Was ist vorausschauende Instandhaltung?
Die vorausschauende Instandhaltung bewertet kontinuierlich den Zustand des Equipments in Echtzeit und hilft Ihnen, die Leistung, Betriebszeit und Lebensdauer der Geräte bzw. Anlagen zu maximieren und gleichzeitig die Gesamtbetriebskosten zu minimieren.
Definition der vorausschauenden Instandhaltung
Die vorausschauende Instandhaltung ist ein Ansatz der Instandhaltung, bei dem der Schwerpunkt darauf liegt, die Signale Ihrer Unternehmensanlagen zu deuten. Die Maschinen in Ihren Fabriken, Ihre Lkw-Flotte und Ihre Industrieanlagen – sie kommunizieren schon seit Jahren mit Ihnen. Wenn Sie genau „hinhören“, erkennen Sie, wann Ihre Maschinen kurz vor dem Ausfall stehen und was für einen längeren und reibungsloseren Betrieb nötig ist.
Mit der vorausschauenden Instandhaltung kann Ihr Unternehmen Anlagenprobleme antizipieren und Wartungsarbeiten planen, wenn und wo sie unmittelbar anstehen. Sie erhalten die nötigen Informationen, um Ihre Anlagen mit maximaler Leistung zu betreiben – ohne sie zu überlasten und kostspielige Ausfälle zu riskieren. Durch die Vernetzung von IoT-fähigen Unternehmensanlagen, die Anwendung fortschrittlicher Analysen auf die von ihnen generierten Echtzeitdaten und die Nutzung der daraus gewonnenen Erkenntnisse zur Erstellung kostengünstiger, effizienter Wartungsprotokolle verhindert die vorausschauende Instandhaltung Anlagenausfälle, reduziert Ausfallzeiten und verlängert die Gesamtlebensdauer wichtiger Anlagen.
Warum ist vorausschauende Instandhaltung heute so wichtig?
Die vorausschauende Instandhaltung ist wichtig, weil sie Unternehmen Zeit und Geld spart, indem sie kostspielige und den Betriebsablauf störende Anlagenausfälle verhindert. Da die Kunden immer mehr Wert auf die Verfügbarkeit von Produkten legen, können Unternehmen mit Programmen zur vorausschauenden Instandhaltung ohne Unterbrechungen produzieren. Das Ergebnis ist eine dauerhafte Kundentreue, höhere Einnahmen und ein größerer Wettbewerbsvorteil.
Intelligente Lösungen für die vorausschauende Instandhaltung sagen voraus, wann eine Anlagenwartung erforderlich ist, helfen, die Kosteneffizienz zu steigern, und optimieren komplexe Anforderungen an das Enterprise Asset Management. Einfach ausgedrückt: Durch den Einsatz von Technologie für die vorausschauende Instandhaltung kann Ihr Unternehmen Zeit und Geld sparen und sich viele Probleme ersparen.
Wie funktioniert vorausschauende Instandhaltung?
Die vorausschauende Instandhaltung erfasst und analysiert Equipmentdaten in Echtzeit, um potenzielle Probleme vorherzusagen, bevor sie zu einem Ausfall führen.
Im ersten Prozessschritt werden Echtzeitdaten und Informationen von vernetzten IoT-Sensoren erfasst, die Informationen über den Equipmentzustand übermitteln. Diese Daten müssen dann so gespeichert und verwaltet werden, dass sie leicht zugänglich sind und verarbeitet und analysiert werden können. Die „vorausschauende“ Komponente kommt zum Tragen, wenn künstliche Intelligenz (KI) und Technologien für Machine Learning auf die Daten angewendet werden, um nützliche und handlungsrelevante Erkenntnisse zu erhalten.
Für die Architektur der vorausschauenden Instandhaltung und eines industriellen IoT-Netzwerks (IIoT) gibt es vier grundlegende Phasen:
Der Prozess der vorausschauenden Instandhaltung
- Erfassung von Daten von Sensoren, die Maschineneigenschaften z. B. in Bezug auf Vibration, Temperatur, Feuchtigkeit, Druck, Lärm usw. überwachen können
- Echtzeit-Übertragung dieser Daten über das Netzwerk an ein zentrales Unternehmenssystem
- Anwendung intelligenter Technologien wie KI und Analysen des maschinellen Lernens auf diese Daten, um nützliche und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen
- Rasche Maßnahmen auf der Grundlage dieser Erkenntnisse, entweder durch eine automatisierte Reaktion oder durch menschliches Eingreifen
Verwendung von Technologien der vorausschauenden Instandhaltung
Zustandsüberwachung
Eine vorausschauende Instandhaltung wird durch cyber-physische Systeme ermöglicht, die Maschinen und Software in einem intelligenten IoT-Netzwerk zusammenführen. Um ein solches Netzwerk aufzubauen, müssen zunächst die zu überwachenden Anlagenzustände ermittelt werden.
Die Analyse, die zur Identifizierung des Zustands einer Anlage erforderlich ist, kann visuell, akustisch, thermisch oder – am häufigsten – eine Kombination dieser Kriterien sein. Der Schwerpunkt liegt an dieser Stelle auf der Bestimmung der richtigen Sensoren und zu installierenden Überwachungstools:
Schwingungsanalyse: Kleine Änderungen der Schwingungsmuster lassen auf eine Unwucht oder eine Fehlausrichtung schließen, während hohe Schwingungswerte auf drohende Probleme bei Lagern hinweisen können. Schwingungsanalysen können frühzeitig vor Ausfällen warnen und sind besonders nützlich bei der Erkennung von Unwucht, Fehlausrichtungen, mechanischen Lockerungen sowie abgenutzten oder beschädigten Teilen.
Schall- und Ultraschallanalyse: Unter normalem Betrieb erzeugen die meisten Systeme stabile Geräuschmuster. Veränderungen des Bezugsschallmusters können auf Verschleiß oder andere Arten der Beschädigung hinweisen. Ultraschallanalysen können auch Aufschluss über die Gesamtgesundheit des Systems geben, indem sie hochfrequente Töne (die z. B. durch Dampf oder Luftlecks entstehen) in den hörbaren Bereich übersetzen.
Infrarotanalyse: Wie bei der Ultraschallanalyse deckt auch die Thermographie versteckte Zustände auf, indem Temperaturänderungen mittels Infrarotanalyse in ein sichtbares Spektrum umgesetzt werden. Selbst geringe Veränderungen der normalen Betriebstemperaturen können auf bevorstehende Probleme hinweisen.
Flüssigkeitsanalyse: Über die bloße Überwachung von Flüssigkeitsstand und Temperatur hinaus kann die physikalische und chemische Analyse von Flüssigkeiten wertvolle Informationen über den Zustand mechanischer Bauteile liefern. Durch Ermittlung der Abbaurate von Kühl- und Schmiermitteln können präventive Schritte ergriffen werden, sobald sie durch diese Erkenntnisse gerechtfertigt sind.
Sonstige: Andere Technologien der vorausschauenden Instandhaltung sind auf verschiedene branchenspezifische Anforderungen zugeschnitten. Dazu gehören Laserausrichtung, Stromkreisüberwachung, Risserkennung, Fehlererkennung, Korrosionsüberwachung, Änderungen des elektrischen Widerstands und andere branchenspezifische Mittel zur Messung von Korrosion oder Verfall.
Wichtige Technologien der vorausschauenden Instandhaltung
Sobald die oben genannten Kriterien festgelegt sind, müssen die entsprechenden Sensoren und Überwachungssysteme über ein cloudverbundenes IoT-Netzwerk an ein zentrales Unternehmenssystem, meistens ein Enterprise-Resource-Planning-System (ERP-System), angeschlossen werden. Das setzt auch den Einsatz von KI-gestützten Lösungen voraus, die die Daten analysieren und handlungsrelevante Erkenntnisse und Empfehlungen aus den gesammelten Daten liefern.
IoT-Netzwerk: Werden Unternehmensanlagen mit Sensoren, Verarbeitungsfunktionen und anderen Technologien angereichert, können sie Daten – in der Regel über Cloud-Konnektivität – an ein zentrales Unternehmenssystem senden und von dort empfangen. Dies umfasst ein IoT-Netzwerk und ist Grundlage für die vorausschauende Instandhaltungsstrategie.
IoT-Gateways: Viele ältere Anlagen funktionieren zwar noch einwandfrei, doch ihre analoge Technologie stammt noch aus Zeiten vor der digitalen Integration. Diese Maschinen können mit IoT-Gateway-Geräten wie Kameras, Mikrofonen und Thermometern ausgestattet werden, um Echtzeitdaten über ihre Betriebszustände zu sammeln und zu übertragen.
Cloud-Konnektivität: Cloud-Konnektivität sorgt für die bedarfsgerechte Verfügbarkeit von Computersystemressourcen. In einem IoT-Netzwerk, das aus mehreren Industrieanlagen besteht, ist es entscheidend, dass Rechenzentren mit mehreren Standorten in einer einzigen Datenbank und einem einzigen System integriert werden.
Moderne Datenbank und ERP: Alte festplattenbasierte Datenbanken sind für die Verwaltung der umfangreichen und nicht linearen Daten, die Big Data und komplexe Datensätze umfassen, nicht gut geeignet. Darüber hinaus werden bei der vorausschauenden Instandhaltung KI und Machine Learning eingesetzt, um für solche Daten erweiterte Analysen durchzuführen. Dieser gesamte Prozess wird am besten durch ein modernes KI-gestütztes ERP mit einer In-Memory-Datenbank unterstützt, die schnell, reaktionsschnell und nahezu unendlich skalierbar ist.
KI und Machine Learning: Machine Learning ist ein Teilbereich der KI, in dem Algorithmen zur Analyse und zum Verständnis von Daten genutzt werden. Lösungen für die vorausschauende Instandhaltung sind auf KI und Machine Learning angewiesen, um die operativen Daten von Unternehmensanlagen nicht nur zu sortieren, zu verstehen und daraus zu lernen, sondern auch handlungsrelevante Empfehlungen und Erkenntnisse zu generieren.
Erweiterte Analysen: KI und Machine Learning ermöglichen umfassende Analysen. Zunächst müssen die zu bewertenden Attribute und Bedingungen sowie die gewünschten Analyseergebnisse festgelegt werden. Auf diese Weise können die Algorithmen, die fortschrittliche Analysen unterstützen, so programmiert werden, dass sie so aufschlussreich und handlungsrelevant wie möglich sind und im Zeitverlauf optimal aus Daten und neuen Erfahrungen lernen können.
Digitale Zwillinge: Ein digitaler Zwilling ist eine virtuelle Reproduktion einer physischen Anlage. Durch das Anlegen digitaler Zwillinge können Manager:innen jedes mögliche operative Szenario mit dem Zwilling durchspielen – ohne eine Beschädigung von kostspieligen Maschinen oder Geräten zu riskieren. Dies trägt zu einer noch besseren vorausschauenden Instandhaltung bei, weil die Machine-Learning- und KI-Tools befähigt sind, noch nie vorgekommene Ereignisse zu integrieren und daraus zu lernen.
Vorausschauende Instandhaltung vs. präventive Instandhaltung
Diese Instandhaltungsmodelle unterscheiden sich weniger in der Art und Weise, wie die Instandhaltungsmaßnahmen durchgeführt werden, sondern im Zeitpunkt ihrer Durchführung.
Vorbeugende Instandhaltung: Wartung, die auf der bisherigen Leistung und dem Wissen bzw. der Erfahrung des technischen und Bedienpersonals basiert. Die Wartung kann routinemäßig, periodisch, geplant oder zeitabhängig erfolgen. Auch wenn so häufig Ausfälle verhindert werden, kann die potenzielle Ungenauigkeit dieser Strategie zu kostspieligen, teils unnötigen Wartungen führen oder unbemerkte Schwachstellen im Wartungsprozess nach sich ziehen. Die vorbeugende Instandhaltung erfolgt zu zuvor festgelegten Zeiten und oft lange im Voraus.
Vorausschauende Instandhaltung: Diese Wartung ist möglich, wenn alle Unternehmensanlagen über IoT-Netzwerke in ein Live-Ecosystem integriert sind. Die Möglichkeit zur Übertragung und Analyse von Daten in Echtzeit bedeutet, dass nicht der Terminkalender, sondern der aktuelle Anlagenzustand die Grundlage für notwendige Instandhaltungsmaßnahmen bildet. Die vorausschauende Wartung erfolgt in Echtzeit, genau wenn und wo sie benötigt wird.
Sonstige Instandhaltungstechniken
Reaktive Instandhaltung
Wartung, die als Reaktion auf einen plötzlichen Ausfall oder eine Störung der Anlage durchgeführt wird. Diese Art von Wartung ist oft ungeplant und kann zu längeren Ausfallzeiten und höheren Kosten führen.
Korrigierende Instandhaltung
Wartung, die durchgeführt wird, um einen Defekt oder Fehler an einer Anlage zu beheben. Diese Art der Wartung erfolgt in der Regel, nachdem ein Problem erkannt wurde, und kann dazu beitragen, das Auftreten weiterer Störungen zu verhindern.
Präskriptive Instandhaltung
Wartung, die durch die Empfehlungen oder Vorgaben des Herstellers für ein bestimmtes Gerät festgelegt wird. Diese Art der Wartung basiert auf dem vom Hersteller vorgeschriebenen Zeitplan für Wartungsarbeiten.
Zustandsabhängige Instandhaltung
Wartung, die auf der Grundlage des Zustands der Anlagen und nicht nach einem vorgegebenen Zeitplan durchgeführt wird. Bei dieser Art der Instandhaltung wird durch Überwachung und Inspektion bestimmt, wann ein Eingriff erforderlich ist. Auch wenn sie dazu beitragen kann, unnötige Wartungsarbeiten zu reduzieren und Ausfallzeiten zu minimieren, ist die zustandsabhängige Wartung sehr arbeits- und zeitintensiv.
Zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung
Wartung, bei der Aufgaben auf der Grundlage der Zuverlässigkeit und Kritikalität der Anlagen priorisiert werden. Dieser Ansatz konzentriert sich auf die Identifizierung der wichtigsten Wartungsaufgaben, um die Zuverlässigkeit und Effizienz der Anlagen zu maximieren.
Die Entwicklung von Wartungsstrategien
Das folgende Diagramm (angepasst nach Deloitte) zeigt den Fortschritt der technologischen Fähigkeiten im Zuge der industriellen Revolutionen und die daraus resultierenden Auswirkungen auf die Wartungsstrategien und die Effektivität der Anlagen.
Beispiele für vorausschauende Instandhaltung in der Praxis
Öl- und Gassektor: Ölbohrungen verursachen einen enormen Verschleiß an Anlagen und können bei einem Ausfall zu hohen Risiken und Gefahren führen. Durch die Überwachung der Öltemperatur und der Getriebedrehzahl in Bohranlagen hat die vorausschauende Instandhaltung die Sicherheit erheblich verbessert und die Wartungskosten um bis zu 38 % gesenkt.
Automobilindustrie: Auf Montagebändern führen Punktschweißzangen etwa 15.000 Punktschweißvorgänge pro Tag aus. Durch ein Vernetzen von Schweißzangen auf der ganzen Welt und das Erfassen ihrer Betriebsdaten können Automobilhersteller Millionen von Datenpunkten sammeln. Das führt zu einer beispiellosen Prognosegenauigkeit hinsichtlich des Zustands dieser Anlagen.
Herstellung von Haushaltsgeräten: Schwingungsmessungen der Trommelrotation bei der Herstellung von Wäschetrocknern haben dabei geholfen, Störungen oder Ausfälle vorherzusagen. Durch diese Anwendung der vorausschauenden Instandhaltung konnten Fertigungsfehler um 33 % reduziert und die Wartungskosten für Verbraucher um 27 % gesenkt werden.
Anlagenverwaltung im Schienenverkehr: Hohlräume bilden sich, wenn der Unterbau unter einem Gleis Material verliert. Das kann zu Verspätungen oder sogar Entgleisungen führen. Jüngste Innovationen haben zu Systemen mit Anzeige im Führerstand geführt, die beim Überrollen der Schienen eine Reihe von Variablen überwachen. Damit wurde die Hohlraum-Erkennung verbessert und die Fahrgastsicherheit erhöht.
Stahlindustrie: Die Anomalieerkennung wird verwendet, um Echtzeitmessungen der Schwingungsgeschwindigkeit, der Drehgeschwindigkeit und des elektrischen Stroms (Ampere) in den Kaltwalzanlagen der Stahlverarbeitung zu erfassen. Diese Anwendung hat die Lebensdauer von Anlagen um 60 % verbessert und Verluste aufgrund von Ausfallzeiten und Verzögerungen deutlich reduziert.
Vorteile von Programmen zur vorausschauenden Instandhaltung
Die Implementierung von vorausschauenden Instandhaltungssystemen hat in mehreren Branchen zu beeindruckenden Ergebnissen geführt. Ein Bericht von Deloitte aus dem Jahr 2022 nennt zahlreiche quantifizierbare Verbesserungen. Dazu zählen eine Reduzierung der Ausfallzeiten um bis zu 15 %, eine Steigerung der Arbeitsproduktivität um 20 % und eine Reduzierung der Lagerbestände um 30 %, wodurch weniger Teile für mögliche Ausfälle gelagert werden müssen.
Mit Technologien wie KI und integriertem ERP können Unternehmen die Vorteile funktionierender Lösungen für die vorausschauende Instandhaltung unter Beweis stellen. Dazu zählen:
Höhere Transparenz im gesamten Geschäftsbetrieb: Durch die bessere Transparenz der Ressourcen vor Ort und anderer externer Anlagen können Originalteilehersteller und externe Dienstleister bessere Services und einen höheren Mehrwert bieten.
Geringere Wartungskosten und verbesserte Anlagenleistung: Durch die Minimierung von Ausfallzeiten sparen Sie mit vorausschauender Instandhaltung Geld und können vorhandene Anlagen besser nutzen, während Sie gleichzeitig ihre Lebensdauer verlängern.
Informiertere Teams: Mit Data Science und Echtzeitanalysen können Ihre Anlagenbetreiber, Dienstleister und Supply-Chain-Verantwortlichen den Übergang von Krisenbewältigern zu Planern und Strategen vollziehen.
Überwindung häufiger Herausforderungen bei der vorausschauenden Instandhaltung
In diesem Abschnitt werden häufige Herausforderungen bei der vorausschauenden Instandhaltung aufgezeigt und Strategien zu deren Bewältigung untersucht.
Datenqualität und ‑verfügbarkeit: Vorausschauende Instandhaltung ist in hohem Maße auf qualitativ hochwertige und ausreichende historische Daten angewiesen. Eine schlechte Datenqualität oder unzureichende Daten können zu ungenauen Vorhersagen führen. Eine Best Practice zur Sicherstellung der Datenqualität ist die Einrichtung eines Programms zur Daten-Governance, das von den wichtigsten Stakeholdern unterstützt wird.
IoT-Konnektivität: Für die Einrichtung eines IoT-Netzwerks sind intelligentes Equipment und Edge-Geräte mit Sensoren erforderlich, die eine Verbindung zu Data Lakes herstellen und Daten in Flat-File-Formaten übertragen können. Konzentrieren Sie sich darauf, Ihre Konnektivitätsszenarien zu vereinfachen, sodass Sie problemlos eine Verbindung zu jeder IoT-Datenquelle herstellen können.
Verwaltung von IoT-Geräten: Bei der Verwaltung von IoT-Netzwerkgeräten muss der Schwerpunkt auf der Gerätesicherheit liegen, um die Anfälligkeit für Cyberangriffe zu minimieren. Gleichzeitig sollte die Interoperabilität zwischen Geräten gefördert und bei Bedarf skaliert werden. Um das richtige Gleichgewicht zu finden, ist es am besten, moderne Lösungen zur Steuerung der Anlagenleistung zu verwenden, die ein integriertes, erweitertes Gerätemanagement und robuste Konnektivitätsfunktionen unterstützen.
Datenintegration: Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, z. B. von IoT-Sensoren, Altsystemen und Wartungsaufzeichnungen, kann komplex und zeitaufwendig sein. Suchen Sie nach einer leistungsstarken Integrationsplattform für Unternehmen mit einer umfassenden Bibliothek vorkonfigurierter Konnektoren, die Ihre Anforderungen an die Datenintegration unterstützt.
Komplexität von Sensordaten: Die Daten von IoT-Sensoren können schwer zu interpretieren sein und erfordern oft spezielle Datenkenntnisse, die für Zuverlässigkeitsingenieure eine Hürde darstellen. Suchen Sie nach Lösungen für das Anlagenmanagement, die Daten so aufbereiten können, dass sie auch für nicht-technische Zielgruppen verständlich und verwertbar sind.
Auswahl der Algorithmen: Die Auswahl der richtigen Algorithmen für die vorausschauende Instandhaltung ist der Schlüssel zum Erfolg. Achten Sie darauf, spezifische Anwendungsfälle und die Eigenschaften der Daten sorgfältig zu bewerten, um die am besten geeigneten Algorithmen für Ihre Maschinen und Geschäftsanforderungen auszuwählen.
Integration der Instandhaltungsstrategie: Die Umsetzung der vorausschauenden Instandhaltung erfordert die Integration in bestehende Instandhaltungsstrategien und Workflows. Widerstand gegen Veränderungen und Schwerfälligkeit des Unternehmens können eine erfolgreiche Umsetzung behindern. Für den Erfolg sind eine starke Führung, die Unterstützung der Geschäftsleitung, eine klare Kommunikation und ein professionelles Änderungsmanagement erforderlich.
Implementierung eines Programms zur vorausschauenden Instandhaltung in drei einfachen Schritten
- Ziele definieren und Umfang festlegen: Zunächst sollten Sie ermitteln, welche Überwachungsbedingungen für die einzelnen Anlagen geeignet sind. Zum Beispiel eignet sich die Infrarot-Thermografie am besten für Geräte, bei denen Luft oder Dampf entweichen kann, während die Vibrationsanalyse am besten für rotierende Maschinen geeignet ist, jedoch nicht für Maschinen mit Rotationsgeschwindigkeiten von weniger als 5 U/min. Für sie sind Ölanalyse und akustische Analyse besser geeignet. Legen Sie unbedingt auch den Umfang Ihrer Maßnahmen fest. Werden Sie beispielsweise bestimmte, einzelne Anlagen überwachen oder streben Sie eine umfassendere Abdeckung an?
- Geeignete IoT-Sensoren installieren: Installieren Sie IoT-Sensoren basierend auf den Analysetypen, die für die einzelnen überwachten Anlagen am besten geeignet sind, und beginnen Sie dann mit der Datenerfassung. Stellen Sie sicher, dass diese Sensoren an Datenverarbeitungssysteme angeschlossen sind – wie sie üblicherweise in Lösungen für das Asset Performance Management integriert sind –, um Kosten, Zeit und menschliche Fehler zu reduzieren.
- Protokolle einrichten: Um effektiv auf Anomalie-Erkennungen reagieren zu können, sollten Sie Protokolle einrichten, die sicherstellen, dass die Anlagen effizient und abgestimmt auf die Betriebszeitziele repariert werden. Das können automatisierte oder manuelle Protokolle oder eine Mischung aus beiden sein.
Transformation Ihrer Lieferkette mit vorausschauenden Instandhaltungslösungen
Viele Unternehmen haben ihre Strategien für die Anlagenwartung seit Jahrzehnten nicht geändert, auch wenn sie andere Geschäftsbereiche modernisiert haben. Altbewährte Prozesse zu erneuern, ist eine Herausforderung, und es kann schwierig sein, die dafür nötige Unterstützung von Ihren Teams zu erhalten. Die erfolgreichsten Pläne zur Transformation eines Unternehmens beginnen mit einer guten Kommunikations- und Change-Management-Strategie, um Teams einzubinden und Silos abzubauen. Sprechen Sie mit Ihrem Softwareanbieter, und erfahren Sie mehr über die Tools und Lösungen, die für Ihre individuellen Anforderungen am besten geeignet sind, und um Sie mit Ihrer Roadmap und Ihrem digitalen Transformationsprozess auf den richtigen Weg zu bringen.
Mehr über Lösungen für die vorausschauende Instandhaltung erfahren
Maximieren Sie Ihre Anlagenleistung mit modernen Tools der vorausschauenden Instandhaltung.
Steigerung von Anlagenleistung, Zuverlässigkeit und Sicherheit mit KI
Erfahren Sie, wie Bahnbetriebe und andere anlagenintensive Branchen die KI-gestützte visuelle Prüfung nutzen können, um die Zuverlässigkeit zu verbessern, den Betrieb zu optimieren und Kosten zu senken.