In unserer Serie „Smart Information: Daten machen die Wartung intelligent “ betrachten wir die einzelnen Evolutionsstufen der Instandhaltungspyramide, beleuchten Vor- und Nachteile der einzelnen Wartungsstrategien und zeigen Wege zur Umsetzung auf.
In der dritten Stufe der Wartungspyramide, der Condition Based Maintenance oder zustandsorientierten Instandhaltung, werden erstmals technische Einrichtungen eingesetzt: In die Maschine werden Sensoren eingebaut, die Alarm schlagen, wenn ein Parameter seinen üblichen Wertebereich verlässt. Es wird also sozusagen während des Defekts reagiert, beziehungsweise wenn eine Regel verletzt wird – ein Lager darf nicht über X Grad heiß werden, ein Druckverlust nicht über einen Wert Y steigen. Wird dieser Wert überschritten, ist eine Wartung fällig.
Man könnte zum Beispiel an einem Motor die Präzision der Zahnriemensteuerung ständig prüfen. Beginnt der Zahnriemen zu reißen, werden wohl erst die Gewebelagen im Inneren des Riemens reißen, wodurch der Riemen länger wird und die Steuerzeiten ungenauer. Eine technische Einrichtung könnte nun den Motor stoppen, bevor der Riemen reißt. Man nimmt einen ungeplanten Defekt oder Ausfall in Kauf, vermeidet aber die Folgekosten des Schadens.
Analog zur operativen Wartung lässt sich die Instandhaltung auch im taktischen Bereich durch Planung verbessern. Bei der Instandhaltungsstrategie Condition Based Maintenance wird sozusagen sehenden Auges gewartet, bis eine Schwelle überschritten wird – man könnte aber auch schon vorausschauend reagieren, wenn sich die Messwerte in Richtung der Grenze bewegen.
Auch hier wirkt sich die Planbarkeit der Instandhaltung positiv auf Lagerung und Logistik aus. Wenn sich ein Defekt ankündigt, können die notwendigen Teile rechtzeitig bestellt werden, bestenfalls direkt über den digitalen Ersatzteilkatalog - ohne Schnittstellen und Medienbrüche. Servicetechniker, Kräne und andere Spezialwerkzeuge lassen sich vorausschauend buchen – vor allem in Verbindung mit einer umfassenden Dokumentation, die beispielsweise den Bedarf an solchen Geräten enthält. Gut verfügbare Ersatzteile lassen sich „just in time“ bestellen, um die Kapitalbindung zu reduzieren.
Hier kommt man zur Predictive Maintenance, zur vorausschauenden Wartung. Die Sensordaten werden laufend ausgewertet und in die Zukunft interpoliert. Man erkennt also einen beginnenden Defekt oder Ausfall und versucht zu berechnen, wann das Bauteil endgültig versagen wird. In diesen Zeitraum wird dann der Wartungstermin zu einem günstigen Zeitpunkt eingeplant. Hierbei kommen Data Analytics-Technologien zum Einsatz, mit deren Hilfe Anomalien erkannt und einem Defekt und einem Bauteil zugeordnet werden. Auf Basis der Änderungsrate lässt sich dann eine zeitliche Vorhersage treffen.
Mit einem digitalen Ersatzteil- und Service-Informationssystem schaffen Sie die Basis für die Umsetzung von Predictive Maintenance. Sie entwickeln mit Hilfe des zentralen Portals für alle Wartungs- und Service-Informationen ein umfassendes, digitales Verständnis über Ihre Maschinen und Anlagen. Sie bauen einen „Digital Information Twin“ – ein intelligentes Datenmodell - Ihrer Maschinen und Anlagen auf. Durch Verknüpfung von IoT-Daten mit Lagerbeständen und Ersatzteilen optimieren Sie Ihre Prozesse, senken Kosten und stellen Ihr Unternehmen optimal für die Zukunft auf.
Im nächsten Blogbeitrag lesen Sie mehr über die beiden Spitzenpositionen der Wartungspyramide - Reliability Based Maintenance und Financially Optimized Maintenance.
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