Eine Instandhaltungssoftware, der in Echtzeit Maschinen- und Betriebsdaten zur Verfügung stehen, verbessert die Overall Equipment Effectiveness (OEE), ermöglicht minimalen Stillstand und entlastet das Instandhaltungspersonal. Eine digitale Instandhaltung bietet darüber hinaus folgende Vorteile:
1. Verbesserung der Wirtschaftlichkeit
- Verringerung von Stillstandzeiten
- Reduzierung von Kosten für ungeplante Ausfälle
- Erhöhung der Lebensdauer von Maschinen und Anlagen durch regelmäßige bedarfsorientierte Wartung
- Bessere Vorhersagen bei Ersatzteilmanagement
- Für die Anlage durch permanente Auswertung der Maschinendaten
- Innerhalb des Produktionsprozesses durch Planung
- Erhöhung der Flexibilität in der Produktion
- Durch permanente Analyse der gesammelten Daten
- Langfristig: Erzielung einer höheren Produktivität
- Schnellere Fehlerfindung und Reaktion bei Störungen
Stillstand ist der Feind des Profits. Störungen im Produktionsprozess oder sogar Anlagenausfälle in der Produktion wirken sich unmittelbar auf das Betriebsergebnis von Unternehmen aus. Digitalisierte Instandhaltungsprozesse und optimierte Wartungsintervalle sorgen für effizientere Abläufe in Produktionen.
Steffen Dams, Product Expert Maintenance bei FASTEC
Zum Ziel führt ein Zusammenspiel mehrerer Herangehensweisen
Grundsätzlich gibt es die ereignisorientierte, intervall- und zustandsabhängige Instandhaltung. Zum Ziel führt oft nur ein Zusammenspiel. Bei der ereignisorientierten Instandhaltung wird dann reagiert, wenn bereits ein Ausfall aufgetreten ist. Entstehen bei Ausfall der Anlage keine hohen Kosten durch Folgeschäden oder Produktionsausfälle und spielt die Anwendung an der Maschine im Produktionsprozess eher eine untergeordnete Rolle, kann dies eine akzeptable Lösung sein. Dabei bildet auch die Beschaffungszeit von Ersatzteilen einen entscheidenden Faktor. Sind diese kurzfristig verfügbar, lässt sich auch die reaktive Instandhaltung effizient umsetzen.
Sind die Ausfallkosten sehr viel höher als die Kosten der Wartung, sollte das Hauptaugenmerk auf der vorbeugenden bzw. intervallorientierten Instandhaltung liegen. Bei der Preventive Maintenance werden kritische Verschleißteile in festgelegten Abständen ausgetauscht. Dadurch können vorhersagbare Ausfallzeiten vermieden werden. Die vorbeugende Instandhaltung stützt sich dazu auf die durchschnittlich erwartete Lebensdauer einzelner Teile oder Anlagen, um vorauszusagen, wann eine Wartung erforderlich wird. Die Wartungen werden anhand im Vorfeld festgelegter (regelmäßiger) Intervalle durchgeführt, beispielsweise alle 8000 Stück oder alle vier Wochen. Basis der Instandhaltungsmaßnahme ist also eine theoretische Ausfallrate.
Dabei wird die tatsächliche Anlagenleistung, also der tatsächliche Verschleiß, allerdings nicht berücksichtigt. Die reale Beanspruchung einer Anlage unterscheidet sich jedoch stark hinsichtlich der konkreten Nutzung, so dass es bei der vorbeugenden Instandhaltung zu unnötigen zusätzlichen Wartungsarbeiten kommen kann. Oder es werden Teile, passend zum statistischen Wartungsintervall, frühzeitig ausgetauscht und dann verschrottet, obwohl diese noch einwandfrei funktionieren. Dies ist kostenintensiv und steht nicht im Gedanken der Nachhaltigkeit und Ressourcenschonung.
Bei der vorausschauenden Instandhaltung oder auch Predictive Maintenance werden Prozess- und Maschinendaten so ausgewertet, dass Prognosen möglich werden. Anlagen können proaktiv bzw. bedarfsgerecht gewartet werden, bevor eine Störung auftritt, so dass Ausfallzeiten gar nicht erst entstehen.
Steffen Dams, Product Expert Maintenance bei FASTEC
Bei der vorausschauenden bzw. zustandsabhängigen Instandhaltung oder Predictive Maintenance sollen Maschinenteile so lange wie möglich genutzt und erst kurz vor deren absehbarem Ausfall ausgetauscht werden. Beispielsweise werden einzelne Bereiche der Anlage an produktionskritischen Stellen im laufenden Betrieb digital über Sensoren überwacht. Die Sensoren kontrollieren den Maschinenzustand über die Messung von Temperatur, Schwingung, Luftfeuchtigkeit und Druck. Abweichungen z. B. in der Schwingung sind ein Indikator für den baldigen Verschleiß eines Maschinenteils. Die Maschinen sind miteinander verknüpft, wodurch eine rechtzeitige Identifikation von Fehlerquellen sowie ein zeitnahes Eingreifen möglich werden. Störungen können so mit hoher Treffsicherheit diagnostiziert und Wartungen und Maschinenstillstände genau geplant werden.
Hauptziel von Predictive Maintenance ist die möglichst präzise Vorausplanung der Instandhaltung, um unerwartete Ausfälle von Anlagen und somit unnötige Kosten zu vermeiden. Mit dem Wissen, wann welche Maschinen oder einzelne Teile gewartet werden müssen, lassen sich Ressourcen für Instandhaltungsarbeiten wie Ersatzteile oder Arbeitszeiten besser planen. Zudem kann die Anlagenverfügbarkeit erhöht werden, indem „ungeplante Stopps“ in immer kürzere und häufigere „geplante Stopps“ umgewandelt werden. Zusätzliche Chancen sind eine potenziell längere Lebensdauer der Maschinen, erhöhte Anlagensicherheit, Reduzierung von Unfällen mit negativen Auswirkungen auf Mitarbeitende oder die Umwelt sowie ein optimiertes Ersatzteilhandling.
Unser Modul INST im MES FASTEC 4 PRO unterstützt praxisorientiert bei der Instandhaltung. Funktionen wie das Anlegen autonomer Instandhaltungspläne oder die Dokumentation der durchgeführten Tätigkeiten und benötigten Ersatzteile sorgen unter anderem für eine deutliche Zeit- und Kostenersparnis sowie die Entlastung des Instandhaltungspersonals.
Steffen Dams, Product Expert Maintenance bei FASTEC
Datenqualität ist entscheidend für Predictive Maintenance
Mit kontinuierlicher Datenerfassung, Datenauswertung und einer vollständigen Vernetzung der Anlagen kommen Unternehmen der fertigenden Industrie ihrem Ziel einer nahezu stillstandslosen Fertigung (Zero-Downtime) bereits sehr nah. Ob Predictive Maintenance funktioniert, hängt jedoch stark von der zur Verfügung stehenden Datenqualität ab: Mit einem MES und Modulen zur Maschinendatenerfassung (MDE) oder Betriebsdatenerfassung (BDE) können Unternehmen relevante Daten erheben, auswerten und Wartungsintervalle automatisieren. Ist die Instandhaltungssoftware Bestandteil einer MES-Softwarelösung greifen sie auf eine große Datenfülle qualitativer Maschinendaten zu – und dies in Form von Echtzeitdaten sowie historischer Daten, da diese automatisch digital dokumentiert werden. Durch die Vernetzung werden z. B. Zustandsdaten, Verbrauchs- und Verschleißwerte erfasst, die ein sehr genaues Bild vom Zustand der Anlagen und der produzierten Teile vermitteln.
Sinnvoll kombiniert mit Daten aus dem MES- und ERP-System können Wartungszeitpunkte einer Anlage präzise prognostiziert werden. Die Software steuert durchgehend den Maschinen- und Werkzeugeinsatz und erinnert den Instandhalter selbstständig an anstehende Wartungen. Starr eingeplante, regelmäßige Wartungsintervalle werden durchbrochen und der Instandhalter kann bereits einschreiten, bevor die Produktivität der Maschinen abzunehmen droht – oder erst dann, wenn es wirklich notwendig ist.
Durch eine gemeinsame Datenbasis entstehen folgende Vorteile:
- Bestehende Ressourcen wie Personalgruppen, Betriebsmittel und Arbeitsplätze/Linien sind in der gesamten Produktionsumgebung ohne Schnittstellen oder doppelte Datenhaltung nutzbar.
- Der Maschinenbediener wählt einen vordefinierten Zustand aus. Dadurch werden automatisch ein Instandhaltungsauftrag angelegt sowie Alarmierungen an beteiligte Personen/Fachabteilungen gesendet.
- Beim Starten einer Wartung durch den Instandhalter wird automatisch der passende Maschinenzustand ausgelöst und von der MDE erfasst.
Fazit & Handlungsempfehlungen für die erfolgreiche Umsetzung
Damit Unternehmen verlässliche Aussagen über den Zustand von Maschinen und Anlagen machen und dadurch zu erwartende Störungen identifizieren können, müssen sie eine große Menge an Daten mit einem MES wie FASTEC 4 PRO über einen längeren Zeitraum erheben. Durch eine Datenanalyse werden Szenarien der Vergangenheit analysiert, um Fehlerquellen zu identifizieren und zukünftig Verbesserungen zu implementieren.
In Kombination mit Künstlicher Intelligenz ergibt sich bei Predictive Analytics die Möglichkeit, Störungen zu vermeiden lange bevor diese eintreten. Basierend auf historischen Daten werden Vorhersagen über Ereignisse in der Zukunft möglich, die auf bestimmte Konstellationen von Parametern zurückzuführen sind (z. B. Einstellungen bei Maschinen in der Produktion). Eine solide Grundlage digital erfasster Produktionsdaten (MDE, BDE, Instandhaltung) ist daher Voraussetzung für zukünftige KI-Projekte. Je größer die Datenbasis und je intelligenter und ausgefeilter der Algorithmus ist, desto verlässlicher sind die Erkenntnisse.
Folgende Schritte helfen bei der erfolgreichen Umsetzung einer digitalen Instandhaltung:
- Start mit kleinen, fokussierten Projekten zu einer kritischen Anlage oder einem kritischen Prozess
- Datenelemente und technische Voraussetzungen für den Anwendungsfall definieren
- Relevante Daten sammeln
- Iterative Optimierungen
- Ausgewählte Anlagen schrittweise skalieren
- Relevante Anlagen nachrüsten, um weitere Daten zu sammeln und weitere Optimierungen umzusetzen
- Aufbau von Know-how (intern, extern)
- IT-Sicherheit berücksichtigen, um unbefugten Zugriff zu verhindern
