Eine fehlerhafte Wartungsstrategie beheben:PM-Optimierung und FMEA

Letzte Woche haben wir im Fiix-Blog das Phänomen der Ausfälle nach der Wartung untersucht und warum sie häufiger auftreten, als sie sollten.

Es ist auf den ersten Blick ein beunruhigendes Thema:Warum überhaupt Ressourcen für eine Wartungsstrategie bereitstellen, wenn die Ausrüstung immer noch ausfallen wird? Natürlich ist die Wurzel des Problems viel komplexer. Wir haben letzte Woche festgestellt, dass es nach der Wartung zu Ausfällen kommt, weil entweder falsch gearbeitet wird oder weil insgesamt zu viel Arbeit geleistet wird. Mit anderen Worten, als präventiv gekennzeichnete Wartungsarbeiten haben tatsächlich den gegenteiligen Effekt. Wenn wir es durch diese Linse betrachten, ist die PM-Optimierung (Präventive Wartung) eine logische Lösung des Problems.

Was ist PM-Optimierung?

Zuverlässige Anlage definiert PM-Optimierung als „einen Prozess zur Verbesserung der Effektivität und Effizienz des PM-Prozesses“. Sie unterscheiden weiter zwischen PM-Effektivität und -Effizienz:„Effektive PMs adressieren und reduzieren die Folgen spezifischer, wahrscheinlicher Fehlermodi. Effiziente PMs sind wertschöpfende Aufgaben, die mit dem geringsten Aufwand an Arbeitsaufwand, Ausfallzeiten und Materialien ausgeführt werden, die für die Erledigung der Aufgabe erforderlich sind.“

Betrachtet man diese Definition, zeichnet sich ein klareres Bild ab:Der Zweck der PM-Optimierung besteht darin, sicherzustellen, dass die Instandhaltung insgesamt einen Mehrwert darstellt. Dazu muss man sich jede PM ansehen und feststellen, 1) ob sie tatsächlich benötigt wird und 2) ob sie die beabsichtigten Auswirkungen auf den Gesamtbetrieb hat. Aber wie kann ein Unternehmen feststellen, welche PMs einen Mehrwert schaffen, wenn sie es sind, die all diese PMs überhaupt erstellt haben? Die Antwort liegt in der Analyse von Ursache und Wirkung.

Verwenden von FMEA zur Optimierung von PMs

Der Prozess der PM-Optimierung beginnt mit der Betrachtung von Fehlerdaten und dem Vergleich mit Ihrem bestehenden PM-Plan. Die CMMS-Software ist hier unerlässlich, da Sie auf die Auftragshistorie, Fehlerdaten und Ihren Wartungsplan zurückblicken können. Sobald Sie im Rahmen der von Ihnen durchgeführten Präventivarbeit Daten zu historischen Geräteausfällen gesammelt haben, treten Fehlermodi auf.

Dies ist Teil eines größeren Prozesses, der als FMEA oder Fehlermodus-Effekt-Analyse bekannt ist:von asq.org definiert als „ein schrittweiser Ansatz zur Identifizierung aller möglichen Fehler in einem Konstruktions-, Herstellungs- oder Montageprozess“. Mit anderen Worten, es ist ein Prozess, um all die verschiedenen Arten oder Modi zu bestimmen, auf die Ihre Ausrüstung ausfallen kann, und die Auswirkungen dieser Ausfälle auf das System als Ganzes zu analysieren.

Von hier aus können Sie mit der Analyse von Ursache und Wirkung beginnen. Verhindern Ihre PMs tatsächlich die Fehler, die sie verhindern sollen? Verursachen sie umgekehrt Fehler? Können Sie die Fehlerdaten mit P-zu-F-Kurven vergleichen (die den Zeitraum zwischen potenziellem und funktionalem Fehler messen), um zu sehen, ob ein bestimmter Fehler rechtzeitig vorhergesagt und verhindert werden kann?

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Die Quintessenz:Wahre Prävention liegt in einer sorgfältigen Analyse

Der Trend geht hier natürlich zur Analyse. Es ist das Rückgrat vieler Instandhaltungsstrategien:Zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung, vorausschauende Instandhaltung und eine sorgfältig geplante Präventivstrategie, um nur einige zu nennen. Die Optimierung Ihrer Wartungspläne per FMEA sollte gängige Praxis sein. Einfach ausgedrückt, sollte keine Wartungsstrategie auf einer Plug-and-Play- oder Fix-it-If-it-breaks-Mentalität basieren. Wenn Sie möchten, dass Ihre präventive Wartungsstrategie wirklich präventiv ist, müssen Sie bereit sein, Löcher in diese Strategie zu bohren, damit Sie sie weiter stärken können.

Weitere Informationen zu Ausfällen nach der Wartung und PM-Optimierung:

Nach Behebung defekt:Erklärung von Pannen nach der Wartung

Optimierung der vorbeugenden Wartung mit einem CMMS

Wie eine FMEA-Analyse die 100 Mio. £ schwere British Airway-Katastrophe hätte verhindern können