5 wesentliche Vorteile der vorausschauenden Instandhaltung in der Fertigung

Es gibt drei allgemein anerkannte Formen der Instandhaltung: reaktiv, präventiv und vorausschauend (predictive). Die einfachste Form der Maschineninstandhaltung ist ein reaktiver Prozess; wenn eine Maschine ausfällt, wird sie aus dem Betrieb genommen, repariert und so schnell wie möglich wieder in Betrieb genommen. Obwohl diese Methode scheinbar Produktion und Maschinenauslastung maximiert, bringt sie eine Reihe von Nachteilen mit sich – nämlich kann sie zu kostspieligen Ausfallzeiten und hohen Reparaturkosten führen, wenn ein signifikanter Asset oder Maschinenteil ausfällt.

Um längere Ausfallzeiten zu vermeiden, haben Hersteller präventive Instandhaltungspraktiken eingeführt, die darin bestehen, routinemäßige Instandhaltungsaufgaben durchzuführen, während die Ausrüstung noch normal läuft, um das Risiko von Ausfällen zu reduzieren.

Die Prämisse der präventiven Instandhaltung ist eine theoretische Ausfallrate von Assets, die bestimmt, wann Teile ersetzt werden sollen – selbst wenn sie noch Restlebensdauer haben. Hersteller können die ungenutzte Restlebensdauer jedoch minimieren, indem sie regelmäßige Instandhaltung basierend auf Asset-Nutzung und dem Bestand an Ersatzteilen planen, die der Hersteller ständig vorrätig hat. Präventive Instandhaltung ist im langfristigen Vergleich allgemein kosteneffektiver als reaktive Instandhaltung, da Kostenverluste durch Ausfallzeiten und kritische Teileausfälle effektiv gemindert werden. Letztlich kann präventive Instandhaltung den Lebenszyklus von Maschinen verlängern und die Betriebszeit erhöhen.

Während präventive Instandhaltung Zeit und Kosten spart, geht sie davon aus, dass Teile ersetzt werden, bevor sie kaputtgehen – was bedeutet, dass sie noch Restlebensdauer haben. Aus diesem Grund hat sich eine dritte Methode entwickelt, die als vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) bezeichnet wird und Technologie nutzt, um Ausfälle und Breakdowns vorherzusehen und zu vermeiden, bevor sie eintreten.

Überblick über vorausschauende Instandhaltung

Vorausschauende Instandhaltung nutzt Sensordaten, die von Internet-of-Things (IoT)-Geräten gesammelt werden, um Daten zu überwachen und potenzielle Defekte oder Ausfälle zu erkennen, bevor sie Probleme oder Breakdowns verursachen. Beispielsweise können Sensordaten verarbeitet werden, um Ölviskosität und Maschinenvibration zu analysieren oder thermografische Aufnahmen zu analysieren, um lokale Hotspots zu finden, die mit verschlissenen Komponenten assoziiert sind.

Durch die Überwachung der Asset-Performance in Echtzeit reduziert vorausschauende Instandhaltung die Häufigkeit notwendiger Reparaturen und Wartung – was die Notwendigkeit reaktiver Instandhaltung eliminiert – während gleichzeitig die Kosten vermieden werden, die mit unnötiger oder übermäßiger präventiver Instandhaltung einhergehen.

Wenn sie ordnungsgemäß implementiert wird, kann vorausschauende Instandhaltung die Bilanz eines Unternehmens schützen, indem sie Ausfallzeiten, Wartungszeiten und die mit der Beschaffung zusätzlicher Teile und Materialien verbundenen Kosten minimiert. Eine Studie ergab, dass Fabriken mit starker vorausschauender Instandhaltungspraxis im Durchschnitt die Instandhaltungskosten um 12 % senken, die Betriebszeit um 9 % erhöhen und die Lebensdauer alternder Assets um 20 % verlängern können. Darüber hinaus schützt vorausschauende Instandhaltung oft die Umwelt – wenn sie effektiv praktiziert wird, kann sie Umwelt-, Gesundheits-, Qualitäts- und Sicherheitsrisiken um 14 % reduzieren.

Vorausschauende Instandhaltung und Machine Learning können auch in Kombination mit IoT-fähigen Instandhaltungstools eingesetzt werden, um die Effizienz zu steigern, obwohl bestimmte Asset-Überwachungstechniken und -Geräte teuer sein oder spezialisiertes Training für den ordnungsgemäßen Betrieb erfordern können.

Best Practices für vorausschauende Instandhaltung

Der Erfolg des vorausschauenden Instandhaltungsmodells hängt von einigen Faktoren ab, einschließlich Ansatz, Ausführung und Erwartungen. Hier sind fünf Richtlinien, um es richtig zu machen.

1. Geschäfts-kritische Maschinen priorisieren

Hersteller sollten damit beginnen, die Maschinen zu identifizieren, die für den Geschäftsbetrieb absolut notwendig sind, und sicherstellen, dass die Instandhaltung dieser Assets priorisiert wird. Indem sie sich auf Maschinen und Prozesse konzentrieren, die die größte Störung verursachen würden, wenn sie ausfielen, stellen Hersteller sicher, dass der Betrieb ungestört fortgesetzt werden kann, während Kosten geschützt werden.

2. Echtzeit-Datenerfassung nutzen

Hersteller sollten die Bandbreite der durch IoT gebotenen Fähigkeiten nutzen. Durch das Sammeln von Echtzeitdaten können IoT-Sensoren ein Archiv von Instandhaltungsaufzeichnungen und individuellen Maschinenhistorien erstellen, was hilft, die Leistung über die Zeit zu verfolgen.

IoT-Sensoren bieten Einblick in eine Reihe verschiedener Maschinenbedingungen mit weit größerer Geschwindigkeit und Genauigkeit als manuell erreicht werden kann. Dazu gehören Bedingungen wie Ausgabequalität und Stromverbrauch und können sich sogar auf Beobachtungen zum allgemeinen Verschleiß des Assets erstrecken.

3. Zeitnahe Datenanalyse durchführen

Datenanalyse ermöglicht es Instandhaltungspersonal, zu verstehen, wie jedes Asset individuell zum Gesamtoutput, zur Leistung und zur Betriebszeit beiträgt. Diese Daten können genutzt werden, um Assets zu identifizieren und zu reparieren oder zu ersetzen, bevor sie ausfallen, oder die Maschinenleistung zu korrigieren, bevor sie von akzeptierten Toleranzen abweicht. Und obwohl es wie gesunder Menschenverstand erscheinen mag, ist die Aufrechterhaltung einer regelmäßigen Datenerfassungs- und Analysepraxis der Schlüssel zur Verhinderung unerwarteter Geräteausfälle und kostspieliger Ausfallzeiten.

4. Datenbasierte Entscheidungen treffen

Basierend auf der Datenanalyse kann das Instandhaltungspersonal dann die notwendigen Maßnahmen ergreifen, um Maschinenausfälle oder Breakdowns zu verhindern. Es ist jedoch auch wichtig, die Ergebnisse dieser Maßnahmen zu überwachen. Wenn das gewartete Asset weiterhin unterperformt, könnte dies auf weitere Probleme hinweisen.

Es ist auch vorteilhaft, die Erfolge dieser Praktiken zu dokumentieren, da sie verwendet werden können, um die Kosteneffizienz und den ROI des vorausschauenden Instandhaltungsprogramms zu demonstrieren.

5. Laufende Unterstützung bereitstellen

Vorausschauende Instandhaltungsprogramme erfordern kontinuierliche Unterstützung, um effektiv zu bleiben. Wenn Unternehmen skalieren, sollten sich vorausschauende Instandhaltungsansätze entsprechend anpassen, um die betrieblichen Bedürfnisse des Unternehmens weiterhin zu unterstützen. Dies könnte in Form von erweiterten Überwachungsfähigkeiten, erweiterten Trainingsinitiativen oder der Verfeinerung von Instandhaltungsansätzen erfolgen, um Faktoren wie Luftfeuchtigkeit und Temperatur bei der Bewertung der Maschinenleistung zu berücksichtigen. Ein erfolgreiches vorausschauendes Instandhaltungsprogramm ist dynamisch und anpassungsfähig, was es ermöglicht, den Bedürfnissen des Unternehmens am effektivsten zu dienen.

Instandhaltungslebenszyklus straffen

Es ist schwer, den Wert der vorausschauenden Instandhaltung zu überschätzen. Durch die Nutzung der Geschwindigkeit und Flexibilität vorausschauender Analytik und des IoT können Hersteller Echtzeit-Maschinenleistungsdaten nutzen, um potenzielle Ausfälle, Ausfallzeiten und Kostenverluste zu verhindern. Der Prozess stärkt die Bilanz des Unternehmens und bietet eine Reihe weiterer Vorteile – einschließlich verbesserter Umweltverträglichkeit und Sicherheit sowie Verlängerung der Lebensdauer integraler Teile und Maschinen.

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