Wesentliche Maschinenausfall-Ursachen identifizieren und Strategien zur Vermeidung von Stillstand

Maschinenausfall, einst ein akzeptierter Teil des Lebens für Hersteller und OEMs, hat mit moderner Technologie unter Nutzung von IoT-Geräten, Cloud und Edge Computing seinen Meister gefunden. Um Maschinenausfälle vorzubeugen und zu verhindern, ist es zuerst wichtig zu verstehen, was es ist und warum es in einer industriellen Umgebung passiert.

Wir können auch bestehende Strategien zum Umgang mit Anlagenausfällen betrachten: reaktive Wartung, diagnostische Analytik und präventive Wartung. Indem wir verstehen, wo diese Strategien scheitern, lernen wir, warum Hersteller sich Predictive Maintenance zuwenden, die die Probleme ihrer drei Vorgänger löst.

Hier ist, was wir prüfen, falls Sie zu einem bestimmten Abschnitt springen möchten:

• Was ist Maschinenausfall?
• Welche Arten von Anlagenausfall gibt es?
• Die häufigsten Ursachen für Maschinenausfall
• Wie können Sie Anlagenausfall verhindern?
• Die Bedeutung von IoT bei der Verhinderung von Anlagenausfall

Was ist Maschinenausfall?

Maschinenausfall (oder Anlagenausfall) ist jedes Ereignis, bei dem ein Stück industrieller Maschinen unterperformt – sei es vollständig oder teilweise – oder nicht so funktioniert, wie es beabsichtigt war. Der Begriff „Maschinenausfall“ kann unterschiedliche Szenarien und Schweregrade umfassen.

Ein Ausfall in diesem Kontext sind nicht nur kritische Showstopper, die die Produktion vollständig stoppen, sondern auch jeder Nutzlichkeitsverlust innerhalb einer Maschine. Die Toleranzschwelle für Maschinenausfall variiert je nach Umständen, da alle Systeme im Laufe der Zeit in irgendeiner Form degradieren und an Effektivität verlieren. Selbst wahrgenommene geringfügige Nutzlichkeitsverluste können im großen Maßstab zu massivem Ressourcenverschwendung führen.

Für unsere Zwecke gilt: Jede Fehlfunktion, die ein Stück industrieller Maschinen dazu bringt, seine Aufgaben ganz oder teilweise zu unterperformen, wird als Maschinenausfall betrachtet.

Maschinenausfall ist ein Spektrum, und viele Ausfälle lassen sich nicht auf einen spezifischen Zeitpunkt festlegen. Während einige offensichtliche Ausfälle sind, die Geräte unbrauchbar machen, schleichen sich andere heimlich an, wieder andere entwässern stetig die Effektivität, je länger sie schlecht gewartet bleiben. Es gibt drei Hauptklassifikationen von Maschinenausfall:

Plötzlicher Ausfall (Sudden Failure)

Das ist das, woran die meisten denken, wenn sie Maschinenausfall hören. Die Produktionslinie summt vor sich hin, wenn ein unerwarteter (aber offensichtlicher) Zusammenbruch passiert. Dinge wie ein zersplittertes Werkzeug, gerissenes Band, geschmolzener Draht etc. fallen in diese Kategorie.

Intermittierender Ausfall (Intermittent Failure)

Denken Sie an einen stotternden Motor in Ihrer Produktionslinie. Er läuft ein Stück, dann stoppt er. Sie starten ihn neu, und er funktioniert wie vorgesehen etwas länger, fängt dann aber wieder an zu versagen. Intermittierende Ausfälle kommen und gehen, meist auf dem Weg zu einem „vollen“ Maschinenausfall. Diese sporadischen oder zufälligen Ausfälle können aufgrund ihrer Natur schwer zu identifizieren sein. Intermittierende Ausfälle können häufig durch Wartung verhindert werden.

Schleichender Ausfall (Gradual Failure)

Das sind die Ausfälle, die man über die Zeit sieht, während die Nützlichkeit einer Maschine stetig abnimmt. Dazu gehören Dinge wie ein sich langsam zersetzender Riemen, stumpf werdende Klingen, sich allmählich mit Ablagerungen zusetzende Rohre. Die meisten schleichenden Ausfälle können durch regelmäßige Wartung verhindert werden, gestützt auf ein Verständnis der erwarteten Lebensdauer der betreffenden Teile.

Die häufigsten Ursachen für Maschinenausfall

Ausfall beginnt irgendwo. Die folgenden sind einige der häufigsten Ursachen für Maschinenausfall und können genutzt werden, um zukünftige Fehlfunktionen zu analysieren, vorzubereiten und zu verhindern.

Bedienerfehler

Wenn Sie je den Tech-Support-Begriff PEBKAC gehört haben, gilt dasselbe für industrielle Ausrüstung. Trotz umfangreicher Schulung sind Menschen immer noch fehleranfällig – sie vergessen wichtige Prinzipien aus dem Training, Faulheit, Müdigkeit und schlichtes Vergessen. Manchmal sind Missbrauch und Überlastung von Geräten durch Maschinenbediener schuld. Dies kann auch einfache Unfälle umfassen, wie das Fallenlassen eines Geräts.

Falsche Wartungsmenge

Das kann zu wenig Wartung sein, aber auch zu häufige Wartung, die zu Maschinenausfall führt. Zu seltene Wartung lässt Probleme unbemerkt, was dann zu einem Dominoeffekt von Ausfällen führen kann. Aber häufige Wartung führt im Wesentlichen jedes Mal Chaos in das System ein. Immer wenn ein Techniker ein Stück Maschinen öffnet, besteht Potenzial für Risiko und Ausfall – sei es ein brechendes Panel, eine verlorene Schraube, versehentliches falsches Bewegen eines Drahts, abgestreifter Bolzen… die Möglichkeiten sind endlos und nehmen zu, je öfter die Ausrüstung angefasst wird.

Physischer Verschleiß

Diese Ursache industriellen Maschinenausfalls umfasst Lagerausfall, Metallermüdung, Korrosion, Fehlausrichtung und allgemeine Oberflächendegradation.

Versagen der Zuverlässigkeitskultur

Wenn Bediener so hart gedrängt werden wie die Ausrüstung und Produktionsziele so eng sind, dass sie sich nicht eine Minute Zeit nehmen können, um ein Problem sicher und vollständig zu lösen, dann sind Ausfälle unvermeidlich. „Pflasterlösungen“ nutzen sich irgendwann ab, und eine weit verbreitete Kultur von Quick-and-Dirty-Lösungen kann zu sich verschärfenden Problemen und massiven Maschinenausfall-Kopfschmerzen führen (was letztlich in den meisten Fällen zu geringerer Gesamtproduktion führt).

Wie können Sie Anlagenausfall verhindern?

Es gibt mehrere Strategien, um Anlagenausfall zu verhindern, und die Wahl der richtigen hängt von der Kritikalität der Maschine, der Vorhersagbarkeit ihrer Ausfälle sowie dem Budget und der Monitoring-Infrastruktur ab. Die folgenden Methoden zum Umgang mit Maschinenausfall in einer industriellen Umgebung sind von der geringsten zur größten Komplexität aufgeführt.

Reaktive Wartung

Das ist das traditionelle Wartungsparadigma. Wenn es kaputtgeht, reparieren wir es. Es verhindert den Maschinenausfall nicht so sehr, wie es einen Weg zur Problemlösung bietet, sobald die Fehlfunktion auftritt.

Diagnostische Analytik

Das erfordert etwas mehr Tiefe. In dieser Wartungsstruktur werden Maschinendaten und Root-Cause-Analyse eingesetzt, um zu bestimmen, warum die Maschine überhaupt versagt hat. Diese Information kann dann in einer präventiven Wartungsstrategie genutzt werden.

Präventive Wartung

Präventive Wartung umfasst regelmäßige Inspektion von Maschinen vor Gebrauch, Etablierung und Einhaltung eines Wartungsplans, regelmäßigen Austausch von Komponenten vor Ablauf ihrer durchschnittlichen Lebensdauer – und alles, was versucht, den Ausfall vorab abzuwenden. Denken Sie an den Ölwechsel im Auto alle paar tausend Kilometer. Wir warten nicht, bis das Öl Schlamm ist und den Rest der Ausrüstung verstopft, wir warten präventiv basierend auf unserer Erwartung, wann Ausfall sonst eintreten würde.

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance nutzt vergangene Maschinenleistung, um Asset-Verhalten zu modellieren. Mit ausreichend Daten können Algorithmen darauf hinarbeiten, Anlagenausfälle basierend auf Echtzeitdaten von IoT-vernetzten Maschinen vorherzusagen. Das bedeutet: Präventive Wartungsaufgaben geschehen nicht unnötig – wie das Ersetzen voll funktionsfähiger Teile – sondern basieren auf einer tieferen, individuelleren Analyse, wann Ausfall bevorsteht oder am wahrscheinlichsten ist.

Die Bedeutung von IoT bei der Verhinderung von Anlagenausfall

IoT-Geräte bieten Herstellern und OEMs beispiellose Einblicke dank der Daten, die sie liefern. IoT-vernetzte Maschinen können in einem intelligenten Netzwerk operieren, das Maschinendaten überwacht, um Flaschenhälse zu identifizieren, Bediener vor bevorstehenden Ausfällen zu warnen – und, wenn mit Machine Learning gepaart, sogar Vorschläge für nächste Aktionen basierend auf KPIs zu machen, z. B.: „Sollen wir die Maschine für zehn Minuten stoppen, um dieses Bit zu ersetzen und mit normaler Geschwindigkeit fortzufahren? Würden wir mehr Wert daraus ziehen, die Maschine zwei Stunden lang mit 80 % Kapazität zu betreiben, wobei nur 10 % Ausfallwahrscheinlichkeit bestünde, vs. 60 % bei 100 % Kapazität im gleichen Zeitraum?“

Der eigentliche Vorteil von IoT gegenüber traditionelleren Datenerfassungs- und Analysemethoden ist seine Echtzeit-Erfassungskapazität. Während historische Daten großartige Insights für präventive Wartungsstrategien bieten können, verschafft IoT-gestützte Predictive Maintenance Herstellern einen Wettbewerbsvorteil durch Erhöhung der Betriebszeit, Reduzierung von Ressourcenverschwendung und strategische Insights, die über Wartungspläne hinaus in Prozessoptimierung und mehr reichen. Zudem haben IoT-vernetzte Maschinen das Potenzial, die Cloud für tiefe, reichhaltige Analysen sowie Edge Computing für blitzschnelle Insights zu nutzen – selbst in sicheren und air-gapped Umgebungen.