Predictive Maintenance

Vorausschauende Wartung für Industrie 4.0

Wartungs- und Instandhaltungsintervalle wirken sich in der Produktions- und Fertigungsindustrie auf die Kosten aus. Dank vorausschauender Wartung, neudeutsch Predictive Maintenance, laufen in der Industrie 4.0 die Verfügbarkeit der Produktion, Umrüstungskosten, Abnutzung und Werkzeugwechsel deutlich effizienter ab.

Vorausschauende Wartung in der Industrie 4.0

Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) sorgt für verbesserte Produktionsabläufe.

Die aktuelle Expertise und Transparenz in der deutschen Produktions- bzw. Fertigungsindustrie ist gut. Mittels ERP-, Manufacturing-Execution-Systemen (MES) und den dazugehörigen Leitständen liegen vielfältige Informationen vor und bieten damit eine sehr gute Basis für die Verwaltung der Produktion. Dennoch beeinträchtigen Produktionsprobleme und nicht optimal abgestimmte Wartungstätigkeiten die maximale Auslastung der Fertigungsabläufe. Die oftmals getrennt verantworteten Bereiche Verpackung, Produktion, und Qualitätssicherung klagen über individuelle Optimierungsbedarfe und streben einen Produktionsprozess an, bei dem alle Erfahrungen in die Ablaufkette einfließen.

Das Thema Industrie 4.0 bietet hierzu unterschiedliche Lösungsansätze, die jeweils auf drei verschiedenen Dimensionen fokussieren:

  1. Optimierung und „Digitalisierung“ des Produktes,
  2. Optimierung der Produktion und
  3. Verbesserung des Wertschöpfungsnetze.

Dabei wird Predictive Maintenance als Unterthema im Umfeld der Produktionsoptimierung verstanden. Die Technologie unterstützt die Idee, auf Basis von Daten in Kombination mit statistischen Methoden, Prognosen für die Zukunft zu erstellen. Diese erlauben den Reifegrad der Wartungsstrategie von reaktiven Wartungen über präventive und zustandsorientierten Wartungen hin zu vorausschauenden Wartungen – der Traum aller Fertiger.

Mittels Simulation, Assoziation, Segmentierung, Zeitreihenanalyse, Klassifikation und Regression werden vorhandene Daten in Korrelationen gestellt, um Aussagen und Prognosen für die Zukunft zu treffen. Hierbei geht es immer um die Frage „was wird sein“ und nicht wie bisher um die Frage „was kann ich aus den historischen Daten ableiten“. Reichen die vorhandenen Daten nicht aus, oder besteht der Wunsch oder die Notwendigkeit Umgebungsdaten über Temperatur, Feuchtigkeit ins Kalkül zu ziehen, werden mittels additiver Sensoren diese Daten zugespielt und analysiert.

Sensorüberwachung erlaubt neben der klassischen Produktionsanlagenüberwachung, Werkzeugverschleiß und seinen Verbrauch, Qualitätsstatistiken des Produkts aus Bildung von Toleranzfeldern und damit die Basis für eine vollständige Betrachtung der Produktionszusammenhänge und deren perspektivischer Prognose. Der Traum scheint erfüllbar.

Die Strategie für Industrie 4.0

Technisch ist das Beschriebene bereits Realität – mittels Big Data, Analytics und Business-Intelligence-Lösungen werden logische Klammern über die Sensoren, ERP- und MES-Systeme gebildet und damit Kontexte für die Daten erstellt und prognostiziert. Dennoch sind aus der Erfahrung der Stuttgarter Cenit AG, „die Ansatzpunkte in den Beratungs- und Umsetzungsprojekten weiterhin die bereits bekannten. Die Erhöhung der Lebensdauer der Anlage, Optimierung der Nutzungsdauer, Verbesserung der Betriebssicherheit und Betriebsabläufe sowie die Reduzierung von Störungen stehen bei den Projekten im Fokus“.

Allerdings diskutieren die Verantwortlichen nicht nur die Idee von „Predictive Maintenance and Quality (PMQ)“, sondern wollen diese Vision auch erreichen. Dabei sind die Startpunkte von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich – eben abhängig von den individuellen Produktionsabläufen – so dass individuelle Strategien für die Optimierung und Auswahl der zukünftigen Wartungsstrategie akzeptiert werden.

Der Investitionsschutz und die Sorge, alles etablierte nicht mehr nutzen zu können, haben die Reifegrade der Industrieunternehmen auf ihrem Weg zur Industrie 4.0 langsam gemacht. Doch die aktuelle Diskussion in den Medien darüber sowie die Erkenntnis, dass oftmals vorhandene Technologien genutzt werden können, um die Aussagequalität zu steigern, fördern Vorhaben zu PMQ. Der aus einer sequentuellen Vorgehensweise erstellte Transformationsplan erlaubt das Management des Risikos bei der Umsetzung und stellt eine konkrete Überprüfbarkeit der Ergebnisse in jedem Schritt sicher.

Die Erfahrung hat gezeigt, dass das frühzeitige Erstellen einer Strategie und einer Vision von Predictive Maintenance and Quality hilft, fokussiert auf dem „langen“ Weg zur optimierten Produktion zu bleiben. Eine PMQ-Strategie erlaubt eine objektive Bewertung der vorhandenen Situation, die Priorisierung entlang der antizipierten Einsparpotentiale und dient als schrittweiser Weg für die Transformation in die digitale Welt in der, die aktuelle Produktion direkt in die Planung der zukünftigen Produktion eingebunden wird. Erste Projekterfolge sorgten laut Cenit bei Kunden für mehr als zehn Prozent Reduktion von Ausschuss, bei gleichzeitiger Reduktion der Ausfallzeiten der Fertigung und der Weg ist erst begonnen.

Bildquelle: Thinkstock/Huntstock

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