Maschinenwartung 101: Anlagenzustand verbessern & Betriebszeit maximieren

Was ist Maschinenwartung?

Maschinenwartung umfasst alle Maßnahmen zur Erhaltung der Funktionsfähigkeit von Maschinen. Dazu gehören routinemäßige Arbeiten vor Ausfällen oder Schäden – Reinigung, Schmierung, Prüfung von Verschleißteilen wie Riemen. Ebenso die Überwachung auf Anzeichen künftiger Probleme: veränderte Vibrationsmuster, Temperaturanstieg, höherer Energieverbrauch. Nicht zuletzt die Prozesse nach einem Ausfall: Schadensbewertung und Teileaustausch.

Alles, was eine Maschine auf dem Shopfloor funktionsfähig und wie vorgesehen arbeitend hält, zählt zur Maschinenwartung. Wartungstechniker führen sie durch, unterstützt von Daten aus Maschinensteuerungen, Sensoren und Schnittstellen, die anzeigen, wann Wartung erforderlich ist oder sein wird.

Wie wartet man Maschinen?

Es gibt verschiedene Wartungsansätze, die je nach Maschine und Vorhersagbarkeit des Wartungsbedarfs strategisch eingesetzt werden.

In vielen Szenarien liefern ausgereifte, komplexe Strategien die höchste Maschinenverfügbarkeit und größte Kosteneinsparungen. Fortgeschrittene Ansätze wie vorausschauende und präskriptive Wartung nutzen Maschinenüberwachungstechnologie, um Informationen über Fabrikmaschinen zu sammeln, diese zu verarbeiten und Erkenntnisse über bevorstehenden Wartungsbedarf zu generieren.

Daten werden über Industrial-IoT-Geräte und Sensoren sowie von Maschinenbedienern erfasst. Sie können in Echtzeit gesammelt und analysiert werden, um nahezu sofortige Erkenntnisse zu liefern, die schwere Maschinenschäden verhindern und die Sicherheit der Werksmitarbeiter erhöhen. Diese Daten eignen sich auch für langfristige Analysen, z. B. wie viele Ersatzteile vorrätig gehalten werden sollten.

Maschinenüberwachung unterstützt Wartungsansätze, die nicht nur Ausfälle und Schäden vorhersagen und verhindern, sondern auch Lösungen vorschreiben, wie und wann Wartung durchzuführen ist, um maximale Effizienz zu erreichen. Das bedeutet: Teile voll ausnutzen und so nah wie vernünftig möglich am Ausfallzeitpunkt (oder Qualitätsabfall) ersetzen.

Bei hochvorhersagbaren Maschinen können einige Wartungsaspekte mit weniger komplexen Strategien wie nutzungsbasierter präventiver Wartung gleich gut gemanagt werden. Ein Nicht-Fertigungs-Beispiel: Motoröl nach festgelegter Laufleistung wechseln. In fast allen Fällen führt eine Kombination von Strategien mit Fokus auf datenzentrierte Ansätze zu den besten Ergebnissen.

Arten der Maschinenwartung

Für einen tiefen Einblick in die Wartungsarten verweisen wir auf unseren vollständigen Artikel. Hier eine Kurzübersicht:

• Reaktive Wartung: Wenn es kaputtgeht, reparieren Sie es.
• Präventive Wartung: Geplanter Austausch vor dem Bruch, meist in festen Intervallen.
• Nutzungsbasierte Wartung: Austausch nach bestimmter Maschinenlaufzeit vor dem Bruch.
• Zustandsbasierte Wartung: Austausch, wenn Teile zu stark verschlissen scheinen.
• Vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance): Historische Daten nutzen, um Ausfallzeitpunkte vorherzusagen und Teile davor zu tauschen. Meist unter Einsatz von KI und Machine Learning.
• Präskriptive Wartung (Prescriptive Maintenance): Fortgeschrittene Datenanalyse, die nicht nur Ausfallpunkte vorhersagt, sondern hypothetische Ergebnisse liefert, um die beste Maßnahme vor Ausfall, Sicherheitsrisiko und Qualitätsproblem zu wählen – inklusive Timing der Umsetzung.

Vorausschauende Maschinenwartung ist die „Goldilocks“-Lösung: Hersteller beheben Probleme, bevor sie entstehen, ohne unnötige Wartungsaktivitäten zu übertreiben.

Wie können Sie Ihre Maschinenwartung verbessern?

Eine der effektivsten Methoden für die meisten Hersteller: Fokus auf Datenerfassung und -analyse. Datengestützte Wartung spart Ressourcen und bringt vielfältige Vorteile:

• Teile nur bei tatsächlicher Notwendigkeit tauschen, statt noch nutzbare Teile zu verschwenden
• Ausfallzeiten durch unerwartete Ausfälle reduzieren
• Zeitaufwand für Wartungspersonal verringern
• Risiko von Maschinen- und Sicherheitsvorfällen durch schlecht gewartete Anlagen senken
• Lagerplatz für überflüssige Ersatzteile reduzieren
• Vorhersagbarkeit erhöhen, die Budgets, Termine, Produktionserwartungen steuert

Für präzise Echtzeit-Maschinendaten können Hersteller Maschinenüberwachungssoftware wie MachineMetrics einsetzen, die direkt an die Maschinensteuerung angebunden wird. Diese Daten werden für verschiedene Stakeholder im Werk kontextualisiert. Je nach Reifegrad des Herstellers lassen sie sich zunehmend wertvoll nutzen.

Beispiel: Ein Hersteller nutzt MachineMetrics nur, um zu sehen, wann Maschinen stillstehen, und schickt Wartung so schnell wie möglich. Fortgeschrittenere Hersteller wollen die Kosten großer Stillstandszeiten nicht tragen.

Alternative: Zustandsbasierte Wartung. Informationen aus Steuerung und Sensoren kommunizieren den Anlagenzustand und lösen Benachrichtigungen vor dem Ausfall aus.

So halten Hersteller Maschinen am Laufen, ohne große Summen für kalenderbasierte Strategien auszugeben, die Anlagen überwarten. Die Verbesserung eines Wartungsprogramms folgt der Linie: mehr Daten nutzen → fortgeschrittenere Strategie → jede Stufe bringt mehr Verfügbarkeit bei geringeren Kosten.

Um zu bestimmen, welche Aspekte datengestützter Wartung die besten Kandidaten sind, beachten Sie:

• Datenerfassung zeigt, wo Sie stehen. Ohne Messung der Wartung wissen Sie nicht, ob Sie sich verbessern.
• Genaue Daten erlauben, die gravierendsten Ausfall- und Wartungsgründe zu identifizieren und zu verhindern.
• Echtzeit-Maschinendaten bedeuten: Das Team kann jetzt handeln, um Probleme zu verhindern oder zu korrigieren.

Fokussieren Sie sich auf die Erfassung von Maschinendaten, um ein besseres Verständnis der Anlagenleistung zu entwickeln. Mit diesem Baustein wird es viel einfacher zu entscheiden, ob und wann Wartungsressourcen bei Ausfällen und potenziellen Ausfällen alarmiert werden sollen.