Auswirkungen der vorausschauenden Wartung auf die Fertigung

Jeden Tag, in jeder Produktionsumgebung, kommt es zu Ausfällen und Ausfallzeiten. Das ist einfach eine Realität, wenn Sie es mit Geräten zu tun haben, die eine sich wiederholende Aufgabe ausführen. Das Problem ist jedoch, dass die Fertigung auf den heutigen Märkten eine effiziente und qualitativ hochwertige Produktion erfordert. Ungeplante Ausfallzeiten in nur einer Maschine in einer „Just-in-Time“-Fertigungsumgebung können Verzögerungen verursachen, die zu unzufriedenen Kunden, einer möglichen Abwanderung dieser Kunden zu einem Wettbewerber und direkten Auswirkungen auf das Geschäftsergebnis eines Unternehmens führen.

Eines der wirklich großartigen Ergebnisse des Wachstums von (Internet der Dinge) ist die Tatsache, dass Maschinendaten genutzt werden können, um die Betriebskosten und die Auswirkungen von geplanten und ungeplanten Ausfallzeiten zu begrenzen. Dies wird auch als vorausschauende Wartung bezeichnet.

Was ist vorausschauende Wartung?

Predictive Maintenance – oder kurz PdM – ist eine Methode zur Antizipation des Wartungsbedarfs von Maschinen in einer Fabrikhalle. Durch die Analyse von Betriebsdaten der Maschinen entstehen Muster, die es den Bedienern ermöglichen, ein Verständnis für Ausfallarten zu entwickeln und vorherzusagen, wann eine Wartung an einer bestimmten Einheit erforderlich sein wird, sodass sie in weniger kostspieligen Zeiten geplant werden kann.

In der Vergangenheit verließen sich Hersteller auf reaktive Wartung und andere Wartungsstrategien, auch bekannt als die „Wenn es nicht kaputt ist, repariere es nicht“-Methode. Sie können sich gut vorstellen, dass die Wartung von Maschinen nur dann, wenn sie ausfielen, enorme Kosten verursachte, sowohl in Bezug auf ungeplante Ausfallzeiten und die potenziellen Auswirkungen auf andere Teile der Maschine als auch auf die Qualität der Ausgabe für die Zeit, in der das Teil ausfiel .

Im Laufe der Zeit versuchten Unternehmen, von der reaktiven Wartung wegzukommen und präventive Wartungsstrategien zu implementieren. Die vorbeugende Wartung stützte sich jedoch auf Durchschnittswerte und spiegelte nicht den aktuellen oder Echtzeitzustand der Ausrüstung wider.

Obwohl die vorbeugende und vorausschauende Wartung eine Weiterentwicklung der reaktiven Wartung darstellt, gibt es einen klaren Gewinner. Die Implementierung von Predictive Maintenance stützt sich auf spezifische Informationen, die von jeder Maschine abgerufen werden, um potenzielle Probleme zu erkennen. Ein Beispiel wäre die Vibrationsanalyse.

Ein Modell, das eine Baseline zum Sammeln von Daten zur vorausschauenden Wartung für eine Maschine verwendet, kann Änderungen erkennen, z. B. eine Zunahme der Vibration in einem bestimmten Teil, die durch eine Beschädigung oder das Einbringen eines Fremdkörpers verursacht werden könnte. Abweichungen von der Grundlinie ermöglichen es den Bedienern, einen Wartungsbedarf vorherzusagen, bevor das Problem schwerwiegend wird und zu einem Geräteausfall führt.

Wie funktioniert vorausschauende Wartung?

Im Gegensatz zur vorbeugenden Wartung verwendet ein vorausschauendes Wartungsprogramm die von Geräten generierten Daten und sendet die Daten an die Cloud. Wie die Produktions- und Geschäftsprozessdaten kann die zustandsbasierte Wartung in Echtzeit analysiert werden, um Muster und Trends in Bezug auf den Zustand der Maschine oder die Lebensdauer ihrer Teile oder Werkzeuge zu erkennen und die Wartungskosten zu senken.

Oft geben OEM-Geräte einen erwarteten Lebenszyklus für ein Teil oder Werkzeug an. Dies basiert jedoch auf Durchschnittswerten aus der gesamten Branche. Leichte Anwendungen, bei denen sich Teile möglicherweise langsamer als erwartet abnutzen, oder schwere Anwendungen, bei denen sie sich schneller abnutzen, werden nicht berücksichtigt.

Fortgeschrittene Analysen in Produktions- und Wartungsüberwachungsplattformen verwenden Trends und zustandsbasierte Wartung, um die tatsächliche Verschleißzeit darzustellen oder Ausfallarten vorherzusagen. Basierend auf diesen Erkenntnissen können vorausschauende Wartungsprogramme entwickelt werden, um Ausfallzeiten zu reduzieren und Kosten zu kontrollieren.

Robuste Predictive-Maintenance-Programme können die Plattform nutzen, um Warnungen an das Wartungspersonal zu senden, wenn ein Ausfall unmittelbar bevorsteht, wodurch Ausfallzeiten durch das Warten auf das Eintreffen von Technikern im Nachhinein reduziert werden. Sie können auch mit werkseigenen Produktionsinformationen arbeiten, wie z. B. erwartete Umstellungszeiten für Reparaturen während geplanter Umstellungen oder geplante Stillstandszeiten für die Reinigung.

Geplante Alarme können von Technikern auf MRO-Lager ausgeweitet werden, sodass Teile bereitgestellt werden können, um weitere Ausfallzeiten zu vermeiden. Und die Teile können für die Nachbestellung anhand festgelegter Min/Max-Teilezahlen automatisiert werden, die ebenfalls vom System vorgegeben werden. Als Teil seiner allgemeinen Wartungsstrategie kann jedes Unternehmen seine vorausschauenden Wartungstechniken an seine eigenen Bedürfnisse anpassen.

Was sind die Vorteile der vorausschauenden Wartung?

Aus kostensparender Sicht gehören zu den Vorteilen einer Predictive-Maintenance-Strategie optimierte geplante Ausfallzeiten und minimierte ungeplante Ausfallzeiten. Ein vorausschauendes Wartungsprogramm optimiert auch die Produktivität der Mitarbeiter und die Lebensdauer der Ausrüstung. Durch die Verwendung fortschrittlicher Analyse- und maschineller Lernalgorithmen kann die vorbeugende Wartung nicht unterschätzt werden!

Wie Predictive Maintenance hilft, geplante Ausfallzeiten zu optimieren

Geplante Ausfallzeiten können alles umfassen, von der Reinigung und Ölung der Maschine bis hin zum Austausch von Teilen, die bekanntermaßen regelmäßig ausfallen. Diese Art der vorbeugenden Wartung reduziert das Risiko ungeplanter Ausfallzeiten. So wie Sie sich um Ihren Computer kümmern und ihn nach Viren durchsuchen oder andere Geräte in Ihrem Haus sauber halten, erhalten Sie mit einem gut gewarteten Gerät eine effizientere und qualitativ bessere Ausgabe.

Dank der im Maschinenbetrieb gesammelten Daten kann die vorausschauende Wartung regelmäßig und zu Zeiten geplant werden, die die Auftragsproduktion am wenigsten beeinträchtigen. Es gibt auch den zusätzlichen Vorteil, dass eine angemessene Wartung dieser Art die Lebensdauer von mechanischen Geräten ausnahmslos verlängert, deren Austausch schwierig und kostspielig wäre. Die Maximierung der Betriebszeit und der Lebensdauer einer Komponente in einem vorausschauenden Wartungsprogramm führt letztendlich zu erheblichen Kosteneinsparungen.

Vorausschauende Wartung begrenzt ungeplante Ausfallzeiten

Laut einem Beitrag des Wall Street Journal „kosten ungeplante Ausfallzeiten Industriehersteller jährlich schätzungsweise 50 Milliarden US-Dollar.“ Die vorausschauende Wartung zur Begrenzung dieser Kosten ist in hart umkämpften Fertigungsindustrien von entscheidender Bedeutung.

So wie geplante vorbeugende Wartung sicherstellen kann, dass Maschinen die meiste Zeit reibungslos laufen, sammelt die Überwachung von Maschinen digital Unmengen von Daten, die bei Analyse Muster auf einer bestimmten Maschine zeigen. Diese Art der Mustererkennung auf der Grundlage historischer Daten kann dabei helfen, eine Maschine zu identifizieren, bei der es wahrscheinlich zu einem Ausfall kommt und für die eine Wartung proaktiv geplant werden kann.

Vorausschauende Wartung kann helfen, die Lebensdauer der Ausrüstung zu optimieren

Die Fähigkeit, die Effizienz, Leistung und Qualität einer Maschine im Laufe der Zeit zu überwachen, wird Daten liefern, die identifizieren, wann eine Maschine gewartet werden muss, wie oben erwähnt, aber auch helfen, zu erkennen, wann eine Maschine das Ende ihrer Lebensdauer erreicht. Reaktive und vorbeugende Wartung können dies nicht leisten.

Mit zunehmendem Alter der Maschinen und je nach Nutzungsgrad ändert sich der Wartungsplan, der durch vorausschauende Wartung verwaltet werden kann. Teile der Maschine reagieren im Laufe der Zeit unterschiedlich auf Produktionsbelastungen. Der eventuelle Anstieg der Wartung, der durch Datenmuster vorhergesagt wird, zeigt, wann eine Maschine einen Wendepunkt zwischen Kosten und Leistung erreicht. Die Notwendigkeit, letztendlich große Teile einer Maschine oder die gesamte Einheit zu ersetzen, wird beherrschbar, indem dieser Bedarf prognostiziert und geplant wird, sowohl aus Kosten-/Budget- als auch aus Zeit-/Aufwandssicht.

Vorausschauende Wartung kann helfen, die Mitarbeiterproduktivität zu optimieren

Es gibt viele Möglichkeiten, wie Predictive Maintenance die Produktivität der Mitarbeiter optimiert. Betrachten wir zunächst die Arbeitskosten selbst. Wenn Reparaturen geplant sind, verringert sich die für die Reparatur benötigte Zeit aufgrund einer geringeren Anzahl von Komponentenaustauschen anstelle des Austauschs der gesamten Ausrüstung. Außerdem wird die Reparaturhäufigkeit bei kritischen Geräteausfällen reduziert und die Anzahl der „kritischen Einsätze“ wird stark reduziert.

Aus Mitarbeitersicht führt Predictive Maintenance zu weniger Ausfällen und Unfallvermeidungssystemen. Diese können Geräte alarmieren oder sogar anhalten, wenn eine Gefahr für einen Arbeiter besteht, was die Fabrikbedingungen dramatisch verbessert und Verletzungen von Arbeitern minimiert.

Darüber hinaus wirken sich Ausfallzeiten und Betriebe mit suboptimalen Parametern nicht nur auf die Leistung, sondern auch auf die Arbeitsmoral der Mitarbeiter aus. Es ist stressig, sich zu beeilen, um Probleme zu lösen, wenn sie auftreten. Predictive Maintenance minimiert solche Fälle.

Vorausschauende Wartung kann helfen, den Umsatz zu steigern

Die Vorteile der vorausschauenden Wartung, die wir oben behandelt haben, haben letztendlich alle das gleiche Ziel:die Steigerung des Gewinns. Mit weniger Wartung an guten Komponenten und einer schnelleren Reparatur fehlerhafter Komponenten können Reparaturen effektiver gehandhabt werden, wodurch die Reparaturzeit verkürzt wird. Eine der umfassendsten Studien zum Potenzial von Industrial Analytics wie Predictive Maintenance wurde 2015 von McKinsey durchgeführt. Sie deckten die Möglichkeit für die folgenden Verbesserungen auf:

10–40 % weniger Wartungskosten

Da die geplante Wartung auf einem Zeitplan basiert, wird es Fälle geben, in denen Wartungsaufgaben durchgeführt werden, wenn sie nicht benötigt werden. Vorausschauende Wartung kann solche Ineffizienzen verhindern.

10–20 % weniger Abfall

Ein suboptimaler Betrieb, der nicht erkannt wird, kann zu einer verschwenderischen Produktion führen. In solchen Fällen werden Rohstoffe, Energie, Arbeitskosten und Maschinenzeit verschwendet. Vorausschauende Wartungssysteme können Probleme aufdecken, die zu Verschwendung führen können, bevor sie entstehen.

10-50 % neue Verbesserungsmöglichkeiten aufgedeckt

Sobald die Datenerfassung automatisiert ist, können durch fortschrittliche Analysen täglich neue Einblicke in Möglichkeiten zur Prozessoptimierung gewonnen werden.

Vorausschauende Wartungstechnologien

Es gibt zahlreiche Arten von Predictive-Maintenance-Technologien, die in einem robusten datengesteuerten Predictive-Maintenance-Programm verwendet werden. Diese Zustandsüberwachungsgeräte können verwendet werden, um eine vorausschauende Wartungslösung für einen Betrieb zu erstellen. Zu diesen Technologien gehören:

Infrarot-Thermografie

Wärme ist fast immer ein Nebenprodukt einer Produktionsumgebung. Aber es ist oft vorhersehbar für jede Maschine oder jeden Jobtyp, der ausgeführt wird. PdM-Plattformen können diese Wärmemuster nach Maschine oder Job abbilden und Temperaturspitzen analysieren, um bevorstehende Probleme zu ermitteln. Infrarot-Thermografie kann die Temperatur in Geräten wie Motoren, Lagern oder anderen Reibungsflächen überwachen und messen. Es kann auch dabei helfen, "heiße Stellen" in Schaltschränken aufzudecken und Isolationsfehler zu erkennen. Die Infrarot-Thermografie misst die Temperatur und zeigt die Einheit als Bild der gesamten zu messenden Einheit an. Die Überwachungsplattform kann diese Bilder speichern und analysieren, um Probleme zu erkennen und Trends unter bestimmten Bedingungen zu erkennen.

Akustische Überwachung

Einige Überwachungsplattformen für die vorausschauende Wartung können Hochfrequenzsignale verwenden, um den Zustand der Ausrüstung zu bestimmen. Das gleiche Prinzip lässt sich mit Luftschall anwenden. Durch die Erfassung dieses akustischen Rauschens können Ausfälle erkannt werden. Fortschrittliche maschinelle Lernalgorithmen werden verwendet, um die Vorhersagefähigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern. Diese Analysen können mit anderen Überwachungstechnologien kombiniert werden, um einen Drilldown durchzuführen und Anomalien aufzudecken, bevor sie auftreten.

Vibrationsanalyse

Alle Produktions- und Fräsanlagen vibrieren. Und diese Schwingung pro Maschine und Auftragstyp kann aufgetragen werden, um einen gesunden Bereich auf einer Kurve zu bestimmen. Die Vibrationsanalyse hilft Predictive-Maintenance-Ingenieuren zu erkennen, was subtile und signifikante Änderungen bedeuten. Sie können Verschleißraten und Fehlerpunkte bewerten, wenn die maschinellen Lernalgorithmen mit der Zeit genauer werden.

Ölanalyse

Während Predictive-Maintenance-Plattformen Schall, Vibration und Temperatur verwenden können, um sowohl den Zustand als auch mögliche Ausfälle von Geräten oder Teilen zu beurteilen, ist ein weiteres Tool, das erfasst, was im Inneren der Maschine vor sich geht, die Ölanalyse. Durch die Messung der Ölreinheit, des Schmutzgehalts, der Verunreinigungen und der Ölzusammensetzung können Techniker die Ursache identifizieren, darstellen und vorhersagen und Strategien zu ihrer Behebung entwickeln. Die Daten aus der Ölanalyse können an die Analyseplattform gesendet und mit anderen Überwachungsdaten kombiniert werden, um ein klares Bild des Maschinenzustands zu erhalten.

So implementieren Sie vorausschauende Wartung

Jetzt, da klar ist, dass vorausschauende Wartung ein sicherer Weg ist, ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden und höhere Herstellungskosten zu verursachen, stellt sich die Frage:Wie setzt man einen vorausschauenden Wartungsplan um?

Gehen Sie zuerst zum Kern des Problems, das Sie lösen möchten:

• Machen Sie sich mehr Sorgen über ungeplante Ausfallzeiten oder die Kosten eines Komponentenausfalls?
• Sind einige Maschinen auf Ihrer Etage „wichtiger“? d.h. häufiger verwendet, zentral für mehr Bestellungen usw.

Dann müssen Sie Ihren aktuellen Status bewerten oder eine Datenbasis zur Maschinenleistung erstellen. Hierfür können Sie Ihre eigenen Standards, OEE-Standards oder andere Industriestandards verwenden. Überprüfen Sie jede Maschine, um zu sehen, was die historischen Leistungsniveaus waren:wie oft war sie ausgefallen, welche Komponenten fallen regelmäßig aus, wie oft sind derzeit Wartungsarbeiten geplant und so weiter.

Untersuchen Sie zweitens die historischen Daten auf Muster und welche Metriken auf ein Problem hinweisen, welche Abweichungen von der Basislinie einen Betreiber kennzeichnen sollten und so weiter.

Schließlich müssen Sie, sobald Sie diese Muster und die Daten in Bezug auf Ihre Basisleistungsmessungen verwenden, einen Prozess zur kontinuierlichen Aktualisierung der Daten und zur Überprüfung einführen, um sicherzustellen, dass sie weiterhin den aktuellen Status widerspiegeln und sich verschlechternde Muster, die ein klares Signal darstellen, aufzeigen ein Wartungsbedarf. Das ist der Schlüssel:Sie können nicht vorhersagen, was Sie nicht analysieren können. Genaue Daten sind unerlässlich!

Die Minimierung ungeplanter Ausfallzeiten, zumindest in Bezug auf die Funktion der Maschinen, ist eine enorme Kosteneinsparung und verhindert Verzögerungen bei der Markteinführung, die sich auch auf das Endergebnis auswirken. In der heutigen Produktionsumgebung ist vorausschauende Wartung kein „nice to have“. Es ist eine Notwendigkeit.

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