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Predictive Maintenance: Ausgabe 02/2020, 07.02.2020

Vorausschauende Wartung im Detail analysiert

Wenn es um Instandhaltung geht, ist aktuell die sogenannte Predictive Maintenance – abgekürzt PM, und als «Vorausschauende Wartung» ins Deutsche übersetzt – in aller Munde, denn das Prinzip ist einer der meist diskutierten Bausteine von Industrie 4.0. Aber was verbirgt sich genau dahinter? Der Verband Technischer Handel VTH hat ein Whitepaper zu PM erarbeitet, das Zusammenhänge und Hintergründe klärt. Die TR hat das Papier zusammengefasst.

Um die Instandhaltung von Geräten, Maschinen oder allgemein gesagt technischen Betriebs- und Arbeitsmittel sicherzustellen, wurde bislang auf eine regelmässige Wartung anhand von Inspektionsplänen und -vorgaben gesetzt. Im Zeitalter von Industrie 4.0 werden diese Massnahmen durch PM ergänzt und wesentlich erweitert. Wesentliches Merkmal von PM ist der proaktive Charakter. PM bündelt historische Daten zu kritischen Betriebsparametern mit Echtzeit-Informationen, welche im Zuge der ständigen Zustandsüberwachung der Maschine oder Anlage (Condition Monitoring, kurz: CM) erfasst werden. Die geeignete Zusammenführung und Auswertung dieser Informationen führen zu einer Prognose der voraussichtlichen Restlebensdauer von Maschinenkomponenten. Für jede Produktionssituation muss dabei ein eigener Algorithmus, also ein eigenes mathematisches Vorhersagemodell, angewendet werden.

Störungen oder Stillstände von Maschinen und Anlagen können so vorausgesagt und wirkungsvoller als bislang vermieden oder reduziert werden. Maschinen-, Prozess- und Umgebungsdaten werden untereinander sinnvoll verknüpft und liefern Informationen für die optimale Planung der Wartung. Kritische Zustände lassen sich so rechtzeitig voraussagen und Unternehmen können konkrete und problemorientierte Wartungsarbeiten einleiten, ehe es zu echten Ausfällen und somit zu anhaltenden Problemen kommt.

Die Grundvoraussetzung für PM ist, dass die nötige Menge und Qualität an Daten vorhanden ist, um daraus sinnvolle Geschäftsentscheidungen abzuleiten. Dafür braucht es langjähriges Fachwissen und den Willen, schnell aus Fehlern zu lernen. Eine Klippe: Es wird mehr Expertise im Bereich Softwareentwicklung benötigt. Dieses Know-how gilt es selbstständig aufzubauen und/oder einzukaufen.

Was ist neu am vorausschauenden Ansatz? Bei der reaktiven Instandhaltung werden Maschinen und Anlagen erst zu dem Zeitpunkt repariert, wenn technische Probleme auftreten oder Teile defekt sind. Bei der vorbeugenden Instandhaltung werden nach einem vordefinierten Zeit- oder Leistungsintervall Wartungsarbeiten durchgeführt und Komponenten ausgetauscht. Bei der zustandsorientierten Instandhaltung wird der Ist-Zustand der Maschine mittels Sensorik permanent überprüft und die Wartung entsprechend angepasst. PM geht noch einen Schritt weiter. Durch intelligente Analyse unterschiedlichster Daten wird es quasi möglich, einen Blick in die Zukunft zu werfen. Die Instandhaltung wird daran ausgerichtet, was höchstwahrscheinlich passieren wird. Die ermittelten Daten setzen sich aus verschiedenen Parametern, statt nur aus Messwerten zusammen und stammen aus unterschiedlichen Quellen.

PM markiert deshalb einen Wendepunkt: Mithilfe immer genauerer Sensorik, leistungsfähiger Kommunikationsnetzwerke und performanter Computing-Plattformen – für die Verarbeitung von Massendaten und deren Abgleich mit Fehlerbildern über stochastische Algorithmen – können Muster in den Betriebsparametern erkannt, simuliert und interpretiert werden. Erst diese Muster ermöglichen die exaktere Berechnung von Lebensdauervorhersagen und die Vernetzung aller Betriebsdaten im Gesamtsystem zur ganzheitlichen Optimierung der Leistungserbringung.

Der grosse Vorteil von PM ist, dass ungeplante Ereignisse ausgeschlossen werden. Gegenüber herkömmlichen Maintenance-Ansätzen bietet PM eine Reihe von Vorteilen. Aufgrund der ständigen Beobachtung der Maschine oder Anlage werden Störungen sofort bemerkt und in den meisten Fällen ohne Ausfallzeiten behoben. Wartungsintervalle sowie das Ersatzteilmanagement sind somit wesentlich besser zu planen. Unternehmen können ihr Budget für die Wartung ihrer Maschinen und Anlagen verlässlich kalkulieren und dennoch flexibel reagieren. Darüber hinaus ist es durch die Bewertung der erhobenen Daten möglich, die Leistung der Maschinen und Anlagen permanent zu verbessern. Weder Potentiale noch Gelder werden verschenkt.

Mithilfe von PM können die Servicepartner der Anlagenbetreiber die kontinuierliche Einsatzfähigkeit und Verfügbarkeit von Produktionsanlagen garantieren und ihren Kunden einen deutlich geringeren Produktionsausfall anbieten. Voraussetzung für PM ist die regelmässige Überwachung von Maschinen und Anlagen (Condition Monitoring) sowie die Analyse der erhobenen Daten. Oder aber der Servicepartner bringt selbst Sensortags an Maschinen an, um beispielsweise die Gesamtanlageneffektivität (englisch: Overall Equipment Effectiveness, kurz OEE) zu messen.

Die Messung der Gesamtanlageneffektivität dient als Fundament für Predictive Maintenance. Aber lohnt sich eine OEE-Analyse? Für Heinz-Joachim Schulte, Gründer des OEE-Institutes in DE-Much, ist die Antwort klar: «Nach meinen Erfahrungen ist eine Verdopplung der Produktivität bei den meisten Maschinen absolut realistisch. Deshalb lohnt sich die Überprüfung des Produktionsprozesses auf jeden Fall.» Ein reales Beispiel: Eine Maschine wird in drei Schichten betrieben. In jeder Schicht ruht die Maschine für 20 Minuten, weil ein manueller Behälterwechsel ansteht. Das summiert sich zu 60 Minuten täglich. Aufs Jahr gerechnet fällt die Maschine somit für mehr als 10 Tage aus. Die Analyse des Verbands Technischer Handel, führte bei diesem Beispiel zu einer Veränderung im Arbeitsablauf und ergibt am Ende ein Einsparpotential von 252 000 Euro jährlich.

Auch Sensoren helfen beim Condition Monitoring. Sie melden kritische Maschinenzustände, bevor eine Komponente endgültig ausfällt und einen Stillstand auslöst. Diese Sensoren werden heute an verschiedenste Produkte angebaut, beziehungsweise in diese eingebaut und machen sie quasi «intelligent». Immer mehr Bauteile können so laufend ihre Betriebsbedingungen kommunizieren und werden folglich erst dann ausgetauscht, wenn sie wirklich abgenutzt sind – und nicht, wenn ein Wartungsplan dies vorsieht. Somit wird der Abnutzungsvorrat in vollem Umfang genutzt.

Ein aktuelles Beispiel für die fortschreitende Sensorik liefert der weltweit agierende schwedische Kautschuk- und Kunststoff-Konzern Trelleborg mit seinem «digitalen Schlauch». Im Modell «Performer» – einem Gummi-Förderschlauch, der oftmals in kritischen Bereichen eingesetzt wird – arbeitete er an der Aussenseite der Schlauchseele einen Kupferdraht ein und schuf eine Verbindung zu einer Sensorbox. Sobald die durchströmenden Medien den Gummi der Verschleissschicht nahezu abgerieben haben, bricht der Draht und aktiviert die Box. Diese sendet daraufhin nicht nur ein LED-Blinklicht aus, sondern generiert darüber hinaus eine elektronische Mitteilung an das überwachende System. Ihr Inhalt: «Achtung: Schlauch XYZ ist an der Verschleissgrenze und muss demnächst ausgetauscht werden.»

Die stetige Zustandsüberwachung bietet also enorme Vorteile in den Bereichen Sicherheit, Verfügbarkeit und Effizienz aller technischen Anlagen und industriellen Maschinen.   (msc)
 

Predictive Maintenance in Kürze
Um PM effizient zu betreiben, sind drei Arbeitsschritte erforderlich: die Erfassung, Digitalisierung und Übermittlung aller relevanten Daten, die Speicherung, Analyse und Bewertung der erhobenen Datensätze und die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten für definierte kritische Ereignisse. Der PM-Ansatz bietet vor allem folgende Vorteile in der Anwendung:
bessere Planung von Wartungs- und Serviceintervallen
weniger Aussendienst-Einsätze von Servicetechnikern
weniger ungeplante Maschinenausfälle
optimiertes Ersatzteilmanagement
höhere Maschinenleistung
bessere Maschinenkenntnis durch Auswertung der gesammelten Daten

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