Prädiktive Wartung in der Produktion
Die Produktion ist die Säule, auf der viele Unternehmen aufbauen. Die große Herausforderung für diese Unternehmen, unabhängig von ihrer Branche, besteht darin, die Produktionszeit zu erhöhen und Prozessfehler zu minimieren, da beide Faktoren letztlich Geld bedeuten. Klare Beispiele hierfür finden sich in der Lebensmittelbranche, im Einzelhandel, in der Chemieindustrie oder in der Automobilindustrie.
In diesen und vielen anderen Branchen ist die Betriebszeit der Produktionslinien Gold wert, was es erforderlich macht, aus jeder Maschine die maximale Leistung herauszuholen und die Prozesse zu optimieren. Die Wartung ist daher eine entscheidende Aufgabe, da unerwartete Stillstände oder Ausfallzeiten, die über den geschätzten Wert hinausgehen, die Produktionskosten erhöhen und sich direkt entweder auf den Unternehmensgewinn oder auf den Produktpreis auswirken – im letzteren Fall mit möglichen Folgen für den Absatz.
Wenn ein Fahrradhersteller in der Fertigung von Carbonrahmen eine schwerwiegende Störung erleidet, die Linie 12 für zwölf Stunden stillgelegt wird, steigt der Stückpreis im betreffenden Zeitraum um X %, die entweder vom Unternehmen durch eine Gewinnminderung getragen oder auf die Produktkosten und damit auf Großhändler oder Endkunden umgelegt werden. Dabei ist zu berücksichtigen, dass nicht nur die Ausfallzeit der Produktion Kosten verursacht, sondern auch das Material und das Personal, die benötigt werden, um die Linie wieder auf den geplanten Produktionsstand zu bringen.
Keine Maschine ist davor gefeit, Störungen, Defekte oder Leistungseinbußen zu erleiden … mehr noch, keine Maschine ist davor gefeit, dass solche Umstände ohne Vorwarnung oder Anzeichen auftreten, die es den Wartungsteams ermöglichen würden, Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, die zwar ebenfalls kostspielig, aber geringer ausfallen würden.
Lösung: prädiktive Wartung
Heutzutage ermöglichen uns Big Data, Künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge (IoT), die Wartung auf ein höchstes Effizienzniveau zu heben und Problemen bei Industriemaschinen zuvorzukommen. Zu wissen, was passieren wird, bevor es geschieht, mag nach Science-Fiction klingen, ist aber bereits Realität. Wie gelingt uns das? Mit Werkzeugen der prädiktiven Wartung.
Prädiktive Wartung ist eine Technik, die auf der Nutzung von Daten und deren Umwandlung in verwertbare Informationen basiert und es ermöglicht, Entscheidungen zu vereinfachen und Probleme vorherzusehen, bevor sie tatsächlich auftreten. Die Vorhersagen werden umso genauer, je mehr Daten vorliegen und je höher deren Qualität ist – ein Punkt, bei dem das Internet der Dinge eine entscheidende Rolle spielt.
Die Entwicklung der Sensortechnik, die von Tag zu Tag fortschrittlicher und kostengünstiger wird, ermöglicht es, das gesamte Potenzial des Internets der Dinge auszuschöpfen und die Produktionslinien kontinuierlich in Echtzeit zu überwachen, um Anomalien im Betrieb der Maschinen zu erkennen und mögliche Ausfälle oder Störungen vorherzusehen.
Um die genannten Vorhersagen zu treffen, werden Werte wie Vibration, Temperatur, Verschiebung, Geschwindigkeit usw. gemessen. Jede Abweichung von den typischen Referenzparametern – bei einem oder mehreren dieser Werte – kann auf ein größeres Problem hinweisen, das frühzeitig behoben werden kann, wodurch Ausfallzeiten und Wartungskosten minimiert werden.
Mit anderen Worten: Die prädiktive Wartung basiert auf der Abfolge von Erkennung, Analyse und Eingriff. Dadurch lassen sich zum einen starre, kalendarisch geplante Korrekturmaßnahmen vermeiden, die nicht den tatsächlichen Bedürfnissen der Maschinen entsprechen, und zum anderen mögliche Störungen frühzeitig erkennen, um größere, zeit- und kostenintensivere Schäden zu verhindern.
Dadurch erhöht sich die Produktionszeit der Maschinen, die Lebensdauer der Bauteile verlängert sich, da diese nur bei Schäden oder Abweichungen vom optimalen Zustand ausgetauscht werden, und die Planungssicherheit steigt (Analyse des besten Zeitpunkts für einen Stillstand, Bewertung des Material- und Personalbedarfs usw.), was den Stress der Teams reduziert und ihr Vertrauen stärkt – dank vereinfachter und zugleich präziserer Entscheidungsfindung.
Mehr Produktivität, Qualität und Rentabilität
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Übergang von der vorbeugenden zur prädiktiven Wartung die Eingriffe an der Maschinerie reduziert, da diese nur noch dann erfolgen, wenn sie wirklich notwendig sind; die Ausfallzeiten der Produktionskette minimiert; die Ausgaben für Teile und Ersatzteile senkt; die Ausschussquote verringert; und die Vorhersagbarkeit erhöht, sodass Arbeiten in Schwachlastzeiten geplant werden können, in denen ein Stillstand weniger kostspielig ist. Und was bedeutet das konkret? Mehr Produktivität, mehr Qualität und mehr Rentabilität.