Predictive Maintenance auf das nächste Level heben: 3 Experten-Tipps

Wir haben zuvor über Tipps zur Implementierung eines Predictive-Maintenance-Programms geschrieben und möchten nun tiefer gehen. Die Priorisierung von Assets, die Identifizierung von Key Performance Indicators und die Nutzung bester Technologien sind großartige Ideen. Aber wir haben noch mehr für Sie.

1. Fokus auf Mitarbeiterschulung und Change Management

Es ist essenziell, dass alle relevanten Eigentümer, Manager, Ingenieure, Arbeiter und sogar Auftragnehmer Ihr Predictive-Maintenance-Programm unterstützen, dessen Ziele verstehen und ihre jeweiligen Rollen bei der Zielerreichung kennen. Dies beinhaltet oft die Entwicklung von Schulungsprogrammen, die zeigen, wie Predictive Analytics in ihren Verantwortungsbereichen umgesetzt werden. Sie müssen auch lernen, wie die Daten gesammelt werden, die Ihre Wartungspraktiken steuern. Dieser Übergang wird auf allen Ebenen schwierig sein, daher sollten Sie Praktiken anwenden, die Anpassung, Fragen und besonders Verbesserungsvorschläge der Mitarbeiter ermöglichen.

2. Ihre Predictive Models entwickeln

Da Ihr Personal nun weiß, welche Daten zu sammeln sind und warum, ist es an der Zeit, diese zu nutzen, um Modelle zu entwickeln, die alles vorhersagen – von Wartungsbedarf bis hin zum Totalausfall. Nutzen Sie fortschrittliche Analytik, die Sensoren, Datenerfassungsgeräte und spezialisierte Software umfassen kann, um alles zu analysieren und predictive Insights für Ihre spezifische Anwendung oder sogar den gesamten Betrieb zu erstellen. Zum Beispiel können diese Modelle zeigen, dass bestimmte rotierende Anlagen nach einer bestimmten Betriebsstundenzahl bei bestimmten Drehzahlen langsamer werden und einen Wartungsplan für diese Maschinen bestimmen. Wir empfehlen zudem, einen Feedback-Loop in die Modelle zu implementieren, der es ermöglicht, neue Daten und Updates zu integrieren, um Wartungspraktiken im Laufe der Zeit zu verbessern.

3. Pilot-Test durchführen

Sie können auch einen Pilot-Test an ausgewählten Assets durchführen, um die Effektivität Ihres Predictive-Maintenance-Programms im Vergleich zu Assets zu prüfen, die Ihre neuen Initiativen nicht genutzt haben. Diese Praxis ermöglicht es Ihnen, Ihre Leistungsdaten A/B (und sogar C/D) zu testen. Diese Daten sind essenziell für die Implementierung der Praktiken in den verbleibenden Betriebsbereichen sowie für das Feintuning Ihres aktuellen Programms. Anschließend können Sie diese Erkenntnisse nutzen, um Ihre neuen Praktiken auf andere Bereiche Ihrer Anlage und sogar an andere Standorte mit geringerem initialem Setup-Aufwand und kürzerer Zeit zur Gewinnung kritischer Daten auszuweiten.

Wie HDS Ihnen helfen kann, ein Predictive-Maintenance-Programm weiter zu implementieren

Das Team von Houston Dynamic Supply kann Sie bei der Initiierung und Verbesserung Ihres Predictive-Maintenance-Programms unterstützen. Wir tun dies, indem wir fortschrittliche Inspektionen, diagnostische Tests und Datenerfassung an Ihren rotierenden und anderen Anlagen durchführen, um Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Wir können auch die Daten Ihrer Key Performance Indicators nutzen, um einen verbesserten Wartungsplan zu entwickeln, sowie Reparaturen und Überholungen in unserem lokalen Werk durchzuführen. Kontaktieren Sie uns, um mit unseren Experten zu sprechen, wie wir Ihnen helfen können.