Instandhaltung

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Durch die Automatisierung und Digitalisierung von Fabriken löst der Produktionsfaktor „Kapi-tal“, in Form von Anlagen und Maschinen, heu-te zunehmend den Produktionsfaktor „Arbeit“ ab. Ohne Industrieroboter kommt keine der großen Branchen mehr aus. Instandhaltung war in anlagenintensiven Herstellungspro-zessen, wie zum Beispiel in der Rohstoffverar-beitung, Chemie- oder Automotive-Industrie schon immer ein strategischer Erfolgsfaktor. Im Zuge der fortschreitenden Automatisierung manueller Tätigkeiten wird die Instandhaltung auch in Branchen erfolgskritisch, in denen die Effizienztreiber bisher im Wesentlichen in der schlanken Organisation der Leistungserstel-lung zu finden waren.

Da die Entwicklung der industriellen Fertigung immer höhere Anforderungen an die Verfüg-barkeit, Zuverlässigkeit und Flexibilität der Pro-duktionsanlagen und Maschinen stellt, muss sich auch die Instandhaltung stetig verbessern. Als Maintenance 4.0 ist sie die technische Basis und zugleich Effizienzmotor für die Fabrik der Zukunft.

Wissen, was wann kaputtgehen wird

Eine nachhaltige, hocheffiziente Produktion erfordert höchstmögliche Gesamtanlagen- effektivität (OEE) und damit Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit und Prozessstabilität. Anders ausgedrückt: Die Produktionsanlagen und Ma-schinen müssen verlässlich laufen. Verantwort-liche wissen aus eigener Erfahrung, dass kaum etwas die Rentabilität eines Unternehmens so schnell nach unten treibt wie ein Anlagenstill-stand.

So kann bei einer automatisierten und verket-teten Fertigung eine einzige defekte Anlagen-komponente die gesamte Fabrik stilllegen. Die direkten Störkosten (wie Personal, Ersatzteile

und Fremddienstleister) und vor al-lem die Produktionsausfallkosten (wie Mindermengen, Lieferunfähig-keit und Qualitätseinbußen) schlagen unmittelbar auf das Betriebsergebnis durch.

Die Hauptursachen für diese Verfüg-barkeitsverluste sind:• Anlagenausfälle werden nicht vermieden,

da Störungsrisiken nicht rechtzeitig erkannt werden.

• Fehlerursachen und PF-Kurven (Bauteil-Ver-sagenskurven) sind nicht verfügbar.

• Wartungsintervalle für kritische Komponen-ten sind zu lang oder aber es wird keine War-tung durchgeführt.

• Reaktions- und Reparaturzeiten nach einer Störung sind zu lang.

• Qualität der ausgeführten Reparaturen ist unzureichend und führt zu Nacharbeit und Wiederholfehlern.

Neben ungeplanten Ausfällen mindert auch der Zeitbedarf für geplante Stillstände die An-lagenverfügbarkeit. In der Industrie häufig an-zutreffende Schwachstellen sind:• Periodische Wartung und Inspektion nach

Kalenderintervallen bei stark schwankender Anlagennutzung.

• Gleiche Wartungsintervalle bei gleichen Anlagentypen, die allerdings stark unter-schiedlich betrieben werden.

• Wartungsaufwand bei unkritischen Kompo-nenten.

• Schlecht ausgeführte Wartungsmaßnah-men.

Vierter Produktionsfaktor: Anlagen- und Maschinendaten

Anlagen- und Maschinendaten werden zum vierten Produktionsfaktor neben Boden, Arbeit und Kapital. Oder noch weiter zugespitzt: Wer

Produktivitätstreiber Maintenance 4.0Instandhaltungsmanagement für die Fabrik der Zukunft

Nils Blechschmidt und Markus März

www.conmoto.de/maintenance-4-0/

Dipl.-Kfm., BSc Markus März ist seit 2010 Director Business Development der ConMoto Consulting Group GmbH.

Die Anlagenintensität nimmt zu, Maschinen und Roboter bestimmen gemeinsam mit den Menschen die industrielle Wertschöpfung. Dieser Beitrag zeigt, wie eine weiter-entwickelte Instandhaltung zur technischen Basis und zum Effizienzmotor in der In-dustrieproduktion wird. Er beleuchtet die Handlungsfelder Predictive Maintenance, Mobile Instandhaltung und Asset Innovation.

In diesem Beitrag lesen Sie:

9 wie die Instandhaltung zur tech-nischen Basis und zum Effizienz-motor für die Fabrik der Zukunft wird,

9 welche Bausteine schon heute maßgebend für die Profitabilität der Industrieproduktion sind und

9 wie deren erfolgreiche Umset-zung gelingt.

Dipl.-Ing., MBA Nils Blechschmidt arbeitet seit 1995 bei ConMoto und ist seit 2014 Geschäftsführender Gesellschafter. Er ist Experte für die Themenfelder wertorientierte Instand-haltung und Asset Innovation.

Im Rahmen der Anwenderkonferenz Internet of Things / Industrial Internet werden den Besuchern Fachvorträge, Erfahrungsberichte und ausgewählte Einsatzszenarien vorgestellt. Darüber hinaus haben die Besucher die Gelegenheit an einer exklusiven Showcase-Vorführung im Forschungs- und Anwendungszentrum Industrie 4.0 teilzunehmen.

6. November 2018 in Berlin

Internet of Things / Industrial Internet

Expertenwissen für die Praxis

Anmeldung unter:

E-Mail: anmeldung@gito.deTelefon: +49 30 419383-64events.gito.de

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wen

der

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events.gito.deIoT-2018

Themenschwerpunkte:

• Potenziale des Internet of Things erkennen und nutzen

• Internet of Things-Anwenderprojekte• Integration neuartiger Technologien in die

Fertigung (u. a. AR/VR)• Internet of Things-Plattformen• Sicherheit und Datenschutz im IoT-Kontext• Manufacturing Analytics

Instandhaltung

56 Fabriksoftware 23 (2018) 3

nicht versteht, dass Daten ein neuer Produk- tionsfaktor sind, wird zukünftig erheblich unter Druck geraten.

Predictive Maintenance ist das Konzept, um für kritische Komponenten aus aktuellen Zu-standsdaten sowohl den notwendigen In-standhaltungsbedarf als auch den optimalen Ausführungszeitpunkt zu prognostizieren. Im Vordergrund steht dabei die Bestimmung des Ist-Zustands einer Komponente sowie die Vor-hersage des Abnutzungsgrads beziehungswei-se die zeitliche Prognose eines Bauteilversagens. Dadurch kann bestimmt werden, wann die Ver-schleißgrenze erreicht ist, bei der die Funktion des Bauteils nicht mehr gewährleistet ist.

Funktionsprinzipien der Predictive Maintenance

Bild 2 zeigt die Prozessschritte, die zur Umset-zung einer erfolgreichen zustandsorientierten Instandhaltung erforderlich sind. Die richtige risiko- und verfügbarkeitsorientierte Instand-haltungsstrategie wird unter Betrachtung von Störkosten, Störhäufigkeit und Komponenten-kosten festgelegt. Basierend auf Vergangen-

heitsdaten und Risikoabschätzungen lassen sich systematisch die besonders kritischen Komponenten identifizieren. Für diese Bauteile oder Aggregate (hoher Wert, Engpass oder lan-ge Störbehebung) ist Predictive Maintenance als die wirtschaftlich optimale Instandhal-tungsstrategie angezeigt.

Für die Zustandsüberwachung (Condition Based Monitoring) werden typische Fehler-bilder der Anlagen beziehungsweise Kom-ponenten bestimmt, die zu überwachenden Verschleißteile, Zustände und Parameter aus-gewählt und geeignete Messmethoden, -ins-trumente und -peripherie festgelegt. So kann die Zustandsbestimmung z. B. durch Tempera-tur-, Drucküberwachung, Schwingungs- oder Ultraschallmessung erfolgen.

Neben der Bewertung des technisch Machba-ren ist eine qualifizierte Kosten-Nutzen-Analy-se durchzuführen, um die wirtschaftlich sinn-vollsten Messtechnologien zu identifizieren. Wichtig ist, die Datenerhebung und -pflege so in die Instandhaltungsprozesse zu integrieren, dass die erforderliche Basisdatenqualität si-chergestellt ist.

Im nächsten Schritt werden Toleranzgrenzen in Bezug auf definierte Fehlerbilder festgelegt. Dazu werden technisch relevante Eingriffsgren-zen z. B. aus Langzeitbewertungen für einen Messwert oder ein Bündel von Messwerten be-stimmt. Das ermöglicht eine kontinuierliche, das heißt Online-Zustandsüberwachung von Kom-ponenten, insbesondere bei stark schwankenden Systemen. Ein sequenzieller Instandhaltungs-ansatz (Offline-Monitoring) erfordert hingegen gute Kenntnisse über das Ausfallverhalten einer Komponente. Ziel ist die maximale Ausnutzung des Verschleißvorrats teurer Bauteile bei gleich-zeitiger Vermeidung von deren Ausfall und der damit verbundenen Folgekosten. Ein Eingriff be-ziehungsweise Austausch erfolgt also erst, wenn zum Beispiel fortlaufende Inspektionen in defi-nierten, kürzer werdenden Zeitabständen eine kritische Annäherung an den festgelegten mini-malen Verschleißvorrat anzeigen.

Grundlage für eine erfolgreiche zustandsori-entierte Instandhaltung ist ein vollintegrier-tes und konsistentes Netzwerk, das zeitnahe Daten über Zustand und Leistung einer Ma-schine oder Anlage liefert. Zusätzlich werden Prognosen und Simulationen durchgeführt, um zukünftige Defekte und Ausfälle vorherzu-sagen. Ziel ist die möglichst exakte Vorhersage zukünftiger Verläufe und Ereignisse mit ihren jeweiligen Eintrittswahrscheinlichkeiten. Da-mit können die in der Instandhaltung oftmals

Bild 1: Der Instandhaltungs- Strategiemix

Bild 2: Umsetzungsschritte für zustandsorientierte Instandhaltung

KorrektiveStrategien

Redundanz-strategien

PräventiveStrategien

Bruch-strategie

Eliminierungs-strategie

PeriodischeStrategien

Zustandsorientierte Strategien/ Predictive

Maintenance

SequentielleStrategie

Instandhaltungsstrategien

Zunahme der Kosten für die Umsetzung der Instandhaltungsstrategie

Crash-strategien

Einfache Redundanz-

strategie

MehrfacheRedundanz-

strategie

KontinuierlicheStrategie(Online)

Periodischkurz

Periodischlang

Störungs-beseitigung

Datenerhebungdurch Zustands-

überwachungkontinuierlich/ online

bzw. sequentiell

Datenintegrationund

-bereitstellung

Datenanalyseund

Visualisierung

nein

ja

Fehler-toleranzgrenzeüberschritten

ZukunftsorientierteBewertung der

Anlagenkritikalität

„Bad Actors“ Analysen

Instandhaltungskosten,Produktionsausfall,Sicherheitsrelevanz

Identi�zierung derkritischen

KomponentenWirtschaftlich optimale

Instandhaltungsstrategie

Bewertung technischmachbarer und

wirtschatlich sinnvoller

Messtechnologien

Festlegung und Nachjustierung von

Fehlertoleranzgrenzen bzw.

Verschleißvorrat

Dateninterpretation,Mustererkennung

undVorhersagewerte mit Wahrscheinlichkeiten

DurchführungAusgangs-messung

2

Instandhaltung

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brennendsten Fragen beantwortet werden: Wann wird der Zustand einer Komponente wirklich kritisch? Wie prognostiziert man zu-verlässig den voraussichtlichen Ausfallzeit-punkt? Wann ist der beste Eingriff szeitpunkt zur Fehlerbehebung?

Mobile Instandhaltung als Effi zienztreiber

In der Fabrik der Zukunft ist die Mobi-le Instandhaltung ein wichtiger Treiber zur hocheffi zienten Nutzung der Anlagen und Maschinen. Der Schlüssel für einfachere und ver-besserte Abläufe im Instandhaltungs- und Asset Management: Die Mitarbeiter in Produktion und Instandhaltung nutzen Tablets, Smart-phones und andere mobile Endgeräte für den elektronischen Daten- und Informationsaus-tausch in Echtzeit. Das ermöglicht einen eff ek-tiven Personaleinsatz, verkürzt Reaktionszeiten und eliminiert unnötige Prozessschritte.

Mobile Systeme und Technologien fi nden zu-nehmend Eingang in das Instandhaltungs-management. Trotzdem gibt es immer noch unnötige Wartezeiten, Prozessbrüche, ineffi zi-ente Auftragsabwicklung und damit vermeid-bare Produktionsausfälle, die sehr kostspielig sind. Richtig implementiert, verspricht Mobile Instandhaltung einen gravierenden Effi zi-enzgewinn. Sie trägt dazu bei, alle acht Arten der Verschwendung im Instandhaltungs- und Asset Management systematisch zu vermeiden (Bild 3) und hat folgende positiven Auswirkun-gen:• Der Anteil der wertschöpfenden Tätigkeiten

an der Gesamtarbeitszeit jedes Mitarbeiters steigt.

• Schnittstellenverluste werden vermieden.• Die Datenqualität wird besser.• Die Prozesskontinuität erhöht sich.• Direkte und indirekte Kosteneinsparungen

beim Betrieb der Anlagen und Maschinen sind das Ergebnis.

Den Anlagenlebenszyklus im Blick

Ein umfassendes Asset Management weist den Weg, die vorhandenen Anlagen- und Maschi-nenkapazitäten bestmöglich auszureizen und gleichzeitig die Gesamtkosten zu minimieren. Beginnt das Anlagenmanagement bereits mit der innovativen Anlagenplanung, sprechen wir von Asset Innovation beziehungsweise Life Cycle Costing. Im Wesentlichen geht es um die systematische Ausrichtung von neuen Anla-gen und Maschinen an deren wertoptimalen Kernfunktionalitäten und gesamthaften Le-benszykluskosten.

Dabei steht nicht mehr nur das initiale Invest-ment, das heißt die Anschaff ungskosten im Fokus der Entscheider, sondern zusätzlich die Instandhaltungskosten, Betriebskosten und Produktionsausfallkosten über den gesam-ten Anlagenlebenszyklus hinweg. Darüber hinaus sind auch die Entsorgungskosten zu berücksichtigen. Kosten für Wartung, Inspek-tion und Instandsetzung, Produktionsausfall-kosten sowie Betriebskosten summieren sich während der Nutzung in der Regel zu einem Vielfachen der initialen Anschaff ungskosten. Diese Gesamtkosten, auch Lebenszykluskos-ten genannt, können in Abhängigkeit von der Anlagenlebensdauer bis zum Fünff achen der ursprünglichen Anschaff ungskosten betragen.

Eine frühzeitige Einbeziehung sämtlicher As-pekte, die ein innovatives und wertorientier-tes Asset Management beinhaltet, senkt die Gesamtkosten von Anlagen über ihren Le-benszyklus hinweg beträchtlich um 15 bis 30 Prozent. Dies entspricht bei einer langjährigen Anlagennutzungsdauer dem 1- bis 2-fachen der initialen Anschaff ungskosten. Gerade bei kapitalintensiven, langlebigen Produktions-anlagen und Maschinen sind eine integrierte Planung und ein stringentes Projekt-management unabdingbar, um das wirtschaftliche Optimum der Inves-tition zu erzielen. Zentraler Fokus ist dabei die nachhaltige Steigerung der Rentabilität (RONA). Der Return on Net Assets zeigt an, wie effi zient und profi tabel ein Unternehmen mit sei-nem eingesetzten Anlagen- und Ma-schinenkapital umgeht.

SchlüsselwörterInstandhaltung, Maintenance 4.0, Predictive Maintenance, Mobile In-standhaltung, Asset Innovation, Life Cycle Costing, Industrie, Produktion, Anlagen und Maschinen, Automati-sierung, Digitalisierung

How Maintenance 4.0 Increases Productivity

Maintenance Management for the Factory of the Future Plant and equipment utilization is increasing. The cooperation of machines and robots with humans is determining the add-ed value of industrial production. This article shows, how the evolution of maintenance provides the technical foundation of industri-al production, serving as a driver of effi ciency. Three major fi elds of action are examined: Pre-dictive Maintenance, Mobile Maintenance and Asset Innovation.

KeywordsMaintenance, Maintenance 4.0, Predictive Maintenance, Mobile Maintenance, Asset Inno-vation, Life Cycle Costing, Industry, Production, Plants and Machines, Automation, Digitization

Bild 3: Die acht Arten der Verschwendung im In-

standhaltungs- und Asset Management

Nicht ordnungsgemäß durch-geführte Reparaturen

Provisorien

Übermittlung von falschen Daten

Fehler/ Nacharbeit Überproduktion Warten Ungenutztes Talent

Transport Bestände Bewegung Überbearbeitung

Zu häufig ausgeführte Wartungen

Zu früh ausgetauschte Komponenten

Auf Informationen

Auf Ersatzteile

Auf Spezialisten

Freigabe von Anlagen

Keine klaren Qualifikations-maßnahmen

Kein gezielter Personal-einsatz

Unnötige Wege um Werkzeuge zu holen

Unnötige Wege um Ersatzteile zu holen

Zu hohe oder zu geringe Ersatzteilbestände

Zu hoher Auftragsvorrat in der Instandhaltung

Weite Wege für die Instandhalter zu den Anlagen und Maschinen

Keine qualifizierten Schadens-bilder

Mehr Bauteile ausgetauscht als notwendig

Getauschte Komponente übererfüllt die Anforderungen