IBM:Proaktive Gewährleistung von Zuverlässigkeit und Sicherheit mit EAM

Skip Snyder von IBM erläutert die Vorteile effektiver EAM-Lösungen für Hersteller

Durch die Kombination von Software, Systemen und Services hilft Enterprise Asset Management (EAM) dabei, die Qualität von Betriebsanlagen während ihres gesamten Lebenszyklus zu erhalten, zu kontrollieren und zu optimieren. Im Gespräch mit Skip Snyder, Senior Partner, IBM Global Business Services, unterteilt er die Vorteile einer EAM-Lösung in drei Kategorien:Optimierung der Qualität und Nutzung von Ressourcen, produktive Betriebszeit und Kostensenkung.

Qualität optimieren und Ressourcen nutzen

Einfach ausgedrückt:„Gut gewartete Geräte unterstützen eine zuverlässige, qualitativ hochwertige Ausgabe“, sagt Snyder. „Allerdings kann die vorbeugende Wartung sehr teuer sein, und Organisationen versuchen ständig, unnötige Inspektionen zu reduzieren, wenn sie können.“

Eine Möglichkeit, die Qualität zu optimieren und Anlagen zu nutzen, besteht darin, den Anlagenzustand durch Sensoren zu überwachen und auf Trends zu achten, die auf eine potenzielle Verschlechterung hinweisen, auf die reagiert werden kann, um einen Ausfall zu verhindern. Andere Möglichkeiten umfassen die Verwendung von Kameras und Mikrofonen zur Überwachung des Gerätezustands – in einigen Fällen liefern die Roots Sensoren, Kameras und Mikrofone an die Geräte und sammeln Daten. Diese Methode verbessert die Produktivität des Technikers, indem er ihn für wichtigere Aufgaben freisetzt, während er weiterhin Daten sammelt.

„Da die Anzahl der Sensoren und Geräte an Anlagen wächst, hat sich das Volumen der verfolgten Daten exponentiell vergrößert. Es ist für Menschen allein unmöglich geworden, alles zu überwachen. KI spielt jetzt eine wichtige Rolle im Enterprise Asset Management (EAM), um all diese Daten zu verstehen und daraus einen Wert abzuleiten, da sie lernen und Trends erkennen kann. Die Technologie kann das Verständnis von Assets vertiefen, indem Daten in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden, die für eine effektivere Wartung verwendet werden können“, sagt Snyder.

„Zum Beispiel ersetzt die zustandsbasierte Wartung die zeitbasierte Wartung. Anstatt alle paar Monate oder nach einem festgelegten Zeitplan eine Inspektion oder Reparatur durchzuführen, können Erkenntnisse aus Betriebsdaten und Analysen den Ausfall von Anlagen vorhersagen. Dadurch wird sichergestellt, dass die wartungsbedürftigen Anlagen zum richtigen Zeitpunkt versorgt werden, wodurch die Zuverlässigkeit verbessert und die Wartung optimiert wird. Fernüberwachungsfunktionen ermöglichen eine kontinuierliche Erkennung von Anomalien. Die Anlagenleistung wird kontinuierlich von künstlicher Intelligenz (KI) verfolgt und bewertet, die Warnungen basierend auf Indikatoren wie Flatline-Bedingungen und abrupten Änderungen der Sensorwerte auslösen kann.“

Sugar Creek Brauerei

"Sugar Creek Brewery ist ein Beispiel für einen Kunden von IBM Maximo, der EAM, KI und IoT einsetzt, um die Qualität zu optimieren und Verluste zu reduzieren. Sie verloren durch den Herstellungsprozess mehr als 30.000 US-Dollar pro Monat an verschüttetem Bier. Durch die Integration der Technologie In den Brauprozess können sie Probleme identifizieren, die die Qualität ihres Produkts beeinträchtigen. Parameter wie Abfüllzeit, Temperatur, pH-Wert, Schwerkraft, Druck, Karbonisierung und Füllstand werden alle zur Analyse in die Cloud eingespeist. Diese Daten können neue Informationen liefern Prozesse oder verfeinern vorhandene Prozesse, um sicherzustellen, dass das Produkt die Fertigungserwartungen erfüllt und die Kosteneinsparungen aus dem Fertigungsausfall jetzt wieder in das Unternehmen reinvestiert werden", – Skip Snyder, Senior Partner, IBM Global Business Services.

Produktive Betriebszeit

Mit dem richtigen EAM-System, das auf einer offenen Hybrid-Cloud-Plattform und KI-gesteuerten intelligenten Arbeitsabläufen basiert, können Hersteller „potenzielle Geräteausfälle erkennen und automatisch Arbeitsaufträge an Techniker erteilen, um dies zu verhindern, mit allen Informationen, die sie zur Lösung des Problems benötigen , einschließlich Tools, Anlagenhistorie, Ursachenanalyse und Best Practices“, fügt Snyder hinzu.

Kostensenkungen

Was die Kostenschätzung betrifft, erklärt Snyder, dass dies auf zwei Arten erfolgen kann:„Die erste erledigen Techniker die richtige Arbeit zur richtigen Zeit auf die richtige Weise? Die zweite Ist, wird die Ausfallzeit von Geräten aufgrund von Störungen, Reparaturverzögerungen oder fehlenden Teilen eliminiert oder minimiert?“

Nun zum ersten Teil , je effizienter ein Techniker ist, desto mehr Geräte kann er dauerhaft am Laufen halten. „Wo es mehr Effizienz gibt, gibt es einen höheren Wert“, fügt Snyder hinzu. „Echtzeiteinblicke und Automatisierungsfunktionen befähigen Ihre Mitarbeiter, datengesteuerte Entscheidungen schnell und sicher zu treffen und ihre Energie auf höherwertige Arbeit zu konzentrieren.“

Für den zweiten Teil gilt:Je mehr Informationen bekannt sind und erwartet werden können, wenn es um den Wartungsbedarf der Ausrüstung geht, desto effizienter ist der Betrieb. „Das Ergebnis sind weniger Ausfallzeiten aufgrund unerwarteter Ausfälle oder der Verzögerung von Reparaturen, weil Sie nicht über die erforderlichen Teile verfügen, um das Problem zu beheben. Mit den richtigen Informationen können Sie Ausfälle vorhersagen, und mit dem richtigen EAM-Programm haben Sie jetzt die richtigen Teile in der richtigen Menge zur richtigen Zeit, wodurch die Anlagenleistung optimiert und die Gesamtanlageneffektivität (OEE) verbessert wird.“

Best Practices für Hersteller, die eine EAM-Lösung übernehmen

Unterm Strich gibt Snyder zu bedenken, dass es viele Best Practices für die Einführung einer EAM-Lösung gibt, aber letztendlich kommt es darauf an, den Gerätezustand zu kennen, die Belegschaft mit den richtigen Informationen und Tools auszustatten und proaktiv für Zuverlässigkeit und Sicherheit zu sorgen.

„Um dies Wirklichkeit werden zu lassen, ist es entscheidend, über hybride Cloud- und KI-Funktionen zu verfügen. Eine offene Hybrid-Cloud-Architektur ermöglicht es Herstellern, die Verarbeitung näher an den Betrieb zu verlagern und die Latenzzeit von Daten zu reduzieren, sodass die richtigen Informationen und Tools rechtzeitig an die Mitarbeiter gelangen. KI hilft diesen Mitarbeitern dann, die Berge von Daten aus der Fertigung und darüber hinaus zu sortieren, um zu verstehen, was wirklich mit ihrer Ausrüstung vor sich geht, und was dann die beste Vorgehensweise ist, um potenziell auftretende Probleme anzugehen.“

Ein Hauptaugenmerk für Hersteller sollte auch auf guten Datenpraktiken liegen. Angesichts der Tatsache, dass EAM auf Daten angewiesen ist, um Entscheidungen zu treffen, „führt eine schlechte Datenqualität oder ein Mangel an Daten dazu, dass Techniker Zeit mit den falschen Prioritäten verschwenden, Inventar nicht verfügbar ist, wenn und wo es benötigt wird, nicht die richtigen Tools verfügbar sind und letztendlich, Geräteausfall und Produktionsverzögerungen.“

Um von präventiv zu proaktiv überzugehen, müssen Hersteller über eine Strategie verfügen, um „Daten zu sammeln, zu analysieren und darauf zu reagieren, indem sie IoT, Mobilgeräte, KI, Robotik und andere technologische Innovationen nutzen; um den Zustand ihrer Ausrüstung zu verstehen; und schließlich die Prozesse automatisieren, um auf die durch die Technologie generierten Erkenntnisse zu reagieren."