Altbewährtes hat trotz aller notwendigen Innovationen weiter Bestand und die „Basics“ einer Instandhaltung bleiben.

Wichtig ist heute und in der Zukunft die präzise Dokumentation sämtlicher Instandhaltungsleistungen. Dies sei gerne und oft wiederholt, weil es so essentiell ist.

„Denn was man schwarz auf weiß besitzt, kann man getrost nach Hause tragen“. Goethes Bonmot ( erlebte von 1749-1832 und war einer der intelligentesten Menschen) zeigt deutlich, dass er selbst offensichtlich schlechte Erfahrungen mit rein verbalen Versprechungen seiner Mitmenschen gemacht hat. Er plädierte pointiert dafür, wesentliche Dinge, um die es geht, schriftlich niederzulegen. Schwarz auf weiß. Tinte auf Papier. Nur ein solches Dokument erreicht eine Klarheit, Eindeutigkeit und Beständigkeit auf die man sich verlassen kann (die Haltbarkeit von modernen Speichermedien scheint doch wesentlich geringer zu sein als die Dauerhaftigkeit von Papier!?).

Wir sind im digitalen Zeitalter angekommen und der tägliche Datentsunami muss in geordnete und transparente Bahnen gelenkt werden.

Datenerfassung und Datenverarbeitung – Wissensmanagement ist die Grundlage aller Strategien im Unternehmen. Schaffen Sie eine Wissensdatenbank! Abteilungsübergreifend ist Datenmanagement für alle Bereiche 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 weiter zu entwickeln? Werblich versprochen werden den Betreibern und Unternehmen die effektivsten Tools um „Prediktive Maintenance“ effizient und schnell umzusetzen.

Doch was ist wirklich nötig, um eine prognostizierte Instandhaltung zu etablieren? Erfahrungen und Erkenntnisse aus der Vergangenheit sind auch hier ein wichtiger Baustein. „Condition Monitoring“ findet schon länger in den Betrieben statt und kann uns als ein Wegweiser hin zur Prognose des Ausfallverhaltens 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 oft ein Wunsch, der Wunsch, etwas zurzeit Unmögliches zu vollbringen. Es gibt an heutigen Maschinen und Anlagen in den Produktionen sehr viele Unbekannte. Noch können wir nicht immer alle Daten sammeln und durch den Datenschutz schon gar nicht verwerten.

Die Fehlbedienung von Maschinen sowie der Faktor Mensch sind Themen, die äußeren Bedingungen ein weiterer unberechenbarer Faktor den es zu berücksichtigen gilt.

Das Wetter mit Luftdruck, Luftfeuchtigkeit und Jahreszeiten macht z. B. einen Unterschied für die Maschinen in der Produktion.

Die Wiederholgenauigkeit beim Rüsten und Umbauen von Maschinen ist ein Problemfeld, und vieles andere mehr.

Die Mitarbeiter werten ständig Daten aus und analysieren die Zustände, um bei Bedarf mit den richtigen Korrekturmaßnahmen 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 ist wichtig 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 zahlreiche Analysen für die Instandhaltung. Sensoren reagieren im Betrieb anders als im Labor. Und eine Vorhersage über das Ausfallverhalten einer Produktionsanlage muss genau 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 irgendwann einmal einen Havarieschaden einer Maschine hinnehmen müssen. Es gilt, hier aus den neuen Erfahrungen optimierte Prozesse ab- und einzuleiten.

Datenmanagement bedeutet „Daten sammeln und auswerten“ um Metadaten zu generieren. Daraus muss eine Wissensdatenbank für das gesamte Unternehmen wachsen. Stammdaten sind 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, aus Verbänden und Institutionen.

Datensicherheit und Datenverarbeitung sind ein weiterer Kern der Umsetzung.

Doch die Chancen zu einer nachhaltig positiven Entwicklung sind riesig.

Die größten Vorteile von Prediktive Maintenance aus Sicht der Instandhaltung und der Produktion sind eine zielgerichtete Produktionsplanung, ein stabiler Nutzungsgrad der Maschinen und die bestmögliche Vermeidung ungeplanten Maschinenausfälle. 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 Prediktive Maintenance-Lösungen. Der VDI erwartet daher ein dynamisches Marktumfeld im Bereich der Instandhaltung 4.0 im Rahmen der Industrie 4.0.