Moderne Wartungsstrategien für Fertigungserfolg

Hersteller verstehen, dass Wartung eine Make-or-Break-Aktivität ist, besonders in hochwertigen, schnelllebigen und hart umkämpften Branchen. Wartungsstrategien vergangener Zeiten können in der heutigen schnelllebigen Welt einfach nicht mithalten, und Hersteller, die diese Praktiken noch anwenden, fallen schnell von der Landkarte. Moderne Wartung nutzt Technologie einschließlich IoT-Geräten für Datenerfassung und Machine Learning für Datenverarbeitung, um bessere Vorhersagen und umsetzbare Erkenntnisse zu erreichen. Kombiniert kann ungeplante Ausfallzeit auf ein Maß reduziert werden, dass sie praktisch eliminiert wird, um nicht zu sagen, andere Vorteile wie der Schub in der Mitarbeitermoral, Reduzierung von Opportunitätskosten, verbesserte Kundenwahrnehmung und reduzierter Abfall.

Während das alles gut klingt, stellt sich die Frage: Wie bringen Sie Ihr Fertigungsunternehmen von einem Zustand reaktiver Wartung zu prädiktiver und präskriptiver Wartung? Wie ernten Sie die Vorteile einer modernen Wartungsstrategie, während Sie Fallstricke auf dem Weg vermeiden?

Um die Antwort auf diese Fragen zu verstehen, muss man zunächst die derzeit gängigen Wartungsmethoden verstehen und was sich von einer Stufe zur nächsten ändert. In diesem Artikel behandeln wir eine Vielzahl industrieller Wartungstechniken.

Arten der Wartung in der Fertigung

Wir behandeln jede der folgenden Wartungsstrategien im Kontext der Fertigung. Wählen Sie eine, um zum entsprechenden Abschnitt zu springen:

• Reaktive Wartung: Wenn es kaputtgeht, reparieren Sie es.
• Präventive Wartung: Sie planen Austausch im Voraus, bevor Teile kaputtgehen, normalerweise in regelmäßigen Intervallen.
• Nutzungsbasierte Wartung: Sie tauschen Teile aus, wenn die Maschine eine bestimmte Menge genutzt wurde, bevor sie kaputtgehen.
• Zustandsbasierte Wartung: Sie tauschen Teile aus, wenn sie so abgenutzt scheinen, dass sie nicht mehr angemessen funktionieren können.
• Prädiktive Wartung: Sie nutzen historische Daten, um Vorhersagen darüber zu treffen, wann ein Teil kaputtgehen wird, und tauschen Teile basierend auf diesen Vorhersagen aus, bevor sie kaputtgehen. Dies nutzt normalerweise, aber nicht immer, künstliche Intelligenz und Machine Learning.
• Präskriptive Wartung: Fortgeschrittene Datenanalysemethoden werden verwendet, um mehr als Ausfallpunkte vorherzusagen, sondern hypothetische Ergebnisse bereitzustellen, um die beste Aktion zu wählen, die vor Ausfall, Sicherheitsrisiken und Qualitätsproblemen sowie dem Zeitpunkt der Implementierung ergriffen werden kann.

Reaktive Wartung

Reaktive Wartung ist der Ausgangspunkt für die meisten Hersteller. Es ist die traditionelle Wartungsmethode, die so lange existiert, wie es Fertigung gibt.

Was ist reaktive Wartung?

Genau wie der Name sagt, bedeutet diese Art der Wartung, dass Sie auf das reagieren, was passiert. Sie sind möglicherweise darauf vorbereitet oder auch nicht. Ein Teil bricht und verstopft die gesamte Produktionslinie, oft buchstäblich und metaphorisch. Ungeplante Ausfallzeiten folgen. Arbeiter verlieren Lohn. Das Unternehmen verliert Umsatz. Und alle müssen einfach warten, bis Ralph, der Wartungsmann, hereinspaziert, um das störende Teil zu ersetzen (das Sie möglicherweise haben oder auch nicht.)

Das könnte Tage Ausfallzeit, verpasste Fristen und massive Budgetschläge bedeuten, besonders wenn das Werkzeug, die Maschine oder das Teil, das kaputtging, teuer oder schwer zu finden ist. Mitarbeiter werden bezahlt, um Kunden die gefürchtete „Es gab eine Verzögerung…“-Nachricht zu überbringen. Und die Kosten und Risiken sickern die gesamte Lieferkette hinunter. Es ist ein teuflischer, teurer Kreislauf.

Kalenderbasierte Wartung (Präventive Wartung)

Sobald Hersteller sehen, dass reaktive Wartung nicht funktioniert, ist der nächste logische Schritt kalenderbasierte Wartung, auch als zeitbasierte Wartung (TBM) oder präventive Wartung bekannt.

Was ist kalenderbasierte Wartung?

Dies ist eine Form geplanter Wartung, die im Voraus geplant wird, um Teile auszutauschen, bevor sie ausfallen. Dies geschieht in einem festen Intervall wie alle 30, 60 oder 90 Tage. Auf diese Weise können Hersteller eine gewisse Menge an Ausfallzeiten erwarten oder Wartung außerhalb der Geschäftszeiten planen. Dies hilft sicherzustellen, dass die Ausrüstung während aller geplanten Produktionszeiträume betriebsbereit ist, abgesehen von Notfällen oder unvorhersehbaren Umständen. Kalenderbasierte Wartung nutzt das Konzept der „Mittleren Zeit zwischen Ausfällen“ (MTBF), um das beste Intervall zu bestimmen, in dem Teile basierend auf ihrem früheren Ausfallzeitpunkt ausgetauscht werden sollten. Sie funktioniert am besten für Teile, die regelmäßiger Nutzung und vorhersehbarem Verschleiß ausgesetzt sind.

Präventive Wartung kann gut für Maschinen funktionieren, die nach einem regelmäßigen Zeitplan genutzt werden, erschwingliche Teile haben, die leicht ausgetauscht werden können, und eine vorhersehbare Verschleißrate aufweisen. Sie ist einfach, vorhersehbar und in diesen Fällen effektiv. Präventive Wartung kann vorteilhaft sein, wenn sie mit anderen Wartungsstrategien wie prädiktiver oder präskriptiver Wartung kombiniert wird.

Nutzungsbasierte Wartung

Was ist mit all jenen Instanzen, die nicht ohne Weiteres durch präventive Wartung abgedeckt sind oder für die diese Methode viel zu übermäßig und teuer wäre? Hersteller bewegen sich dann in Richtung nutzungsbasierter Wartung, um variable Maschinennutzung zu berücksichtigen, sinnvollere Zeitpläne zu erstellen und langfristig Kosten zu reduzieren.

Was ist nutzungsbasierte Wartung?

Genau wie kalenderbasierte Wartung ein festes Zeitintervall für den Teileaustausch verwendet, nutzt nutzungsbasierte Wartung ein Nutzungsintervall, z. B.:

• Luftschwamm alle 30 Tage austauschen (kalenderbasierte Wartung)
• Autoöl alle 5.000 Meilen wechseln. (nutzungsbasierte Wartung)

Im zweiten Szenario spielt es keine Rolle, ob es einen Monat oder ein Jahr dauert, um 5.000 Meilen zu erreichen, das Öl muss nur einmal ausgetauscht werden, wenn es sein Potenzial ausgeschöpft hat und weitere Nutzung die Degradation anderer Teile des Automobils verursachen könnte.

Um die Metapher fortzusetzen: Für eine Person, die ein Jahr braucht, um 5.000 Meilen zu fahren, wäre ein monatlicher Ölwechsel lächerlich. Sie würden etwa alle 416 Meilen einen Ölwechsel machen, wenn sie jeden Monat ungefähr gleich viel fahren. Das bedeutet, ihre Ölwechselkosten sind 1200 % höher als nötig, plus die Zeit und das Risiko bei den elf unnötigen Wechseln. In einem nutzungsbasierten Wartungssystem haben sie dasselbe, wenn nicht geringere Ausfallrisiko und sparen über einen Zwölfmonatszeitraum viel Geld. Dasselbe gilt für Fertigungsmaschinen. Für Maschinen, die nicht konsistent genutzt werden, kann nutzungsbasierte Wartung Überwartung von Ausrüstung verhindern und viel Zeit und Geld sparen.

Nutzungsbasierte Wartung ist ein Schritt in die richtige Richtung, da sie tatsächliche Nutzung über Zeitintervalle berücksichtigt, die in einigen Fällen willkürlich sein könnten. Sie reduziert die Wahrscheinlichkeit von Überwartung und verringert Abfall. Sie kann jedoch mit prädiktiver und präskriptiver Wartung noch weitergeführt werden, um größere Wirkung zu erzielen.

Zustandsbasierte Wartung

Zustandsbasierte Wartung nimmt einige der Vermutungen aus der Vorhersage von Wartungsplänen mithilfe der zuvor genannten kalender- und nutzungsbasierten Wartungsmethoden.

Was ist zustandsbasierte Wartung?

Diese Wartungsform ähnelt der nutzungsbasierten Wartung, aber mit viel häufigerer Überwachung und einem größeren Volumen und Tiefe an Daten. Zeigt das Werkzeug Verschleißerscheinungen? Sinkt die Leistung oder zeigt es andere Anzeichen drohenden Ausfalls? Wartung erfolgt nur, wenn die Qualität eines Gegenstands unter einen bestimmten vorgegebenen Schwellenwert fällt. Messungen können kontinuierlich mithilfe von mit dem Werkzeug oder der Maschine verbundenen Sensoren erfolgen oder aus weniger häufigen analogen Datenerfassungsmethoden wie Sichtprüfung stammen.

Vor- & Nachteile der zustandsbasierten Wartung

Zustandsbasierte Wartung ist ein Schritt vorwärts gegenüber nutzungsbasierter, kalenderbasierter und reaktiver Wartung, wenn es um Teilekosten geht. Da zustandsbasierte Wartung Teile nur austauscht, wenn sie voraussichtlich bald ausfallen, erhalten Hersteller mehr Nutzung für ihr Geld, ohne den Schaden und die Ausfallzeiten, die entstehen, wenn Teile bis zum Ausfallpunkt getrieben werden, wie es bei einer reaktiven Wartungsstrategie der Fall ist.

Es gibt zusätzliche Kosten, die mit häufiger Überwachung verbunden sind, egal ob durch einen Sensor oder einen menschlichen Prüfer durchgeführt. Diese Kosten werden jedoch im Allgemeinen durch Einsparungen aus reduzierten Ausfallzeiten sowie Teil- und Maschinenlebensdauer ausgeglichen.

Wenn Sensoren verwendet werden, können sich Installationskosten summieren, besonders in feindlichen Betriebsumgebungen, in denen Sensoren regelmäßig zerstört werden können. Einige Sensoren erfordern möglicherweise, dass Hersteller ihre Maschinen modifizieren, um sie zu implementieren, was oft deren Garantie erlischt. Zusätzlich kann die Schulung von Mitarbeitern zur Inspektion, Installation und Kalibrierung von Sensoren kostspielig werden.

Die Zeit zwischen Wartungsmaßnahmen kann mit dieser Methode unvorhersehbar sein, da Teile nur bei Bedarf ausgetauscht werden. Dies macht es schwieriger, geplante Ausfallzeiten weit im Voraus zu planen.

Zustandsbasierte Wartung verbessert die Teilesnutzung, während sie Maschinen weitgehend vor kritischen Ausfällen und ungeplanten Ausfallzeiten schützt, aber die Schulung von Arbeitern und der Einsatz von Aftermarket-Sensoren können teuer und zeitaufwändig werden, besonders wenn Sensoren häufig ersetzt werden müssen. Zeitplan-Unvorhersehbarkeit kann auch zu erhöhten Opportunitätskosten führen. Dieses System eignet sich am besten für Maschinen, die häufige Teileaustausche erfordern, die leicht überwacht und unkompliziert zu reparieren sind. Für breitere Vorteile für Hersteller sind prädiktive und präskriptive Wartung oft deutlich effektiver.

Prädiktive Wartung

Prädiktive Wartung übertrifft unsere zuvor besprochenen Optionen, indem sie viele der Vorteile jeder Kategorie verbindet. Dieses System hilft Herstellern vorherzusagen, wann Wartung am wahrscheinlichsten benötigt wird, und tut dies mit zunehmender Genauigkeit.

Was ist prädiktive Wartung?

Prädiktive Wartung nutzt Technologie wie künstliche Intelligenz, Machine Learning und IoT-Geräte, um vorherzusagen, wann Ausfälle eintreten werden, damit Hersteller im Voraus planen und Teile austauschen können, bevor Konsequenzen entstehen. Das Ziel der prädiktiven Wartung ist es, die Goldilocks-Zone der Wartungshäufigkeit zu treffen – nicht zu oft und nicht zu selten. Dies vermeidet Fallstricke bei Überwartung wie übermäßige Teile- und Arbeitskosten, Abfall und erhöhtes Risiko menschlicher Fehler. Es verhindert auch Probleme, die mit Unterwartung verbunden sind, wie kritischer Ausfall, ungeplante Ausfallzeiten und Schäden an Maschinen oder Mitarbeitern.

Um dies zu tun, werden Daten von Fabrikmaschinen erfasst, die mit IoT-Sensoren ausgestattet sind, die dann basierend auf aktuellen und historischen Daten analysiert werden, oft unter Nutzung von Machine Learning, um Trends zu finden und Ausfälle vorherzusagen.

MachineMetrics Prädiktive Wartungslösungen

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Vor- und Nachteile der prädiktiven Wartung

Hersteller müssen weniger Ersatzteile vorrätig halten, wenn sie die wahrscheinlichsten Ausfallzeiträume für ein gegebenes Stück Ausrüstung kennen. Nutzer prädiktiver Wartungstechniken erhalten das Beste aus beiden Welten, indem sie Ausfallzeiten reduzieren und gleichzeitig die Ressourcennutzung optimieren.

Ähnlich wie bei zustandsbasierter Wartung können einige IoT-Sensoren, die für diese Zwecke verwendet werden, feindliche Fertigungsumgebungen wie solche mit Metallspänen, Schmierstoffen, korrosiven Materialien und Ähnlichem nicht standhalten. Sensorenaustausch und Neukalibrierung können kostspielig werden, besonders wenn diese Sensoren die Garantie der Fabrikmaschinen erlöschen lassen. Zusätzlich kann die Beschäftigung von Datenexperten zur Überwachung und Analyse von Sensordaten, um umsetzbare Erkenntnisse zu schaffen, mit einem hohen Preisschild verbunden sein.

MachineMetrics löst all diese Probleme und mehr. Unsere Datenüberwachungsgeräte halten Ihre Maschinengarantie intakt und, da sie keine empfindlichen Kalibrierungen erfordern, können sie sogar den intensivsten Fertigungsumgebungsanforderungen standhalten. Unsere Geräte ziehen Daten aus den Computern Ihrer Maschinen und senden sie, natürlich verschlüsselt, in die Cloud. Haben Sie keinen internen Data Scientist? Kein Problem, wir können das für Sie erledigen. Unsere industrielle IoT-Plattform ist flexibel und intuitiv, sodass Sie Ergebnisse Ihrer digitalen Transformationsbemühungen fast sofort sehen können – bereits nach fünf Tagen ROI.

Präskriptive Wartung (RxM)

Präskriptive Wartung (RxM) geht einen Schritt weiter als prädiktive Wartung, um die wertvollste Lösung für bevorstehende Wartungsprobleme zu bieten. Präskriptive Wartung befähigt Hersteller, ihre eigenen Wartungsbedürfnisse ohne die Notwendigkeit eines riesigen Expertenarrays zu lösen.

Was ist präskriptive Wartung?

Präskriptive Wartung nutzt dieselbe Technologie wie prädiktive Wartung – Industrial IoT und Machine Learning – bietet aber auch Szenariosimulation zur Handlungsführung. Wenn prädiktive Wartung Ihnen sagt, dass Ihr Werkzeug innerhalb von 30 Minuten aufgrund seiner aktuellen Vibrationsmuster und vergangener Daten, die besagen, dass diese Muster Ausfälle vorausgehen, ausfallen wird, dann wird Ihnen präskriptive Wartung sagen, dass Sie die Lebensdauer des Werkzeugs um drei Stunden verlängern könnten, wenn Sie die Last auf diesem Werkzeug jetzt um 30 % reduzieren. Präskriptive Wartung sagt Ihnen, was Sie als Nächstes tun müssen, um den größten Wert aus dem zu ziehen, was Sie haben – Zeit und Werkzeuge gleichermaßen.

Reifegrad: Präskriptive Wartung

Eine reife Wartungsstrategie nutzt multivariate Ansätze und kann sowohl prädiktive als auch präskriptive Wartungsfähigkeiten kombinieren. Dies ermöglicht es Herstellern, mit der absolut höchsten heute machbaren Genauigkeit vorherzusagen, wann Teileausfälle auf kurzen, mittleren und langen Zeitskalen zu erwarten sind. Es hilft auch, Prozesse zu optimieren, um das Maximum an Leben aus Werkzeugen und Teilen herauszuholen, während ungeplante Ausfallzeiten mit großer Präzision vermieden werden. Präskriptive Wartungslösungen können Techniker zu schnellen Reparaturen führen, indem sie ihre situative Intelligenz und Wissensbasis mit künstlicher Intelligenz erweitern.

Während einige Implementierungen von präskriptiver und prädiktiver Wartung fragil und teuer sein können, bietet MachineMetrics eine industrielle IoT-Plattform, die einer breiten Palette von Fertigungsumgebungen standhält, Daten mit 10.000 Punkten pro Sekunde erfasst und diese Informationen an Datenexperten sendet, die bereit und wartend sind, Ihren Fabrikboden zu optimieren. Experten in fortgeschrittener digitaler Transformation, haben wir unsere Erfahrung genutzt, um unseren Prozess so weit zu vereinfachen, dass Sie unsere IoT-Geräte an Ihren Maschinen installieren können – ohne Ihre Garantie zu verletzen – ohne dass wir je Ihren Fabrikboden betreten müssen mit unserem Do-It-Yourself-Plan. (Aber wir kommen gerne vorbei, wenn Sie wollen.)

Dann sind Sie auf dem Weg zu einem voll ausgereiften, leicht verständlichen, moralsteigernden, umsatzsteigernden Supersystem für all Ihre Wartungs- und Fertigungsbedürfnisse. Kontaktieren Sie uns noch heute, um zu sehen, was wir für Sie tun können.