Vorbeugende Wartung in der Industrie - Ein Leitfaden für die Umsetzung

Vorausschauende Wartung in der Industrie: IIoT und ML zur Vermeidung von Anlagenausfällen

Früher oder später fällt jede Maschine aus, allerdings mit einer breiten Palette an Folgen. Ein plötzlicher Ausfall der Kaffeemaschine kann Ihnen die Laune und den Morgen verderben. Entsprechend hat eine unerwartete Fehlfunktion in einem Kraftwerk das Potenzial, Tausende von Menschen stundenlang in völliger Dunkelheit zu lassen und einen Verlust von mehreren Millionen Euro zu verursachen.

So betragen die durchschnittlichen Kosten für ungeplante Ausfallzeiten im Energiesektor, in der Fertigung, im Transportwesen und in anderen Branchen 250 000 Euro pro Stunde oder 2 Millionen Euro pro Arbeitstag.

Denn um kostspielige Ausfälle zu vermeiden und die durch Ausfälle verursachten Schäden zu mildern, benötigen Unternehmen eine effektive Instandhaltungspolitik. Dieser Artikel erläutert die verfügbaren Strategien, die Vorteile des fortschrittlichsten prädiktiven Ansatzes und die zu seiner Umsetzung erforderlichen Ressourcen.

Instandhaltungsstrategie: korrektive vs. präventive vs. prädiktive Strategie

Zunächst einmal gibt es drei Hauptarten von Instandhaltungsstrategien, die ein Unternehmen verfolgen kann: korrektive, präventive und prädiktive Instandhaltung. Jede Option hat ihre Vor- und Nachteile, die wir im Folgenden näher betrachten.

Reaktive Wartung: Lösen Sie das Problem, wenn es tatsächlich auftritt.

Größte Vorteile: geringe Wartungskosten, weniger ständiges Personal, minimale Planung erforderlich

Wichtigste Nachteile: hohe Reparaturkosten, Sicherheitsrisiken, potenziell größere Schäden an Maschinen

So bedeutet reaktive Wartung, auch bekannt als korrektive Wartung, Betrieb bis zum Ausfall, dass Maßnahmen ergriffen werden, wenn die Ausrüstung bereits ausgefallen ist. Dieser Ansatz spart Zeit und Geld für Planungs- und Unterstützungsleistungen. Er kann bei redundanten, leicht zu reparierenden und unkritischen Anlagen stattfinden. Nehmen wir an, Glühbirnen werden erst ausgetauscht, wenn sie durchgebrannt sind.

Während die korrektive Wartung keine anfänglichen Kosten verursacht, ist sie langfristig sehr kostspielig, wenn man Überstunden, eine verkürzte Nutzungsdauer der Anlagen, Rufschädigung und Sicherheitsrisiken berücksichtigt. Nach Schätzungen des Marshall-Instituts kostet der reaktive Ansatz die Unternehmen bis zu fünfmal mehr als proaktive Arten der Instandhaltung.

Vorbeugende Wartung: Alles nach einem Zeitplan reparieren

Größte Vorteile: höhere Effizienz und längere Lebensdauer der Geräte, geringere Wahrscheinlichkeit von Ausfällen, Geld sparen

Größere Nachteile: keine Möglichkeit, katastrophale Ausfälle, erhöhte Arbeitsintensität und geplante Ausfallzeiten auszuschließen, zusätzliche Zeit für die Planung

So löst die vorbeugende Wartung regelmäßige Inspektionen der Anlagen aus, um Schäden abzuschwächen und die Wahrscheinlichkeit von Ausfällen zu verringern. Geplante Aktivitäten wie Schmierung oder Filterwechsel verlängern die Nutzungsdauer der Anlagen und steigern ihre Effizienz. All das führt also zu Geldeinsparungen. Studien zeigen, dass die durchschnittlichen Einsparungen aus geplanter Wartung im Vergleich zu reaktiver Wartung 12 bis 18% betragen.

Vorbeugende Maßnahmen können die Möglichkeit katastrophaler Ausfälle jedoch nicht völlig ausschließen. Außerdem erfordert diese Praxis zusätzliche Planung und Personalressourcen. Häufig werden die Kontrollen mehr oder weniger häufig durchgeführt, als für die Gewährleistung der Zuverlässigkeit notwendig ist.

Predictive Maintenance (PM): Was nicht kaputt geht, wird auch nicht repariert.

Größte Vorteile: geringere Wartungszeiten und -kosten, längere Lebensdauer der Anlagen, geringere Sicherheits-, Umwelt- und Qualitätsrisiken

Wichtigste Nachteile: die Notwendigkeit organisatorischer Veränderungen, hoher Investitionen in Hardware, Software, Fachwissen und Personalschulung

Tatsächlich ist die vorausschauende Wartung mit dem Aufkommen von Industrie 4.0 möglich geworden, der vierten industriellen Revolution, die von Automatisierung, maschinellem Lernen, Echtzeitdaten und Interkonnektivität getragen wird. Mehr oder weniger ähnlich wie die vorbeugende Instandhaltung ist PdM ein proaktiver Ansatz zur Wartung von Maschinen. Der Unterschied besteht darin, dass ein Unternehmen die Aktivitäten auf der Grundlage einer ständigen Überwachung des Zustands plant. Sobald ungesunde Trends erkannt werden, werden beschädigte Teile repariert oder ausgetauscht, um kostspieligere Ausfälle zu vermeiden.

Zu den Vorteilen, die die PdM den Unternehmen bringt, gehören :

-Senkung der Kosten für Wartungsarbeiten,

-Längere Lebensdauer der Geräte,

-Reduzierung der Ausfallzeiten,

-Steigerung der Produktionskapazität und erhöhte Sicherheit. Laut einem Bericht von Deloitte Insights "PdM promises".

-Reduzierung der für die Wartungsplanung benötigten Zeit von 20 auf 50%,

-Erhöhung der Betriebszeit und der Verfügbarkeit von Geräten um 10 bis 20% und

-Senkung der Gesamtkosten für die Instandhaltung um 5 bis 10 Prozent.

Diese Verbesserungen erfordern jedoch erhebliche Investitionen in die IT-Infrastruktur und das IT-Know-how - d. h. in industrielle IoT-Sensoren (IIOT), Analysesoftware mit maschinellen Lernfunktionen, Datenwissenschaftler und IT-Spezialisten sowie die Schulung von Mitarbeitern. Ein Unternehmen muss ein ganzes Ökosystem aufbauen, das die Präventionsaktivitäten unterstützt.

In den folgenden Abschnitten werden wir sehen, wann diese Bemühungen sinnvoll sind und was genau nötig ist, um die WfbM umzusetzen.

Anwendungsfälle für vorausschauende Wartung in der Industrie und Erfolgsfaktoren

Zunächst einmal ist diese kosten- und technologieintensive Strategie durch hochwertige und kritische Anlagen gerechtfertigt, die immer betriebsbereit sein müssen. Natürlich ist die PdM zu teuer und ineffizient für Komponenten, die stunden- oder gar tagelang ausfallen können, ohne den Produktionszyklus zu beeinträchtigen. Alles, was dazwischen liegt, erfordert weitere Überlegungen, um die richtige Wahl zu treffen.

Derzeit wird die leistungsstärkste PdM in den folgenden Industriezweigen eingesetzt:

-Fabriken,

–Kraftwerke,

-Eisenbahnen,

-Luftfahrt,

-Industrie, Öl- und Gasindustrie und

-Logistik und Transport.

Aufgaben, die Sie mit vorausschauender Wartung lösen können

Unabhängig von der Branche, in der Sie tätig sind, müssen Sie bei der Entscheidung über die Umsetzung klar erkennen, dass PdM nur auf Aufgaben von vorhersehbarer Art angewendet werden kann. Die PdM-Strategie kann fünf Hauptfragen beantworten:

-Wahrscheinlichkeit, dass ein Fehler innerhalb eines bestimmten Zeitraums auftritt.
-Die verbleibende Nutzungsdauer des Vermögenswerts. Mit anderen Worten: Wie lange wird die Maschine funktionieren, bevor sie kaputt geht?
-Wahrscheinliche Ursache für ein bestimmtes Problem.
-Der Vermögenswert mit dem größten Ausfallrisiko.
-Welche Aktivitäten werden das Problem am effektivsten lösen?

Schlüsselfaktoren, die PdM ermöglichen

Die PdM-Strategie beruht auf mehreren wichtigen Säulen und wird schlichtweg nicht funktionieren, wenn diese fehlen oder unzureichend sind.

-Dtionen. Je mehr Daten Ihnen zur Verfügung stehen, desto fundiertere Entscheidungen kann Ihr Wartungspersonal treffen. Um genaue Prognosen zu erstellen, müssen Sie Echtzeitdaten von Sensoren, historischen Wartungs- und Ausfallaufzeichnungen, Metadaten von Geräten und sogar externen Informationen wie Wetterbedingungen sammeln und verarbeiten.

–Zuständigkeit. Neben der Schulung des Personals, damit es die PdM-Prozesse versteht und mit neuen Geräten arbeiten kann, benötigen Sie zusätzliches technisches Fachwissen. Die Wirksamkeit der vorausschauenden Wartung hängt weitgehend von den folgenden Spezialisten ab:

++Software- und Cloud-Ingenieure, um alle Teile eines IT-Puzzles zur vorausschauenden Wartung in eine End-to-End-Lösung zu integrieren und ihre Arbeit zu orchestrieren;

++Datenexperten, die Daten aufbereiten, Modelle für maschinelles Lernen auswählen, einstellen und trainieren und die Ergebnisse interpretieren; und

++Zuverlässigkeitsingenieure, die von Datenwissenschaftlern gelieferten Ergebnisse zu nutzen, um die Effizienz und Sicherheit von Geräten zu verbessern.

Angesichts der Komplexität der IT-Infrastruktur, die für die Durchführung von PdM-Aktivitäten erforderlich ist, müssen Sie möglicherweise auch einen Unternehmensarchitekten hinzuziehen. Dieser Experte wird Ihre derzeitigen Systeme bewerten, Sie über verfügbare Technologien beraten und Ihnen helfen, die wichtigsten Software- und Integrationsherausforderungen zu bewältigen.

IT-Infrastruktur. PdM verwendet mehrere Hardware- und Softwaremodule sowie Cloud-Technologien. Somit sind alle Komponenten des IT-Systems für die Aktivitäten der vorausschauenden Wartung von entscheidender Bedeutung, weshalb wir sie im Folgenden näher betrachten werden.

Ökosystem oder IT-Technologien für vorausschauende Wartung, die die PdM antreiben

Zunächst einmal bedeutet vorausschauende Wartung einen ständigen Datenfluss von physischen Anlagen, die Analyse von Echtzeitinformationen im Vergleich zu historischen Aufzeichnungen, die Vorhersage von Ergebnissen und die Abschwächung oder Vermeidung von Ausfällen und potenziellen Ausfallzeiten.

IIoT-System

IIoT-Geräte oder intelligente Sensoren, die die Überwachung des Zustands von Geräten durchführen, sind das Herzstück der vorausschauenden Wartung. Denn diese integrierten oder externen Hardware-Elemente erfassen physikalische Parameter und übersetzen sie in digitale Signale.

Die bei der vorausschauenden Wartung verwendeten Parameter umfassen, sind aber nicht darauf beschränkt:

-Vibrationen,
-Sensoren für Strom und Spannung,
-Qualität des Schmiermittels,
-Level der Flüssigkeit,
-Temperatur,
-Druck,
-Lärmpegel und -Frequenz und
-chemischer Inhalt.

Denn die Sensoren leiten die Signale über ein IoT-Gateway an den Datenspeicher weiter; ein physisches Gerät oder ein Softwareprogramm, das als Brücke zwischen Hardware und Cloud-Installationen dient. Es verarbeitet und filtert die IIoT-Daten vor und reduziert ihre Menge, bevor sie an das Rechenzentrum gesendet werden. Darüber hinaus sorgt das Gateway für Konnektivität, erhöht die Sicherheit und ermöglicht die Übersetzung zwischen verschiedenen Nachrichtenprotokollen.

Computergestütztes Wartungsmanagement (CMM)

Ein CMMS-System ist eine weitere wichtige Software hinter PdM. Es ermöglicht die Überwachung und Analyse aller wartungsrelevanten Informationen, wie z. B. Reparaturpläne, Störungshistorie, Verwendung von Ersatzteilen und Wartungsaktivitäten sowie Ausrüstungsspezifikationen und technische Anforderungen. Die über Jahre hinweg gesammelten historischen Daten bilden so eine solide Grundlage für genaue Prognosen.

Zentrale Datenspeicherung

Erstens benötigen Sie einen großen, skalierbaren Speicher, um sowohl Echtzeitdaten von Sensoren als auch historische Daten aus einem CMMS zu aggregieren.

Tatsächlich ist zu beachten, dass nur sehr wenige Unternehmen über ausreichende Ressourcen verfügen, um Sensorinformationen in Rechenzentren vor Ort zu speichern. Daher sind Cloud-Lösungen, d. h. IoT- und IIoT-Middleware-Plattformen, die bessere Wahl, um große Datenmengen zu sammeln und zu speichern. Sie können ihre Kapazität leicht erhöhen und verringern, je nach übertragenem Datenvolumen und der Anzahl der angeschlossenen Sensoren.

Analytische Lösung mit Fähigkeiten zum maschinellen Lernen

Es reicht nicht aus, massive Datensätze aus verschiedenen Quellen zu sammeln. Die Strategie der vorausschauenden Wartung erfordert leistungsfähige Analysewerkzeuge, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basieren. Die Generierung von Vorhersagen mit ML umfasst mehrere Phasen.

Eine Analyse-Engine bestimmt einen normalen Gesundheitszustand der Ausrüstung auf der Grundlage historischer Daten (Lernphase).
-Datenbasierte Modelle werden angewendet, um den Gesundheitsindex der Ausrüstung ständig zu überwachen.
-Sobald das System Abnutzungserscheinungen erkennt, warnt es vor Problemen, damit die Techniker vor dem Ausfall Maßnahmen ergreifen können.

Manchmal ist ein Modul für vorausschauende Wartung ein integraler Bestandteil des CMMS, aber das ist nicht immer der Fall. Außerdem kann dieses Modul schwer anzupassen sein und es fehlt ihm an maschinellen Lernfähigkeiten, was zu einer weniger genauen Prognose führt.

Ökosystem oder IT-Technologien für vorausschauende Wartung, die die PdM antreiben

Da die Analysetechnologien immer leistungsfähiger und die Sensoren immer billiger werden, wird die vorausschauende Wartung immer beliebter und häufiger eingesetzt. Um den Wert zu verstehen, den die PdM Ihrem Unternehmen ohne schmerzhafte finanzielle Kosten bringen kann, können Sie mit einem "Proof of Concept" beginnen, bei dem die Strategie auf eine Maschine oder eine Produktlinie angewendet wird. Der Prozess wird aus mehreren Schritten bestehen.

-Identifizieren Sie ein kritisches Ausrüstungsteil.
-Legen Sie die zu überwachenden Parameter fest und installieren Sie die entsprechenden Sensoren.
-Engagieren Sie ein externes Team von Datenwissenschaftlern, um Daten zu sammeln und Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, die aussagekräftige Informationen extrahieren können.
-Führen Sie den Proof of Concept einige Monate lang durch, um die Vorhersagen im Vergleich zu bestehenden Wartungsprozessen zu bewerten.
-Schätzen Sie die jährlichen Einsparungen.

Denn wenn sich die Einführung von PdM als kostensenkend und effizienzsteigernd erweist, sollten Sie sie schrittweise im gesamten Unternehmen einführen und dabei die Experten von SYRAM bei der Auswahl der richtigen Lösungen, der Erstellung von maßgeschneiderten Softwarekomponenten und der Unterstützung bei der Integration hinzuziehen.

Autorin: NAJI Faouzi

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