Industrieanzeiger 09/10.2019

technik & wissen
externer Spezialisten erfordert – neben den
technologischen Investitionen ein weiterer
Kostenpunkt.
Lohnt der Aufwand? Das wird derzeit
diskutiert. Laut einer Studie der Unternehmensberatung
BearingPoint aus dem Jahr
2018 kennt zwar ein Großteil der Verantwortlichen
die Vorteile vorausschauender
Wartung – aber erst ein Viertel der Befragten
haben konkrete PM-Projekte umgesetzt.
Und davon wiederum beschränken sich
viele auf „Condition Monitoring“, also die
bloße Beobachtung des Betriebs einer Maschine
ohne weitere Datennutzung. Die
”
Die Sensoren sind da.
Was häufig fehlt, ist die
Datenaufbereitung. Bild:
nordroden/Fotolia
Gründe für die Zurückhaltung liegen in den
Kosten, in technologischen Hürden, Sicherheitsbedenken
sowie in der Skepsis, dass
sich die Investitionen tatsächlich auszahlen.
Denn eine der größten Fehlerquellen kann
auch noch so umfangreiche Sensorik und
Analytik nicht ausschalten: den Menschen.
Fehlbedienungen, Nachlässigkeiten und
Manipulationen entziehen sich der Überwachung
durch Predictive Maintenance.
Deshalb schränkt Thomas Rohrbach, Geschäftsführer
der Staufen Digital Neonex
GmbH, ein: „Die überwiegende Mehrheit
der Maschinenausfälle lässt sich auf Faktoren
zurückführen, die Predictive Maintenance
nicht lösen kann, allen voran Bedienungsfehler.
Einen echten Mehrwert kann
vorausschauende Wartung erzielen, wenn
sie mit anderen Leistungen gekoppelt wird,
etwa einer intelligenten Überwachung der
Prozessdaten zur Optimierung von Verfahren
und Material oder digitalen Assistenzsystemen,
die Fehler durch den Menschen
verhindern.“
Der Weg zu Wartung 4.0
Der erste Schritt besteht in der Erfassung,
gegebenenfalls Digitalisierung und Speicherung
aller relevanten Daten. Das ist bei modernen
Anlagen im Industrie 4.0-Umfeld
kein Problem: In vielen Maschinen sind entsprechende
Sensoren bereits integriert. Dazu
müssen weitere Parameter wie Klima und
Bedienerdetails kommen. Im nächsten
Schritt wird aus dem großen Datenberg
Smart Data. Zahlreiche IT-Spezialisten bieten
inzwischen Lösungen an, die relevante
Korrelationen und Abhängigkeiten finden
und interpretieren. Es folgt die wichtigste
Phase: die Berechnung der Ausfallwahrscheinlichkeiten
für Anlagen, Maschinen
und Werkzeuge. Danach müssen die
Ergebnisse in die Praxis umgesetzt werden:
in Form veränderter Wartungspläne.
Der Mensch lässt sich täuschen –
meist durch Optimismus.“
Daniel Kahneman,
Nobelpreisträger für Behavioural Economics
Predictive-basierende Konzepte werden sich
im Umfeld von Industrie 4.0 durchsetzen,
da ist sich Daniel Kahneman, Nobelpreisträger
für Behavioural Economics, sicher:
„Der Mensch ist nicht in der Lage, statistisch-quantitative
Entscheidungen permanent
gut genug zu treffen und lässt sich häufig
täuschen – meist durch Optimismus.“ Es
ist aber nicht diese Unzulänglichkeit, sondern
die überzeugenden Vorteile, die über
kurz oder lang Algorithmen in die Serviceplanung
heben werden. Denn mit Predictive
Maintenance werden nicht nur Wartungsarbeiten
planbar und können teure Ausfallzeiten
der Maschinen verhindert werden –
Unternehmen können darüber auch produktionskritische
Anlagenkomponenten
und problematische Umgebungsparameter
(beispielsweise der Einfluss von Außentemperatur
und Luftfeuchtigkeit) identifizieren.
Auch die Einsatzplanung von Servicekräften
wird einfacher und wirtschaftlicher. Die
Kosten für das Ersatzteilmanagement
sinken, da alle zukünftig benötigten Ersatzteile
im Voraus bekannt sind und entsprechend
bestellt beziehungsweise gelagert werden
können. Und nicht zuletzt kann die
langfristige Analyse zu einer verbesserten
Maschinenauslastung beitragen. Klaus-
Peter Gushurst, Leiter des Bereichs Industries
und Innovation bei PwC, fasst die Vorteile
aus seiner Sicht zusammen: „Industrial
Champions verzeichnen mit vorausschauender
Instandhaltung bei den Wertschöpfungstreibern
– also Betriebs- und Lebenszeiten
ihrer Maschinen und Anlagen, Kostenreduktionen
sowie reduzierten Unfall- und
Gesundheitsrisiken – Verbesserungen von
mehr als 25 Prozent.“ •
Michael Grupp
Freier Redakteur in Stuttgart
80 Industrieanzeiger 09/10.19