Preventive maintenance – Prediktive Maintenance

Preventive maintenance – Prediktive Maintenance

The right tool and proper maintenance help.

„A forest worker painstakingly crushes a giant stack of wood and comes slowly and effortlessly forward. Walkers come by and watch the woodworker for a while, then ask him why he does not sharpen the saw first. The woodworker shakes his head and says: They see my work. I have no time, I have to saw. „

„Datenerfassung und Datenverarbeitung – Wissensmanagement ist die Grundlage aller Strategien im Unternehmen- Schaffen sie eine Wissensdatenbank – Abteilungsübergreifend ist Datenmanagement für alle Abteilungen ein Thema – Stammdatenmanagement betrifft das ganze Unternehmen.

Wie sieht der Weg aus den Unternehmen beschreiten müssen um ihre Instandhaltung von korrektiver Instandhaltung zur prognostizierten Instandhaltung zu bekommen. Versprochen werden den Betreibern und Unternehmen die einfachsten und effektivsten Tools um Prediktive Maintenance einfach und schnell umzusetzen.

Doch was ist wirklich nötig um eine prognostizierten Instandhaltung zu etablieren? Erfahrungen und Erkenntnisse aus der Vergangenheit sind da ein wichtiger Baustein. Condition Monitoring findet schon länger in den Betrieben statt und kann uns als ein Wegweiser hin zur Prognose von Ausfallferhalten von Maschinen und Anlagen dienen. Auswertung und Analyse der gewonnen Daten werden als weiterer Baustein zum Gelingen von Prediktive Maintenance benötigt.

Doch bisher bleibt Prediktive Maintenance ein Wunsch, der Wunsch etwas zur Zeit unmögliches zu vollbringen. Es gibt an den heutigen Maschinen und Anlagen in den Produktionen zu viele Unbekannte. Noch können wir nicht alle Daten sammeln und durch den Datenschutz schon gar nicht verwerten.

Die Fehlbedienung von Maschinen und der Faktor Mensch ist ein Thema, die äußeren Bedingungen sind ein Thema. Das Wetter mit Luftdruck, Luftfeuchtigkeit und Jahreszeiten machen einen Unterschied in der Produktion. Die Wiederholgenauigkeit beim Rüsten und umbauen von Maschinen ist ein Thema, und und und.

Die Mitarbeiter werten ständig Daten aus und analysieren die Zustände um bei Bedarf mit den richtigen Korrekturmaßnahemen für einen reibungslosen Ablauf zu sorgen.Kein Fahrstuhl, keine automatische Tür, kein Zug und kein Flugzeug können ohne condition Monitoring sicher betrieben werden.

Es gilt die Daten richtig zu nutzen und zu schützen. Und es gilt die richtigen Daten zu erhalten um konkrete Aussagen und Prognosen treffen zu können. Und mittels condition Monitoring machen wir Instandhalter das schon seit Jahren. Drehzahlen, Stromaufnahmen, Temperaturen, Druck, Volumenströme, Vibrationen und Schwingungen werden seit Jahren detektiert und liefern der Instandhaltung Daten zur Vorgehensweise und Planung ihrer Aktivitäten.

Das bedeutet erstmal viel Arbeit und Analysen für die Instandhaltung. Sensoren reagieren im Betrieb anders als im Labor. Und eine Vorhersage über das Ausfallverhalten einer Produktionsanlage muss passen. Ausfälle sind in der Regel ein kostenintensives Unterfangen und sollten daher vermieden werden. Das bedeutet nicht, dass sie durch eine optimale Instandhaltungsstrategie nicht doch auch mal einen Havarieschaden einer Maschine hinnehmen müssen. Es gilt hier aus den neuen Erfahrungen optimierte Prozesse einzuleiten.

Datenmanagement bedeutet Daten sammeln und auswerten. Daraus muss eine Wissensdatenbank für das gesamte Unternehmen wachsen. Stammdaten ist ein Kernthema für die erfolgreiche Digitalisierung und Industrie 4.0 Umsetzung. Eine Datenbank benötigt ein Netzwerk aus dem Betreiber, den Lieferanten, den Maschinenherstellern, den Dienstleistern, Verbände und Institutionen.

Datensicherheit und Datenverarbeitung ist ein weiteres Kernthema der Umsetzung.

Doch die Chance zur positiver Entwicklung sind riesig.

Die größten Vorteile von Predictive Maintenance aus Sicht der Instandhaltung und der Produktion sind eine zielgerichtete Produktionsplanung, ein stabiler Nutzungsgrad der Maschinen und die Vermeidung von ungeplanten Maschinenausfällen-sofern sich sowas überhaupt realisieren lässt- Gründe, die dazu beitragen, dass immer mehr Fertigungsunternehmen heute eine vorausschauende Wartung mittels Echtzeit-Daten im Einsatz haben bzw. die ersten Schritte in dieser Richtung unternehmen. Auch die Hersteller von Maschinen und Anlagen planen einen massiven Ausbau ihres Angebots an Predictive Maintenance-Lösungen. Der VDI erwartet daher ein dynamisches Marktumfeld im Bereich der Instandhaltung 4.0 im Rahmen von Industrie 4.0.

Gute Organisation und standardisierte Abläufe erleichtern es hier der Instandhaltung und der Produktion auf Störungen und Ausfälle zu reagieren und die entsprechenden Maßnahmen zu ergreifen.

Mittels neuer Sensorik werden Maschinenzustände genau überwacht. Abweichungen von Sollwerten veranlassen die Anlage zur automatischen Meldung an die Instandhaltung.

Prediktive Maintenance

Pre Maint

Qualitätsmanagement