CMMS-Erfolg freisetzen: Wie Maschinendaten Wartungseffizienz antreiben

Für diskrete Hersteller sind Maschinen das Lebensblut der Produktion. Wenn Ausrüstung ordnungsgemäß gewartet wird, können effiziente Produktion, niedrigere Kosten, pünktliche Lieferung und gesteigerte Kundenzufriedenheit erreicht werden.

Unternehmen haben weiterhin auf breite Durchschnitte und Erwartungen gesetzt, um Wartungskalender zu entwickeln. Beispielsweise Wartung alle 30 Tage oder alle 100 Teile basierend auf historischen Durchschnittswerten (oder basierend auf OEM-Empfehlungen).

Komplexitäten wie Anlagenauslastung, Teileausfälle, Werkzeugverschleiß, Vibration und andere Anlagenzustände wurden historisch nicht bei der Wartungsplanung berücksichtigt.

Mit einem vernetzten Betrieb gibt es einen Weg, sicherzustellen, dass Leistungs- und Gesundheitsdaten der Ausrüstung die Wartungsaktivität beeinflussen. Dies stellt sicher, dass Wartungsaktivitäten nur dann stattfinden, wenn sie notwendig sind – was die Wahrscheinlichkeit kostspieliger Überwartung reduziert und gleichzeitig Anlagenausfälle vermeidet.

Wie? Durch Erfassung von Echtzeit- und historischen Maschinendaten für ein effektiveres Wartungsprogramm.

Durch autonomes Erfassen, Normieren und Kontextualisieren von Maschinendaten in Echtzeit können Wartungsprogramme so gestaltet werden, dass Ausrüstung optimal gewartet wird. Im Folgenden untersuchen wir, wie MachineMetrics, eine Maschinendatenplattform, signifikanten Wert zu Ihrem Computerized Maintenance Management System (CMMS) und Ihrem gesamten Wartungsprogramm hinzufügen kann.

Wie Maschinendaten Wartung optimieren

Der Wert von Computerized Maintenance Management Systemen wird signifikant durch das Volumen und die Qualität der von Maschinen erfassten Daten gesteigert. Historisch wurde dies durch manuelle Überwachung der Ausrüstung durch Wartungstechniker, Dokumentation von Ausfällen und Ausführung von Wartungsarbeitsaufträgen done.

Das Problem: Manuell erfasste Daten sind nicht nur eine unglaublich verschwenderische Nutzung der Zeit von Bedienern und Wartungsteams, sondern resultieren in verzögerten, ungenauen Daten, auf die nur schwer zu handeln ist.

Hier kommt MachineMetrics ins Spiel – eine Plattform zur autonomen Erfassung von Maschinendaten, deren Normierung über alle Marken und Modelle von Ausrüstung hinweg, Kontextualisierung und sofortige Bereitstellung an Frontline-Nutzer via Benachrichtigungen und Visualisierungen oder in Managementsysteme wie ein CMMS.

Nun können Echtzeit-, präzise Daten zu Maschinenleistung und -zuständen genutzt werden, um Wartung effizient einzusetzen oder sogar Modelle zu entwickeln, die vorhersagen, wann Ausfälle eintreten werden.

Lassen Sie uns den Wert von Maschinendaten für Ihr Wartungsprogramm erkunden:

Wartungsstrategien transformieren

Wenn Maschinendaten über die MachineMetrics-Plattform verarbeitet werden, generiert dies Erkenntnisse, die es dem CMMS ermöglichen, optimale Performance zu erreichen. Wartungspläne können dann auf Echtzeitdaten und tatsächlichen Verschleiß und Bedingungen der Maschine basieren.

Das bedeutet, dass Strategien für Maschinengesundheit so gestaltet werden können, dass sie proaktiv und prädiktiv sind – statt kalenderbasiert oder reaktiv. Diese Maschinengesundheitsdaten umfassen auch Diagnosedaten und Erkenntnisse, die Managern und Technikern ermöglichen, zu reagieren, bevor ein Teil ausfällt. Dies reduziert Stillstandzeiten und eliminiert das Risiko größerer Maschinenschäden.

• Old School: Reaktiv/Korrigierend oder Kalenderbasiert
• New School: Proaktiv oder Zustandsbasiert
• Future School: Prädiktiv oder Präskriptiv

Ressourcenmanagement

Wartungsmanager sind sich der vielen Variablen bewusst, die mit der Überwachung ihres Programms einhergehen – von internem Personal über benötigte Arbeitskraft und Schichten bis hin zu Teilen und Flüssigkeiten für routinemäßige Wartung, bis hin zu Qualität und Lebensdauer der Ausrüstung.

Glücklicherweise haben sie CMMS-Systeme, die helfen, all diese Teile zu managen und sicherzustellen, dass die verfügbaren Ressourcen so effektiv wie möglich genutzt werden. Doch oft verlassen sie sich auf manuell erfasste Wartungslogs und OEM-Empfehlungen, statt auf tatsächliche Produktionsdaten. Durch das Pushen von Maschinendaten in ein CMMS können bessere Entscheidungen getroffen werden.

Welche Daten können im CMMS genutzt werden? Jobs, Stillstandereignisse, Stückzahlen, OEE, Maschinendiagnostik, Umgebungsbedingungen usw.

Wie hilft dies CMMS und Wartungsmanagern, Ressourcen effektiv zu allokieren?

• Besseres Verständnis des notwendigen Personals zur Unterstützung der Anlage
• Erstellung von Plänen, die erwartete Wartung unterstützen
• Vorhersage der mit routinemäßiger Wartung verbundenen Kosten wie Ersatzteil- und Flüssigkeitskosten
• Management des Anlagenlebenszyklus zur Rechtfertigung von Kapitaleinsätzen

Arbeitsauftragsmanagement

Wartungsteams können sofort von einem kalenderbasierten Ansatz zu zustandsbasierter Wartung mit Maschinendaten wechseln.

MachineMetrics Workflows ermöglichen es Unternehmen, ihre gesamte Wartung ganzheitlich zu betrachten. Das bedeutet, einen vollständigen Blick auf Zustände und Gesundheit zu haben, um mit Erkenntnissen die richtigen Entscheidungen zu treffen.

Im Folgenden einige der Schlüsselfunktionen, die direkt beeinflussen, wie Wartung ausgeführt wird, und wie MachineMetrics in Tandem mit einem CMMS oder als eigenständige Wartungslösung genutzt werden kann:

• Automatisierung: Wenn ein Maschinenereignis wie Alarm, Stillstand oder Bedingungsschwelle erreicht wird, kann ein automatisierter Workflow sofort einen Arbeitsantrag oder Arbeitsauftrag im CMMS erstellen. [Video hier]
• Benachrichtigungen und Alarme: Ob Sie ein CMMS nutzen oder nicht – Maschinendaten können genutzt werden, um automatisch die richtige Person zu alarmieren, wenn eine gegebene Bedingung eintritt, z. B. ein Maschinenstillstand. Beispielsweise könnte eine E-Mail oder SMS an einen Wartungsmanager gesendet werden.
• APIs und Integrationen: MachineMetrics verfügt über native Integrationen mit mehreren CMMS wie MaintainX, Fiix und UpKeep sowie mit Nicht-Wartungssystemen wie ERP und MES.
• Echtzeit-Maschinendaten: MachineMetrics erfasst umfassende Echtzeit-Maschinendaten – wie Alarme, Zustände und Zykluszähler –, die anzeigen, wann eine Maschine bald Wartung benötigt. Wenn ein Ausfall droht, kann die richtige Person sofort benachrichtigt werden.

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Reporting und Analyse

CMMS-Systeme verfügen über Reporting-Funktionalität, die Managern erlaubt, tiefer in Pflanzen-, Anlagen- und Personalperformance einzutauchen. Dies kann tiefe Analysen ermöglichen – wie lange das Team braucht, um einen Ausfall zu beheben, und welche Arbeitsaufträge offen sind.

Doch so angepasst und raffiniert diese Tools auch scheinen mögen – sie werden unwahrscheinlich hochpräzise Daten liefern, was zu fehlerhaften Annahmen und schlechter Entscheidungsfindung führen kann.

Da der Kern der Wartung "Maschinen am Laufen halten" ist, ist es essenziell, dass CMMS-Systeme über einen robusten Datensatz verfügen, der von der Ausrüstung selbst bereitgestellt wird. Nur Daten direkt von der Ausrüstung können die volle Geschichte zu Maschinenauslastung, Stillstand, MTBF, OEE usw. erzählen. Dies hilft Wartungsteams, Benchmarks zu etablieren und die größten Chancen zu priorisieren.

MachineMetrics nutzen, um Echtzeit-Maschinenzustände zu erfassen und zu analysieren und automatisch Arbeitsaufträge im CMMS zu erstellen, um Wartungsaktivitäten zu automatisieren.

Schritte zu datengestützter Wartung

Im Zeitalter des industriellen Internets und IoT reifen Wartungsstrategien schnell. Sie liefern höheren Wert, bieten einen zusätzlichen Pfad zur Prozessoptimierung und bieten größere Effizienz. Hier sind einige Schritte zur Erreichung eines datengestützten Wartungsprogramms.

1. Datenerfassung

Datenerfassung ist der Treiber für IoT-fähige industrielle Wartungslösungen. Viele fragmentierte Lösungen erfordern einen Flickenteppich aus Geräten, Software und Konnektivitätshardware. MachineMetrics ist die einzige Lösung, die in rauen Industrieumgebungen und mit jedem OEM und jeder Gerätegeneration funktioniert. Mit MachineMetrics-Geräten ist die Installation von Datenerfassungsgeräten schnell und intuitiv – es funktioniert out-of-the-box. Zudem ist es erweiterbar, sodass die Daten von anderen Systemen wie CMMS via nativer Integrationen und APIs genutzt werden können.

2. Detektion

Das Erkennen von Maschinenleistung und -gesundheit ist kritisch für den Erfolg. MachineMetrics ermöglicht den Anschluss sowohl digitaler als auch analoger Sensoren. Es kann SPS-Daten erfassen und normieren, um Sensormessungen, Alarme, Geschwindigkeit, Last, Vorschubgeschwindigkeit und mehr einzuschließen. Und da MachineMetrics-Geräte Daten am Edge via Ethernet, Wi-Fi oder sogar Cellular verarbeiten, ist die Detektion extrem zuverlässig. Die Echtzeitdaten, die von der Analyseplattform zurückgeliefert werden, geben Nutzern die Fähigkeit für schnelles Handeln, wenn Maschinenzustände es erfordern.

3. Vorhersagen

Jedes Fertigungsunternehmen hat unterschiedliche Bedürfnisse. Während Zustandsüberwachung und prädiktive Wartung Vorhersagen basierend auf KI-gestützter fortgeschrittener Analytik und Machine Learning nutzen, ist der Heilige Gral datengestützter Wartungsprogramme die präskriptive Wartung. Der Wert von Szenarien basierend auf historischen Maschinendaten, Echtzeit-Zustandsüberwachung und tiefer Analyse von Variablen wie Öllebensdauer, Vibration und Hochfrequenzdaten kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Diese hochpräzisen, relevanten und umsetzbaren Vorhersagen heben die MachineMetrics-Plattform von anderen ab.

4. Gesundheitsadministration

Datengestützte Wartung geht nicht nur darum, mechanische Probleme in den Griff zu bekommen. Es geht um die Erhaltung der Gesundheit der gesamten Fabrik oder des Shopfloors. Dieselbe fortgeschrittene Analytik, die Vorhersagen antreibt und die Detektion managt, bietet tiefe Visualisierung der Maschinengesundheit nach Schicht, Stunde und Produkttyp. Dies befähigt Wartungspersonal und Manager gleichermaßen, ihre Wartungsstrategie weiter zu schärfen und Gesundheit zu erhalten, bevor Probleme und Ausfälle auftreten.

Weniger ist mehr bei datengestützter Wartung

Unternehmen haben traditionell unzählige Dollars in Wartungsstrategien investiert. Bevor die Macht von Big Data einen anderen Pfad möglich machte, kamen diese Dollars in Form hoher Ersatzteilkosten, unnötiger Stillstandzeiten und anderer Variablen.

Daten erschließen einen einfacheren, anpassungsfähigeren Wartungsansatz. Mit datengestützter Wartung haben Wartungsmanager Echtzeitdaten und -einblicke in der Hand. Sie können das tun, was erforderlich ist, zuversichtlich ohne Über- oder Unterversorgung. Niedrigere Lagerhaltungskosten für Teile, längere Werkzeuglebensdauer und präzisere Ersetzung zum optimalen Zeitpunkt bedeuten höhere Produktivität, niedrigere Kosten und höhere Effizienz.

Das Ergebnis ist Wartung, getrieben von Megabytes und nicht Milliarden von Dollars. Es bedeutet ein Personal, das geschult ist, Daten zu nutzen, um die Maschinen einer Fabrik auf eine zuvor unmögliche Weise zu verstehen. Und es bedeutet, Daten zu nutzen, um Fertigungswartung zu steuern, statt Wartung zu nutzen, um Daten zu generieren.

Leistung mit datengestützter Wartung verbessern

Unternehmen, die eine Maschinendatenplattform wie MachineMetrics nutzen, können Effizienz verbessern, Kosten senken und versteckte Kapazität freisetzen. Sie können dasselbe System sogar nutzen, um ihre gesamte Maschinengesundheit zu verbessern und ein datengestütztes Wartungsprogramm aufzubauen.

MachineMetrics kann Ihnen helfen, präzise Daten zu nutzen, um signifikanten Wert zu einem CMMS hinzuzufügen, oder Wartung einfach effektiver zu managen. Durch Nutzung von Echtzeitdaten und umsetzbaren Erkenntnissen zu Maschinenzuständen können Unternehmen ihre Wartungsleistung auf ein Niveau heben, das sie nie zuvor erreicht haben.

Wartung auf das nächste Level heben

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