Der Umgang mit Betriebsstörungen gehört zur täglichen Routine in einem Produktionsbetrieb. Allerdings wird der Meldeprozess in vielen Unternehmen stiefmütterlich behandelt und reicht von telefonischen Meldungen über Papierlisten bis hin zu komplexen Eingaben auf einem zentralen Bildschirm. Letzteres wiederum führt dazu, dass die Meldungen nicht über das System, sondern über das Telefon erfolgen.
Digitale Instandhaltung: Zwei Fliegen mit einer Klappe
Dadurch stehen dem Unternehmen viele wertvolle Daten nicht zur Verfügung, obwohl sie eigentlich fast kostenlos geliefert werden und durch geschickte Verknüpfung und Analyse sogar zu einer zustandsorientierten Überwachung der Anlagen führen könnten.
Wie kann also die digitale Instandhaltung besser angegangen werden und welche Maßnahmen müssen Unternehmen ergreifen, um diese Geschäftsziele zu erreichen?
Die digitale Instandhaltung ist ein entscheidender Aspekt des modernen Industriebetriebs und zielt darauf ab, die Instandhaltungsprozesse durch den effektiven Einsatz digitaler Technologien zu optimieren. Eines der leistungsfähigsten Werkzeuge in diesem Bestreben ist die KI-basierte industrielle Analytik, insbesondere die vorausschauende Instandhaltung. Durch den Einsatz von Algorithmen der künstlichen Intelligenz und von Modellen des maschinellen Lernens können Unternehmen von reaktiven Wartungsansätzen zu proaktiven Strategien übergehen, wodurch Ausfallzeiten erheblich reduziert und die Zuverlässigkeit der Anlagen insgesamt verbessert werden.
Die einfache digitale Botschaft
Einfach – das Schlüsselwort.
Der erste Schritt ist die einfache und schnelle Meldung einer Störung an einer Maschine durch den Arbeiter: intuitive und einfach zu bedienende Apps auf einem Smartphone sind die Lösung für den ersten Schritt.
Die Vereinfachung von Wartungsberichten und Datenerfassung ist entscheidend für die Verbesserung digitaler Wartungspraktiken. KI-basierte industrielle Advanced-Analytics-Lösungen bieten eine einfache und effiziente Möglichkeit, Störungen an Maschinen zu melden. Intuitive Smartphone-Apps, die mit KI-gesteuerten Funktionen ausgestattet sind, ermöglichen es den Mitarbeitern, mit nur wenigen Klicks informative Meldungen zu erstellen. Durch die Integration von künstlicher Intelligenz werden automatisch detaillierte Berichte mit Zeitstempeln, Maschineninformationen, Anlagendaten und Störungsbeschreibungen erstellt, die den Meldeprozess rationalisieren und sicherstellen, dass wertvolle Daten für Anlagendaten sofort verfügbar sind.
Die Instandhaltungsabteilung verfügt so über alle Informationen. Durch die Verknüpfung mit anderen vorhandenen Daten kann der Ersatzteilbestand sofort eingesehen werden oder bei Bedarf halbautomatisch Bestellungen ausgelöst werden. Gleichzeitig kann der Auftrag dazu genutzt werden, die Ausgaben mit den notwendigen Kontierungen zu buchen.
Vorhersage von Ausfällen und Übermittlung des Status in Echtzeit – einfacher und schneller geht es kaum.
Digitale Transformation im Instandhaltungsmanagement
Die Digitalisierung verändert die Industrie, und die digitale Instandhaltung spielt bei diesem Wandel eine zentrale Rolle. Um das volle Potenzial der Digitalisierung auszuschöpfen, müssen Unternehmen die KI-basierte vorausschauende Instandhaltung als Teil ihrer Initiativen für ein computergestütztes Instandhaltungsmanagementsystem einbeziehen. Advanced Analytics-Lösungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, ermöglichen es Unternehmen, wertvolle Erkenntnisse aus großen Datenmengen zu gewinnen und die digitale Transformation zu beschleunigen. Diese Integration erleichtert die zustandsbasierte Überwachung, bei der Sensordaten in Echtzeit kontinuierlich analysiert werden, um den Wartungsbedarf zu erkennen und rechtzeitige Maßnahmen einzuleiten.
Durch das Monitoring werden die Daten der Produktionsanlagen mit dem Zeitpunkt des Auftretens verknüpft. So können als erste Maßnahmen Untersuchungen durchgeführt werden. Diese Analyse und Verknüpfung weiterer Anlagendaten im Rahmen der digitalen Transformation in der Instandhaltung, auch aus der Vergangenheit und aus unterschiedlichen Quellen im Unternehmen, ist ein kleiner, überschaubarer erster Schritt hin zu einem zustandsorientierten Instandhaltungsmonitoring und gut gewarteten Anlagen.
Von der digitalen Instandhaltung zu Condition Based Monitoring
Sobald die Meldung wie oben beschrieben im System vorhanden ist, kann sofort mit der Auswertung der Maschinendaten begonnen werden.
Durch die Analyse der verfügbaren Anlagendaten und die Verknüpfung der Daten mit dem tatsächlichen Zustand der Maschine direkt während der Störung (Zeitstempel) können Rückschlüsse auf die genaue Störungsursache gezogen und Maßnahmen zur Wiederherstellung des Sollzustandes eingeleitet werden.
Pro Anlage werden Werte festgelegt, die den Sollzustand einer bestimmten Anlagenkomponente definieren, bei dem die Produktionsanlagen ohne Qualitätsverluste laufen. Darüber hinaus kann analysiert werden, wann Ausfallzeiten in der Zukunft zu erwarten sind. Werden weitere Faktoren berücksichtigt und einfache Lear-Algorithmen, z.B. aus Python, angewendet, kann die Vorhersage für den Zeitpunkt von Anlagenausfällen regelmäßig optimiert werden.
Indem man mit Hilfe von Regressionen und Korrelationen eine gezielte Lösung für ein Problem findet, ist der erste, einfache Schritt zur vorausschauenden Wartung erfolgreich getan.
Voraussetzung dafür ist ein echtes Verständnis für Prozesse und Daten, da es nicht viele Daten gibt, aus denen die entsprechenden Korrelationen für die vorausschauende Wartung gefunden werden müssen. Deshalb müssen diese Korrelationen möglicherweise auch durch die technische Intuition eines Ingenieurs identifiziert werden.
Mit diesen Voraussetzungen sowie der genauen Identifikation des Zeitpunkts des Problems können mit überschaubarem Aufwand konkrete Vorhersagen über auftretende Störungen getroffen und negative Auswirkungen für das Unternehmen vermieden werden.
Die Integration von KI-basierter vorausschauender Wartung in digitale Wartungsstrategien ebnet also den Weg für zustandsorientierte Überwachungssysteme. Durch den Einsatz von KI-Algorithmen zur Analyse historischer Daten und der Anlagenleistung in Echtzeit gewinnen Unternehmen erhebliche Vorteile:
- umfassendes Verständnis von Maschinen, Anlagenzustand und Leistungsproblemen
- vorausschauende Erkenntnisse ermöglichen, potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie eskalieren, was gezielte Wartungsmaßnahmen ermöglicht und Produktionsunterbrechungen minimiert
- Wechsel von reaktiver zu proaktiver Wartung führt zu einer verbesserten Produktivität und optimierten Ressourcenzuweisung
Nutzen Sie die Vorteile der digitalen Wartung
Digital Maintenance ist nicht nur für einen einfachen Wartungsprozess wichtig. Sie ist die Basis für ein zustandsorientiertes Überwachungssystem.
Die digitale Instandhaltung vereinfacht den Instandhaltungsprozess und bietet mehr Transparenz mit aktuellen Informationen. Mit dieser Instandhaltungsstrategie können Unternehmen ihre Anlagenverfügbarkeit deutlich verbessern und Ausfallzeiten vermeiden.
Durch die automatische Verknüpfung mit dem ERP wird die Erfassung von Wartungskosten und Inventar integriert, wovon anlagenintensive Branchen profitieren.
Durch die Verknüpfung der Maschinendaten wird schließlich ein Condition Based Monitoring System erreicht.
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