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Predictive Maintenance: Die Vorteile von vorausschauender Instandhaltung und wie auch Sie einfach starten können
Günter Pauli GmbH 30. August 2017 Industrieservice
Wenn deutsche Industrieunternehmen nach den wichtigsten Zukunftsthemen befragt werden, dann sind zwei Bereiche immer wieder unter den Top-Antworten zu finden. Industrie 4.0 und Predictive Maintenance. Dem Thema Industrie 4.0 haben wir uns erst kürzlich ausführlich gewidmet. In diesem Blogbeitrag beschäftigen wir uns nun mit der modernsten aller Instandhaltungsstrategien: Predictive Maintenance. Warum wird die „vorausschauende Instandhaltung“ von vielen Betriebsleitern und Unternehmern als wichtiger Schlüssel zum Erfolg angesehen? Wie genau funktioniert sie? Und wo sind die Unterschiede zu herkömmlichen Methoden? Diese und andere Fragen beantworten wir auf dieser Seite. Außerdem erklären wir Ihnen, wie Sie mit Mindtainr auch Ihre Instandhaltung schnell und einfach fit für die Zukunft machen.
Predictive Maintenance – der Blick in die Zukunft
Vergleich – die vier Arten von Instandhaltung
Diese Vorteile bietet Predictive Maintenance
Vorausschauende Instandhaltung – wie funktioniert das?
Predictive Maintenance im Betrieb einführen
Mindtainr macht Instandhaltung so einfach wie nie zuvor
Jetzt individuell beraten lassen
Glaubt man einer Studie der Unternehmensberatung Roland Berger aus April 2017, dann ist Predictive Maintenance ein „Schlüsselthema im deutschen Maschinenbau“. Die Unternehmensberatung hatte in Zusammenarbeit mit dem Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA) eine breit angelegte Umfrage durchgeführt. Ein Ergebnis: 81 Prozent der 153 befragten Unternehmen befassen sich intensiv mit dem Thema. 79% versprechen sich von der vorausschauenden Instandhaltung eine Leistungssteigerung Ihrer Maschinen. Bessere Produkte und Prozesse, eine erhöhte Verfügbarkeit und längere Lebensdauer der Anlagen sind nur einige der genannten Argumente für Predictive Maintenance. Auch die Reduzierung der Kosten spielt eine Rolle – ist für viele Betriebe jedoch eher ein positiver Nebeneffekt als der Hauptgrund für die Beschäftigung mit dem Thema.
Predictive Maintenance scheint also einer der Top-Trends im Zeitalter des IoT (Internet of Things) zu sein. Was aber macht die modernste aller Wartungstrategien so besonders? Wo ist der Unterrschied zum bereits verbreiteten Condition Monitoring? Wie schaffen es Unternehmen, durch den „Blick in die Zukunft“ den optimalen Zeitpunkt für die Wartung zu finden? Um den Predictive Maintenance zu verstehen, ist es hilfreich diese Strategie mit anderen, weniger innovativen Varianten zu vergleichen:
Überblick – die vier Arten von Instandhaltung
Reaktive Instandhaltung:: Die klassische Art der Wartung, bei der Maschinen nur dann repariert werden, wenn sie kaputt sind. Unnötige Folgeschäden, ein hohes Ausfallrisiko und hohe Kosten machen diese Vorgehensweise zum Auslaufmodell.
Vorbeugende/Präventive Instandhaltung: Wartung in festgelegten Intervallen verringert das Ausfallrisiko. Weil viele Teile ohne Rücksicht auf ihren Zustand (und dadurch oft zu früh) ausgetauscht werden, entstehen unnötig hohe Kosten.
Zustandsorientierte Instandhaltung: Der Ist-Zustand der Bauteile wird durch contition monitoring überwacht. Maschinen werden dann gewartet, wenn es sinnvoll ist. Teile werden nur dann getauscht, wenn sie verschlissen sind. Diese ressourcenschonende Form der Wartung spart auf Dauer bereits erhebliche Kosten.
Vorausschauende Instandhaltung: Predictive Maintenance bietet alle Vorteile der zustandsorientierten Instandhaltung – geht aber über das reine Condition Monitoring hinaus. Auch bei dieser Strategie wird der Ist-Zustand aller Bauteile permanent mit moderner Sensorik überwacht. Dank der Vernetzung aller Komponenten und Machine-to-Machine-Kommunikation (M2M) werden riesige Datenmengen gesammelt und analysiert. Die Kombination aus Big Data und Sensorik ermöglicht exakte Prognosen und einen Blick in die Zukunft: Probleme können vorhergesagt werden, lange bevor sie auftreten.
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Bevor wir uns im folgenden Kapitel ansehen, wie genau die vorausschauende Instandhaltung funktioniert, wollen wir uns zunächst einmal die wichtigsten Vorteile vor Augen führen:
Durch die permanente Auswertung von großen Datenmengen ist es möglich, den optimalen Zeitpunkt für die Wartung einer Maschine oder Produktionsanlage zu bestimmen.
Die Technik informiert so frühzeitig über eine bald anstehende Maßnahme, dass Ersatzteile bestellt und geeignete Mitarbeiter eingeplant werden können. Dadurch lässt sich die Wartung optimal in den Produktionsablauf integrieren.
Die Datenanalyse lässt nicht nur Rückschlüsse auf den Zustand der Maschinen zu, sondern auch auf die Qualität der Produkte. Versteckte Fehler werden aufgedeckt und die Prozesse und Produkte können verbessert werden.
Predictive Maintenance hilft, aus einer Anlage die bestmögliche Leistung herauszuholen. Zugleich werden durch die optimale Wartung die Kosten gesenkt und die Lebensdauer der Maschinen verlängert sich.
Nicht zuletzt wird auch die Betriebssicherheit erhöht.
Predictive Maintenance besteht im Wesentlichen aus drei Schritten. Im ersten Schritt werden Daten gesammelt. Anschließend werden sie analysiert. Und zu guter letzt werden aus den Ergebnissen der Vergangenheit und Gegenwert zuverlässige Prognosen für die Zukunft abgeleitet – und entsprechende Konsequenzen gezogen. In den folgenden Unterkapiteln versuchen wir, diese Theorie etwas anschaulicher zu machen.
Daten sammeln: Bigdata durch Vernetzung
Ohne Daten keine vorausschauende Wartung – aber wo kommen die Daten her? Um den Zustand der Anlage erfassen zu können, sind etliche Sensoren nötig, die permanent Informationen über alle relevanten Bauteile der Maschine liefern. Die Sensoren messen zum Beispiel die Temperatur, den Durchfluss, den elektrischen Widerstand und vor allem auch Vibrationen. Zum Einsatz kommen hierfür zum Beispiel die Technologien Ultraschall und Infrarot.
Die Überwachung der Maschinen durch Sensorik ist aber nur der erste Schritt – und auch bereits bei der zustandsorientierten Wartung üblich. Erst die Vernetzung aller Sensoren miteinander und der Vergleich mit Herstellerdaten macht die vorausschauende Wartung so erfolgreich. Je größer die gesammelte Datenmenge, desto mehr Chancen bieten sich im zweiten Schritt, der Analyse.
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Analytics: Alle Infos in Echtzeit
Unsere Anlagen sind mit Sensoren ausgestattet und vernetzt. Sie liefern permanent große Mengen an Daten an eine zentrale Stelle, zum Beispiel in die Cloud. Im zweiten Schritt geht es nun darum, diese Informationen auszuwerten. Moderne Instandhaltungslösungen wie Mindtainr liefern die nötige Analytics-Software bereits mit und informieren den Anlagenbetreiber permanent in Echtzeit über den Zustand seiner Maschine. Die Techniker erhalten nicht nur allgemeine Informationen über Drehzahl und Stückzahl, sondern werden auf einem übersichtlichen Dashboard zum Beispiel auch über Vibrationen und die Temperaturen der einzelnen Bauteile informiert.
Probleme vorhersagen und vorausschauend handeln
Erst in dem Moment, in dem die wahrscheinlichen Ereignisse in der Zukunft vorhergesagt werden können, wird Predictive Maintenance zu einem wirklich mächtigen Werkzeug. Das System hat alle Informationen über den aktuellen Zustand einer Produktionsanlage parat und zudem auch Zugriff auf die Daten aus der Vergangenheit. Diese Kombination macht es möglich, aufwändige Simulationen zu fahren und so die Wahrscheinlichkeiten von Ereignissen abzuleiten – in diesem Fall also Störungen vorherzusehen. Besonders interessant wird es dann, wenn ein Maschinenhersteller weltweit Daten sammelt und zur Verfügung stellt. Dann profitiert ein Unternehmen nicht nur von den Daten, die es selber sammelt, sondern von Betriebsparametern aller baugleichen Maschinen weltweit. Das Predictive-Maintenance-System lernt dann noch schneller, kann drohende Störungen zuverlässiger vorhersagen und proaktiv geeignete Gegenmaßnahmen empfehlen.
Die Vorteile liegen auf der Hand: Je früher ein Betriebsleiter über eine anstehende Wartung Bescheid weiß, desto reibungsloser lässt sich der Austausch der Teile in den Betriebsablauf integrieren. Ausfallzeiten können minimiert oder durch vorbeugende Maßnahmen komplett verhindert werden. Die Bereitschaftszeiten, in denen die Techniker für dringende Reparaturen oder Wartungen parat stehen, können reduziert oder im Idealfall komplett abgeschafft werden. Die Ingenieure können Ihre wertvolle Zeit verstärkt einsetzen, um Prozesse zu optimieren – und werden so dem Anspruch von Total Productive Maintenance gerecht. Die umfangreichen Messdaten helfen ihnen dabei, versteckte Fehler zu finden und die Produktivität der Anlage zu erhöhen.
Predictive Maintenance einführen – so starten Sie in Ihrem Betrieb
Grundvoraussetzung für die Einführung von Predictive Maintenance ist, dass die Maschinen und Anlagen mit moderner Sensorik ausgerüstet sind. Betriebe, die bereits auf zustandsorientierte Instandhaltung setzen, haben sehr wahrscheinlich bereits einen Teil der benötigten Sensoren installiert. Welche Technik im Einzelfall sinnvoll ist, sollten Sie gemeinsam mit Instandhaltungsexperten erörtern. Das Team der Günter Pauli GmbH berät Sie gerne. Rufen Sie uns am besten noch heute an!
Im zweiten Schritt gilt es dann, die Sensordaten zusammenzuführen. Alle Parameter werden zentral gespeichert und über eine Software verfügbar gemacht. Es ist nicht nötig, diese Technik selbst zu entwickeln und zu betreiben. Die Günter Pauli GmbH bietet mit Mindtainr bereits eine ausgereifte Technologie an, auf die Kunden über die Cloud zugreifen können.
Mehr auf Mindtainr.de
Mindtainr macht das Maschinen-Management so einfach wie nie zuvor
Mindtainr ist die perfekte Lösung für alle Unternehmen, die im Bereich Predictive Maintenance die ersten Schritte gehen möchten. Mit dem Connector Paket aus Sensoren und Gateway bringt Mindtainr alles mit, um auch Ihre Maschinen fit für die digitale Zukunft zu machen. Mindtainr bietet eine Reihe von Standard-Sensoren, die Schwingungen, Temperatur oder Strom messen. Wenn nötig installiert unser Team aber auch sehr spezielle Sensoren für besondere Anwendungen. Die gesammelten Daten laufen zusammen im Mindtainr Gateway, das speziell für den Einsatz in den Bereichen Industrie, Logistik und Binnenschiffahrt entwickelt wurde. Dank des integrierten Mobilfunk-Moduls lässt sich Mindtainr unabhängig von der vorhandenen IT-Infrastruktur betreiben. Die Daten werden automatisch analysiert und über verschiedene Kanäle wie Desktop-PC, Mobiltelefon oder E-Mail ausgeliefert. So sind Sie und Ihre Mitarbeiter stets im Bilder über den aktuellen Status Ihrer Anlagen.
Sie möchten in Ihrem Unternehmen Predictive Maintenance einführen? Dann forden Sie am besten noch heute eine kostenlose Demo von Mindtair an.
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Tags:Industrie 4.0, Instandhaltung, Instandhaltungsstrategien, Predictive Maintenance, Total Productive Maintenance, TPM
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