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Verlagsspezial

: Vorausschauende Wartung im Zeitalter von Industrie 4.0

Gerade vor dem Hintergrund der vierten industriellen Revolution kommen Wartung und Instandhaltung – also Maintenance – eine wachsende Bedeutung zu. Bild: Huntstock/Thinkstock

Im Kontext der flexiblen Produktion können Unternehmen mit Prescriptive Maintenance vorausschauend agieren und ungeplante Stillstandzeiten reduzieren.

          Kürzere Produktlebenszyklen und schnellere Technologiesprünge erhöhen in Fertigungsunternehmen die Anforderungen an einen effizienten Umgang mit den Produktionsmitteln. Ausfälle, Minderleistungen und Qualitätseinbußen stellen ein hohes Risiko dar. Gerade vor dem Hintergrund einer Neustrukturierung der Fertigungsprozesse im Rahmen des Konzepts Industrie 4.0 kommen Wartung und Instandhaltung – also Maintenance – eine wachsende Bedeutung zu. Sie sorgt bei der digitalen Vernetzung von Maschinen, Herstellungsverfahren, aber auch Vertriebs- und Lagersystemen für eine Minimierung von Ausfällen.

          Eintrittswahrscheinlichkeit eines Schadens bestimmen

          Eine hohe Verfügbarkeit erfordert neben hochwertigen Anlagen im Falle eines Ausfalls eine zeitnahe und schnelle Instandsetzung und -haltung. Das erfordert jedoch das Vorhalten entsprechender Ressourcen wie Fachkräfte, Ersatzteile oder Logistik. Um den dafür notwendigen Aufwand zu minimieren, ist es wiederum notwendig, eine möglichst zuverlässige Vorhersage von Schadensereignissen zu erhalten. Dafür brauchen Unternehmen eine Instandhaltungsstrategie, die mögliche Fehler oder Störungen in den Anlagen erkennt, bevor sie eintreten – und so die Planung einer optimalen Wartung ermöglicht. „Prescriptive Maintenance“ liefert einen wichtigen Baustein für eine derartige Strategie.

          Daten sind auch hier ein entscheidender Faktor: Aus den Betriebsdaten, die mit Industrie 4.0 beziehungsweise dem Internet der Dinge nicht nur massenhaft anfallen, sondern die auch überall verfügbar gemacht werden können, wo es eine Internetverbindung gibt, können umfassende technische Informationen abgeleitet werden.

          Mit den Daten – Drehzahl, Öldruck, Temperatur oder Kühlmittelstand – können zum einen die individuellen Systeme gesteuert und kontrolliert werden; zum anderen sammeln sich über alle Anlagen hinweg Informationen über das Verhalten der Systeme an. Wenn diese entsprechend aufbereitet werden, lassen sich daraus statistische Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten bestimmter Servicefälle ableiten: Wenn beim System X die Drehzahl über eine Toleranz hinaus schwankt, ist mit einer Wahrscheinlichkeit von N mit einem Achsbruch innerhalb der nächsten M Tage zu rechnen. Je mehr Daten verfügbar sind, desto besser können die jeweiligen Algorithmen die Eintrittswahrscheinlichkeit eines Schadens bestimmen.

          Ausgaben für Instandhaltung verringern

          Mit dem Einsatz dieser „Prescriptive Maintenance“ können Instandhaltungsausgaben in Fertigungsunternehmen verringert werden: Typischerweise lassen sich die ungeplanten Stillstandzeiten von Maschinen innerhalb von zwei Jahren um 40 bis 60 Prozent reduzieren, Arbeitsaufwand und Materialkosten um 35 bis 60 Prozent. Gleichzeitig kann die operative Lebensdauer einer Anlage um 30 bis 60 Prozent erhöht werden.

          „Prescriptive Maintenance“ kann vor allem da schnell eingeführt werden, wo Sensoren bereits umfangreich Daten erfassen und eine entsprechende Kommunikationsinfrastruktur verfügbar ist. Ansonsten kann sich auch das nachträgliche Aufrüsten von Monitoring-Systemen lohnen – nur dauert es dann länger, bis sich der Ertrag tatsächlich einstellt.

          System lernt selbständig

          Das Konzept von „Prescriptive Maintenance“ reicht aber über die bloße Vorhersage von Schadensereignissen hinaus. Moderne Lösungen führen zunächst „Predictive Maintenance“ und „Decisioning“ zusammen. Es werden dabei, auf Basis von Analysen, aber auch von historischen Modellen und Kontextinformationen, Entscheidungsstrategien integriert. Das System bildet Modelle unter Berücksichtigung von Geschäftsregeln, Strategien und Richtlinien und schlägt daraufhin konkrete Maßnahmen beziehungsweise Bearbeitungsschritte vor – beispielsweise, wie eine Reparatur am besten durchzuführen ist.

          In einem weiteren Schritt wird das Konzept um „Adaptive Analytics“ erweitert. Das System wird in die Lage versetzt, selbständig zu lernen und die vorgeschlagenen „Next Best Actions“ basierend auf Echtzeitinformation und einem kontinuierlichen Feedback-Kreislauf immer weiter zu optimieren. Mit diesem Ansatz passt sich „Prescriptive Maintenance“ in die Industrie-4.0-Strategien ein und kann einen Beitrag zur langfristigen Verfügbarkeit komplexer industrieller Anlagen leisten.

          Georges Faddoul ist Sales Manager Strategic Markets DACH und Regional Manager Schweiz bei Pegasystems.

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