Zukunft der Instandhaltung in Metals & Mining gestalten

Der Abbau und die Veredelung von Metallen ist eines der ältesten Geschäfte der Welt. Obwohl moderne Maschinen und Datenanalyse signifikante Vorteile brachten, hat sich die Wertschöpfung über Generationen kaum gewandelt. Die Zukunft des Metals-&-Mining-Sektors stellt kritische Herausforderungen, die antizipiert und gemanagt werden müssen, damit die Räder dieser Industrie profitabel weiterdrehen.

Bei wachsender Nachfrage bleibt der Preis für Metalle und Mineralien unter massivem Druck durch schiere Marktvolumina. Hersteller müssen Kosteneffizienzen finden, um die Bottom Line zu schützen und Stabilität in einem volatilen Wirtschaftsumfeld zu schaffen.

Die Fähigkeit der Produzenten, größere Effizienzen zu liefern, wird dadurch herausgefordert, dass große Marktteilnehmer bereits die „low-hanging fruits“ der Automatisierung geerntet haben. Der nächste Schritt hin zu größerer Effizienz erfordert den Vorstoß in Industry-4.0-Bereiche. Was wie ein riesiger Sprung ins Unbekannte wirkt, ist für einen Sektor, der Daten in Produktionsumgebungen bereits intensiv nutzt, ein relativ kleiner, geradliniger Schritt.

Organisationen in Metallgewinnung und -verhüttung sind in der Datenerfassung aus Produktionsumgebungen oft weit fortgeschritten und bestens gerüstet, um den Industry-4.0-Schritt zu kapitalisieren. Sie erheben signifikant mehr Produktionsprozessdaten als die meisten Fertigungssegmente und nutzen weit häufiger Factory Historian und Industrial-IoT-Plattformen zur Speicherung und Analyse.

Dieser hohe Datenreifegrad kommt daher: In der Metallurgie liegt das Qualitätsgeheimnis nicht unbedingt in den Maschinen selbst, sondern in den Prozessen, an denen sie beteiligt sind. Strenge Kontrolle über Methoden und Timings entscheidet zwischen High-Quality-Produkt und Wertlosigkeit. Produzenten überwachen diese Prozesse eng – und sammeln dabei große Datenmengen zur Produktionsinformation und Leistungsbewertung. Mit der Schwerstarbeit der Datenextraktion erledigt, ist massiver Zusatzwert nun erreichbar.

Predictive Maintenance bietet Organisationen in diesem Wirtschaftsbereich signifikante Effizienzchancen. Gute Wartungspraxis ist vital, um Produktion online zu halten und katastrophale Ausfälle zu verhindern.

Enorm viel Sorgfalt geht bereits darein, kritische Equipment wie Öfen voll funktionsfähig und in gutem Zustand zu halten. Probleme hier sind katastrophal für Produktion – kosten Zeit und immense Summen. Schlimmer: Ofenausfälle schaffen echtes Verletzungsrisiko für Menschen in und um diese Umgebungen.

Weit weniger Aufmerksamkeit erhalten Hilfskomponenten auf optimalem Betrieb. Im besten Fall werden diese unterschätzten Assets nach sturem Zeitplan gewartet – sie werden gewartet, ob sie es brauchen oder nicht. Dieser Ansatz birgt auch die Gefahr, dass Probleme an Maschine oder Einzelkomponenten monatelang unentdeckt bleiben. Solche Probleme können Produktionslinien lahmlegen und Folgeschäden an involvierten Maschinen verursachen.

Automatisierte PdM-Produkte wie Senseyes PdM-Software-Suite bieten die Lösung: Organisationen erzielen sofort messbare Einsparungen, indem sie ein ähnliches Maß an Sorgfalt und Aufmerksamkeit auf alle Produktionsassets anwenden.

Statt Menschen zu bitten, jedes Produktionsasset manuell zu prüfen, haben wir Machine-Learning-Algorithmen geschaffen, die den Zustand industrieller Maschinen automatisch bewerten. Wir erreichen dies, indem wir selbstlernende Algorithmen auf bestehende Datenausgaben anwenden, um kleine, aber signifikante Variationen in Vibration, Druck, Temperatur, Drehmoment, elektrischem Strom und anderen Quellen zu überwachen, die auf Verschlechterung der Maschinengesundheit hindeuten.

Mit diesem Insight können Produzenten präzise den richtigen Wartungseingriff zum richtigen Zeitpunkt umsetzen. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Maschinen so reibungslos wie möglich laufen, das Risiko katastrophaler Maschinenausfälle sinkt, und Ineffizienzen sowie Verschwendung durch Überwartung werden eliminiert. Produzenten bewegen sich von der Überwachung weniger kritischer Assets zu Tausenden – maximieren Effizienz und Kontrolle mit umfassendem Blick auf das Geschehen über alle Produktionslinien.

Die Herausforderungen für Metals & Mining sind nicht einzigartig und keineswegs terminal. Es ist eine Industrie, die seit Jahrtausenden besteht und zweifellos noch viele weiter operieren wird. Angesichts der Herausforderungen werden die Gewinner jene sein, die weiterhin High-Quality-Produkte zu wettbewerbsfähigen Preisen liefern – eine Aufgabe, die smartere, immer effizientere Operationen erfordert. Predictive Maintenance ist ein Bereich, in dem Produzenten messbare Einsparungen und Effizienzen erzielen, während sie gleichzeitig Aspekte wie Sicherheit und Umweltperformance verbessern. Die Datenfundamente für diese neue Arbeitsweise sind für die Mehrheit der Organisationen in diesem Sektor bereits gelegt.

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