Proaktive Wartung: Stillstand in Betriebszeit verwandeln und Gewinne schützen

Hersteller haben seit jeher mit Maschinenausfällen zu kämpfen. Zwar lassen sich diese nicht gänzlich vermeiden, doch sie sollten keine schweren Stillstände verursachen, Gewinne schmälern oder Budgets sprengen. Das sind die Worst-Case-Szenarien – und genau die Gründe, warum Maschinenausfälle verhindert werden müssen.

Heutige komplexe Fertigungsanlagen – bestehend aus Datennetzwerken, integrierter Hardware und zahlreichen automatisierten Systemen – verschärfen diese Herausforderungen. Die meisten Hersteller verfügen nicht über ausreichende Wartungsmethoden. Ein Bericht von Infraspeak zeigt: 93 Prozent der Unternehmen halten ihre Wartungsprozesse für nicht sehr effizient.

Das beleuchtet den Mangel an effektiven Wartungsprogrammen in der Fertigung, was Anlagen unsicherer, weniger wettbewerbsfähig und weit weniger profitabel macht.

Erfreulicherweise bietet predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung) eine Lösung.

Die Zukunft vorhersagen

Predictive Maintenance ermöglicht, jedes mögliche Szenario eines Hardware-Ausfalls vorherzusagen, den Wartungsbedarf zu erkennen, das Wartungspersonal rechtzeitig zu alarmieren und präventive Lösungen bereitzustellen.

Wer in der Fertigung tätig ist, weiß: Ausfälle und Pannen passieren tagtäglich. Ziel der vorausschauenden Instandhaltung ist nicht nur, diese zu verhindern oder zu reduzieren, sondern Fertigungsanlagen in die Lage zu versetzen, hohe Effizienzstandards zu erreichen und dabei Qualitätsprodukte zu liefern.

Ein Predictive-Maintenance-Programm kann unerwartete Ausfälle um bis zu 90 Prozent senken – Pannen werden nahezu eliminiert. Der erste Schritt: Die Wartungsstrategie muss Best Practices folgen. Werksleiter müssen regelmäßige Inspektionen, Upgrades und Fehlersuchen planen, um Ausfälle zu vermeiden – ein starkes Fundament für ein vorausschauendes Fertigungsprogramm.

Gefahr wittern

Für effektive vorausschauende Fertigung sollte der Werksleiter so viele Daten wie möglich sammeln. Das ist entscheidend für jede präventive Wartungsstrategie: Je mehr Daten zur Analyse vorliegen, desto genauer die Ausfallvorhersagen.

Ein Einstieg sind smarte Sensoren. In Kombination mit Machine-Learning-Algorithmen erkennen sie Anomalien an Industriemaschinen. Mit besser trainierten Algorithmen kann Software präzise vorhersagen, wann Maschinen ausfallgefährdet sind.

Beispiel: Smarte Sensoren in Industrial-IoT-Umgebungen überwachen Temperatur und identifizieren verschlissene Komponenten wie defekte Stromkreise. Spezialisierte Sensoren führen Schwingungsanalysen an Bauteilen durch und erkennen Fluchtfehler, verbogene Wellen oder Motorprobleme. Mit fortschreitender Technologie überwachen Sensoren mehr Parameter und liefern ein immer genaueres Bild des Maschinenzustands.

Aus diesen Daten lässt sich eine Analyse der kritischen Assets zur Festlegung von Ausfallmodi durchführen – Fokus auf Häufigkeit, Schwere und Erkennungsschwierigkeit von Ausfällen.

Durch Anschluss von Condition-Monitoring-Geräten an ein CMMS (Computerized Maintenance Management System) können Werksleiter Alarme einrichten, die Wartungspersonal über Fehler oder Anomalien informieren. So lässt sich planmäßige Wartung terminieren, wenn Teile getauscht werden müssen – schwere Ausfälle werden vermieden.

Sensortechnik lässt sich in diverse Fluidpower-Produkte niedriger Ebene integrieren – von Verbindern, Schläuchen und Rohren bis zu Pumpen, Motoren, Aktuatoren und Filtern. Diagnosedaten von Steuerungsventeln können bei der Fehlersuche an Leistungsproblemen entscheidend sein.

Auf der Uptime-Seite

Eine aktuelle PricewaterhouseCoopers-Umfrage ergab: 95 Prozent der Befragten berichteten, dass Predictive Maintenance mindestens einen wichtigen Wartungswerttreiber verbesserte, 60 Prozent sahen eine klare Steigerung der Anlagenverfügbarkeit.

Damit Werksleiter diesen Erfolg in ihrer Anlage sehen, ist der Einsatz von Sensoren zur Datenerfassung an Geräten eine unverzichtbare Kernkomponente. Neuere Maschinen bieten meist Optionen für Echtzeit-Datenerfassung, aber auch Bestandsmaschinen können mit günstigen Nachrüst-Sensoren ausgestattet werden. Predictive Maintenance ist ein wichtiges Werkzeug bei alternden Assets, die sorgfältige Planung bei der Beschaffung veralteter Ersatzteile erfordern.

Hier können Experten von Automatisierungsteile-Lieferanten wie EU Automation helfen, Teile zu beschaffen und auf dem Predictive-Maintenance-Weg zu unterstützen. Ob Werksbetreiber smarte Sensoren für den Einstieg suchen oder Ersatzteile für korrektive Wartung an Altmaschinen benötigen – die Beziehung zu einem verlässlichen Teilelieferanten ist essenziell.

Während ein gewisses Maß an Maschinenausfall unvermeidbar ist, sollte er keine ungeplanten Stillstände und schlechte Asset-Qualität verursachen. Das kostet Fertigungs- und Prozessindustrien jährlich Milliarden. Stattdessen hilft ein voll ausgereifter, effektiver Predictive-Maintenance-Plan, Stillstände signifikant zu verhindern und zu reduzieren, während die Rentabilität der Anlage durch gesteigerte Betriebszeit steigt.