend sind, ermöglicht die Zustandsdiagnose einen tieferen datenbasierten Einblick in die Zusammenhänge der Anlage. Insbesondere bei komplexen und unklaren Fehlerbildern kann es notwendig sein, sehr tief in die Störungsanalyse einzusteigen und Kausalitäten genau zu untersuchen. Aus der aufwendig gewonnenen Erkenntnis ergibt sich jedoch die Frage, ob es nicht sinnvoller ist, die Fehlerursache über ein Verbesserungsprojekt nachhaltig abzustellen und die Anlage nachhaltig zu verbessern oder das zumindest das Wartungsintervall anzupassen, anstatt das Auftreten lediglich besser voraussagen zu können. Die Zustandsdiagnose bildet daher einen integralen Bestandteil für Maßnahmen des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses.

Zustandsprognose: Für die wenigen Fälle in denen es aus Kritikalitätsgründen, Sicherheitsgründen usw. Sinn ergibt, eine Zustandsprognose anzustreben, wurden durch die vorhergehenden Schritte die notwendige Datengrundlage geschaffen, sowie ein tieferes Verständnis für die physikalischen Zusammenhänge der Maschine geschaffen.

Jetzt müssen Sie lediglich

  • das Modell trainieren,
  • eine ausreichend frühzeitige Vorhersagezeit,
  • sowie angemessen hohe Modellzuverlässigkeit erreichen,
  • die Meldung des Modells in Ihre organisatorischen Prozesse und IT-Systeme einbinden,
  • die entsprechenden Ressourcen zur richtigen Zeit verfügbar haben und
  • die Planung ihrer Instandhaltung und Produktion so abstimmen, dass beides nahtlos ineinander greifen kann.

Es stellt sich also die Frage, ob die Etablierung einer Zustandsprognose ihre aktuell dringendsten Probleme wirklich lösen kann?

Was ist eine P-F-Kurve?

Die P-F-Kurve beschreibt das Ausfallverhalten von Komponenten und stellt den potenziellen Ausfall "P" und den funktionellen Ausfall "F" gegenüber. Meist werden die Symptome (zum Beispiel Verunreinigung im Öl, Vibration) des potentiellen Ausfalls in einer zeitlichen Reihenfolge mit dargestellt.

Neben einer Vielzahl von Überwachungsmöglichkeiten haben sich einige als zuverlässiger als andere erwiesen. Dies gilt zum Beispiel für rotierende Maschinen, die mithilfe von Schwingungsmesssystemen sehr gut überwacht werden können und daher ein frühzeitiges Erkennen von Symptomen möglich wird (vergleiche. P-F-Kurve).

Jedoch werden sich nicht alle Störungen mit physikalisch messbaren Größen verknüpfen und daher auch nicht alle Störungen in der Wartung frühzeitig erkennen lassen. Die Möglichkeit, Maschinendaten und -zustände auszulesen und über Dashboards in Kombination mit Kennzahlen und Informationen den eigenen Mitarbeitern zur Verfügung zu stellen und / oder in einen proaktiven Instandsetzung- beziehungsweise Wartungsstrategie einfließen zu lassen, kann einen deutlichen Mehrwert für die Produktion liefern. Jedoch sollte beachtet werden, dass dies ebenfalls eine Anpassung der Prozesse und Verantwortlichkeiten nach sich zieht, welche bei der Implementierung nicht vergessen werden darf.

Florian Defèr ist Projektleiter und wissenschaftlicher Mitarbeiter am FIR in Aachen.
Florian Defèr ist Projektleiter und wissenschaftlicher Mitarbeiter am FIR in Aachen. - Bild: FIR

Aus der aufwendig gewonnenen Erkenntnis ergibt sich jedoch die Frage, ob es nicht sinnvoller ist, die Fehlerursache über ein Verbesserungsprojekt nachhaltig abzustellen und die Anlage nachhaltig zu verbessern oder das zumindest das Wartungsintervall anzupassen, anstatt das Auftreten lediglich besser voraussagen zu können. Die Zustandsdiagnose bildet daher einen integralen Bestandteil für Maßnahmen des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses.

So gehen Sie bei einem Projekt zur Predictive Maintenance vor

Für diejenigen, die oben stehende Frage mit "Ja" beantworten konnten, folgt im nächsten Artikel der Serie ein kleiner Einblick in die Vorgehensweise eines Predictive Maintenance Projektes.

Für alle anderen gilt: Hören Sie auf, erst das Werkzeug zu bestimmen oder aufgezwungen zu bekommen und dann das "richtige" Problem dafür zu suchen.

Die Roadmap bietet die Möglichkeit den aktuellen Stand Ihrer Instandhaltung zu benchmarken und mit Ihrer Zielvorstellung in Richtung Smart Maintenance abzugleichen. Dadurch können die wirklichen Herausforderungen identifiziert und durch die Definition und Staffelung von geeigneten Maßnahmen adressiert werden. So werden nicht nur die vorhandenen Ressourcen nachhaltig und zielgerichtet eingesetzt, sondern es können auch Mitarbeiter und Vorgesetzte überzeugt und bei der Weiterentwicklung Ihrer Instandhaltung mitgenommen werden.

Wie Sie Predictive Maintenance richtig umsetzen

Lesen Sie im dritten Teil unserer Serie, welche Anforderungen Predictive Maintenance an Infrastruktur und Datengrundlage stellt und welcher Aufwand mit der Einführung einher geht.

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