Prescriptive Maintenance

Dipl.-Ing Manuel Geier, I-Care Deutschland GmbH / dsc,

Instandhaltung mit Vorausschau

Oft befindet sich die Instandhaltung konstant im Feuerwehr-Modus, um das zu überwinden, ist ein guter Instandhaltungsplan notwendig, zu dessen Bestandteilen auch die vorausschauende Instandhaltung gehört. Die Basis dafür ist die Erfassung, Konsolidierung und Analyse der richtigen Daten. Mit einem zentralen Datenportal kann die Instandhaltung stetig in Richtung Prescriptive Maintenance optimiert werden.

Damit die Instandhaltung nicht nur reagiert, sondern vorausschauend handeln kann, ist gute Planung notwendig. © iI-Care

Die Hauptherausforderung in der Instandhaltung vieler Unternehmen: Das Team ist dauerhaft damit beschäftigt, die Folgen ungeplanter Ausfälle so schnell wie möglich zu beseitigen, damit die Produktion weiterlaufen kann und sich der Ausfall nicht zu stark auf Folgeabläufe auswirkt. Eine weitere Herausforderung der Instandhaltung liegt im Personalmanagement, wenn sich das Wissen bei einer einzigen Person als Spezialisten bündelt. Fällt diese wegen Krankheit oder Urlaub aus oder verlässt sie den Betrieb, entsteht eine große Wissenslücke, die nicht ohne Weiteres zu schließen ist.

Unternehmen beginnen sich oft erst für die Optimierung der Instandhaltung zu interessieren, wenn es zu einem gravierenden Ausfall kam, der große Schäden verursacht hat. Erst dann werden Ressourcen vorgehalten, damit sich so ein Fall nicht wiederholt. Manche Bemühungen zur Verbesserung der Instandhaltung sind wegen eines Ressourcenmangels nicht effektiv. In anderen Fällen werden Vorgaben wie die Implementierung von vorausschauender Instandhaltung von der Konzernebene nach unten weitergereicht, das Team vor Ort benötigt aber Anleitung und Unterstützung bei der Umsetzung. Wieder andere Unternehmen sind überfordert mit der Auswahl der Angebote und Begrifflichkeiten, sie benötigen Orientierung und eine sinnvolle Vorgehensweise.

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Das Instandhaltungsmanagement optimieren

Um ihr Instandhaltungsmanagement zu verbessern, benötigen Unternehmen einen belastbaren Instandhaltungsplan. Er fußt auf vier Säulen: die ausfallorientierte Instandsetzung, bei der defekte Teile ersetzt werden, sowie der laufzeitbedingte Austausch, das heißt die vorbeugende bzw. zeitbasierte Instandhaltung (Preventive Maintenance). Die dritte Säule ist die vorausschauende bzw. zustandsorientierte Instandhaltung (Predictive Maintenance): Der Austausch erfolgt hier nicht blind, sondern gezielt, auf Basis von Messdaten. Die letzte Säule ist die proaktive Instandhaltung, bei der optimale Umgebungsbedingungen für die Maschinen geschaffen werden, um Fehlerquellen auszuschalten. Sofern eine gute Datengrundlage vorhanden ist, kann hier auch die Brücke zu Prescriptive Maintenance geschlagen werden.

Die optimale Gestaltung des Instandhaltungsplans kombiniert diese Möglichkeiten zu einem perfekten Mix. Gerade der Einsatz einer zustandsorientierten Instandhaltungsstrategie kann die Anlagenverfügbarkeit signifikant erhöhen. Ungeplante Ausfälle lassen sich so größtenteils vermeiden und Investitionen können an den richtigen Stellen getätigt werden. Eine zustandsorientierte Instandhaltung ist zum Beispiel bei teuren Anlagen oder Anlagenkomponenten mit langen Lieferzeiten sinnvoll, etwa wenn ein Getriebeelement erst in einem halben Jahr geliefert werden kann. Auch Anlagen, die für die Produktion hochpreisiger Produkte wie Pharmaartikel eingesetzt werden, sollten überwacht werden.

Doch auch so anscheinend simple Komponenten wie ein gutes Schmierprogramm, das eher der präventiven Instandhaltung zuzurechnen ist, sind wichtige Bestandteile eines optimalen Instandhaltungsplans. Denn man darf nicht vergessen: Ein Großteil der ungeplanten Ausfälle erfolgt wegen falscher Schmierung, wenn zu viel, zu wenig oder mit dem falschen Produkt geschmiert wird. Dem kann vorgebeugt werden. Und man mag überrascht sein, wie wichtig hier eine gute Datenerfassung ist. Grundsätzlich ist eine solide Datenbasis eine wichtige Voraussetzung für die kontinuierliche Optimierung eines Instandhaltungsplans. Sie gilt es, zentral auf einer Plattform zu sammeln, zu verbinden, zu verwalten und zu analysieren. Über Algorithmen, Analysen und Augmented Intelligence können dann Schäden früh erkannt und auch wiederkehrende Probleme identifiziert werden.

Die Fallstricke auf dem Weg zur optimalen Instandhaltung

Es gibt einige Fallstricke auf dem Weg zur optimierten Instandhaltung, denn oftmals fällt es Unternehmen schwer, den richtigen Mix zu finden. So ist zum Beispiel der laufzeitbedingte, präventive Austausch nicht per se sinnvoll. Dabei werden häufig auch Teile ausgetauscht, die noch funktionsfähig sind. Und: Gerade nach einem Einbau ist die Wahrscheinlichkeit von Problemen statistisch gesehen erhöht, gleichzeitig ist die Mehrzahl der Ausfälle statistisch laufzeitunabhängig.
Manche Unternehmen setzen ihr Budget falsch ein oder kennen die wirklich kritischen Anlagen nicht. So lassen sie für ihre Anlagen einmal jährlich eine Schwingungsmessung durchführen. Sinnvoller wäre es, die wichtigsten Anlagen konstant zu überwachen, statt alle stichprobenartig.

Ein weiteres Problem stellt ungeeignete Sensorik dar: Nur wenn man weiß, welche Schadensfälle detektiert werden sollen, kann die richtige Sensorik ausgewählt und installiert werden. Sie ist der erste Baustein für genaue und gute Daten: Misst ein Schwingungssensor zum Beispiel einen zu niedrigen oder zu hohen Frequenzbereich, werden Fehler außerhalb des Messfensters nicht wahrgenommen und wertvolle Reaktionszeit kann damit verloren gehen. Hier ist einschlägiges Wissen über die Parametrisierung der Sensorik unabdingbar; darüber hinaus muss die Zuordnung von Datenstämmen und Messpunkten korrekt erfolgen. Weitere Probleme tauchen auf, wenn zum falschen Zeitpunkt oder nicht oft genug gemessen wird. Die Haupthürde liegt für viele Betriebe jedoch in einer fehlenden zentralen Datenplattform. Denn Daten müssen vernetzt werden, um einen Mehrwert zu schaffen.

Den Instandhaltungsplan aufsetzen

Wegen dieser diversen Herausforderungen kann es sinnvoll sein, sich externe Unterstützung für das Aufsetzen des Instandhaltungsplans einzuholen. So kann zunächst ein Audit oder ein Assessment vorgenommen und der Ist-Zustand vor Ort erfasst werden. Danach wird das Ziel bestimmt: Das Unternehmen legt die Messlatte fest, je nachdem, ob es sich mit einem anderen Werk vergleichen will oder einen Industrie- oder sogar den Weltklassestandard anstrebt.

Es sollte dann aufgezeigt werden, mit welchen Maßnahmen sich die schnellsten Erfolge erzielen lassen. Zentral im Prozess ist die Kritikalitätsanalyse. Hierbei wird aufgeschlüsselt, welche Anlagen besonders kritisch für die Produktion sind und deren Ausfall es auf jeden Fall zu vermeiden gilt: Für sie bietet sich eine dauerhafte Überwachung an. Bei anderen Maschinen kann der Fokus darauf liegen, Schäden auftreten zu lassen und sie möglichst zeitnah zu beheben.

In Kooperation mit dem jeweiligen Unternehmen können dann die Umsetzungsvarianten eruiert werden: Es kann die Maßnahmen der Handlungsempfehlungen selbst implementieren, sich anleiten lassen oder den Vorgang outsourcen. Der Implementierung schließt sich die Überwachung und Messung der Anlagen an. Mit einer umfassenden Diagnostik wie Infrarot-, Vibrationsmessungen oder Ultraschall kann eine Früherkennung der Fehler erfolgen, sodass die Behebung geplant erfolgen kann.

Zentrale Datenplattform für Prescriptive Maintenance

Daten stehen bei der Industrie 4.0 im Fokus und sind damit das A und O für die Produktion. Mit einer leistungsfähigen Datenplattform können sie analysiert und wichtige Erkenntnisse daraus gewonnen werden. Generierte KPIs (Key-Performance-Indicators beziehungsweise Leistungskennzahlen) können dann als Entscheidungsgrundlagen für das Management dienen.

Im Zentrum des Kreislaufs von der Erfassung des Status Quo, über die Implementierung von Maßnahmen, Überwachung und Nachjustierung muss also eine Datenplattform stehen, die alle erhobenen Daten und Berichte integriert, konsolidiert und bereitstellt. Die Plattform sollte sich durch ihre Offenheit für andere Systeme und Sensoriken auszeichnen, um Daten aus anderen Systemen ziehen zu können.

Eine solche Plattform ermöglicht dann den Schritt von Predictive zu Prescriptive Maintenance, von der vorausschauenden Instandhaltung hin zu einer agilen Strategie, die konstant optimiert, die Leistung steigert und Risiken weiter minimiert. Dafür werden Daten aus verschiedenen Quellen, Geräten, Sensoren und der Historie zusammengeführt – mit standardisierter Konnektivität sowie IoT-Protokollen. Sie werden angereichert und unter Gesichtspunkten von Big Data und Machine Learning prozessiert. Daraus lassen sich neue Einsichten gewinnen, um die Instandhaltung stetig zu optimieren.

Denn Predictive Maintenance verhindert nicht die Entstehung eines Schadens in einer Anlage. Zustandsorientierte Instandhaltung hilft nur, einen sich entwickelnden Schaden frühzeitig zu entdecken und so einen ungeplanten Stillstand zu vermeiden. Prescriptive Maintenance stellt hingegen die Frage, was getan werden muss, damit der Schaden erst gar nicht entsteht. Und im Idealfall kann die Maschine diese Frage auch noch selbst beantworten. Doch bis es soweit ist, muss der Mensch das Handeln übernehmen und entsprechende Maßnahmen einleiten. Unabhängig davon ist eine gute Datengrundlage entscheidend für den Erfolg der ergriffenen Maßnahmen.

Effektive Instandhaltung beginnt mit einem Plan, in dem zustandsorientierte Technologien integriert sind, um ungeplante Ausfälle der Produktionsanlagen zu vermeiden. Mit dem richtigen Mix aus Instandhaltungsansätzen gelingt es Unternehmen, proaktiv zu agieren, statt in der Reaktion festzusitzen. Die Voraussetzung dafür ist eine solide Datenbasis aus der Überwachung der Anlagen mit passender Sensorik. Werden diese Daten auf einer zentralen Plattform konsolidiert, kann der Schritt zu Prescriptive Maintenance gegangen werden.

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