Neben ERP- und MES-Systemen greifen mittelständische Unternehmen immer häufiger auf spezialisierte Instandhaltungssoftware-Lösungen zurück, denn diese sichern den reibungslosen Betrieb aller relevanten Maschinen- und Anlagen im Unternehmen. Sie hilft diese in gutem Zustand zu halten, Ausfallzeiten zu minimieren und unterstützt die Instandhaltungsabteilung bei der Planung und Durchführung von Wartungs- und Reparaturarbeiten.

In den allermeisten Fällen wird die Instandhaltung in Form der sog. „Preventive Maintenance“ gelebt, bei der Wartungsarbeiten für Instandhaltungsobjekte basierend auf vordefinierten Zeitintervallen durchgeführt werden. Dies ist bereits ein immenser Zuwachs an Planung und Kontrolle im Gegensatz zur herkömmlichen Form der Instandhaltung, bei der reaktiv auf Störungen reagiert wird, da die Wartung durch die Intervallplanung initiiert wird, bevor es zu einer Störung kommt. Nachteilig bei der präventiven Instandhaltung ist, dass es zu Wartungsarbeiten kommt, die laut definiertem Zeitintervall anstehen – jedoch aus technischem Ermessen hätten später ausgeführt werden können.

Einen großen Vorteil zur Durchführung von rein bedarfsorientierten Wartungsmaßnahmen hingegen, bietet die sog. „Predictive Maintenance“ als vorausschauende Instandhaltungsplanung. Sie setzt auf die Integration von sensorbasierten Maschinen- und Prozessdaten für eine Echtzeitüberwachung aller kritischen Anlagen(-teile) und ermöglicht auf dieser Basis eine gezielte Vorhersage von zukünftiger Instandhaltungsbedarfe.

Real-Time Monitoring – der erste Schritt in der Evolution der Instandhaltung

Die Integration von sensorbasierten Maschinen- und Prozessdaten bietet ein „Real-Time-Monitoring“, welches es ermöglicht Anomalien in den eingehenden Parametern kritischer Anlagen und Anlagenteile zu identifizieren. Diese Informationen werden automatisch verarbeitet, um zukünftige Ausfälle oder Probleme vorherzusagen und rechtzeitig Instandhaltungs-Maßnahmen zu ergreifen, bevor diese eintreten.

Ausschlaggebend sind dabei Schwellwerte und Toleranzen, die differenziert für jeden Parameter wie z.B. Lichtreflexion, Beschleunigung, Füllstand, Druck, Temperatur u.v.m. definiert werden können. Eine Verletzung dieser Grenzen erzeugt dann automatisiert Benachrichtigungen über unterschiedliche Kanäle wie z.B. Push-Nachrichten, Mails oder SMS an die zuständigen Instandhalter der Bereiche Mechanik, Elektrik oder Hydraulik.

Durch das „Real-Time-Monitoring“ wird die Instandhaltungseffizienz bereits deutlich verbessert, denn Wartungsarbeiten werden nur noch dann durchgeführt, wenn diese wirklich notwendig sind. Das reduziert die Anzahl von vorzeitigen Wartungsarbeiten und hilft, insgesamt die Instandhaltungskosten zu senken.

Zudem können Unternehmen ihre Kennzahlen wie MTBF (Mean Time Between Failures) und MTTR (Mean Time to Repair) verbessern.

Schritt Zwei in der Evolution der Instandhaltung – Predictive Maintenance

Der entscheidende zweite Schritt bei der Modernisierung der Instandhaltung geschieht durch die Einbindung der sog. „Predictive Maintenance“. Sie zielt darauf ab, die durch das Realtime Monitoring gesammelten Maschinen- und Prozessdaten mittels künstlicher Intelligenz (KI) zu analysieren. Dabei sind die KI-basierten Algorithmen in der Lage, Muster und Korrelationen zwischen den verschiedenen Parametern zu finden, die in diesen enorm umfangreichen Datensätzen enthalten sind.

Durch diese Form der Analyse können Instandhaltungsmaßnahmen somit nicht nur sachgerecht identifiziert, sondern auch zeitgerechter geplant werden. Wenn die KI beispielsweise feststellt, dass ein bestimmter Parameter ein zuverlässiger Indikator für das bevorstehende Versagen eines bestimmten Anlagenkomponente ist, kann das Unternehmen bereits sehr frühzeitig Wartungsmaßnahmen einplanen, ohne den produktiven Ablauf zu stören oder zu riskieren, dass es zu einem effektiven Ausfall der Anlagenverfügbarkeit mit nachhaltigem Einfluss auf die OEE des Unternehmens kommt.

Somit trägt KI-basierte Predictive Maintenance dazu bei, dass die Produktionsausfallzeiten minimiert und die Lebensdauer von Maschinen und Anlagen verlängert werden.

Zusammenfassung

Angetrieben durch die zwingenden Erfordernisse nach einer möglichst reibungslosen Produktion 

und die zunehmenden Möglichkeiten der Digitalisierung hat sich die Instandhaltung über die letzten Jahre immer mehr von einem reaktiven zu einem proaktiven Ansatz entwickelt.

Es zeichnet sich ab, dass der technologische Fortschritt – insbesondere durch KI – diese Bereiche noch weiter revolutionieren werden. Vor diesem Hintergrund wird klar, dass eine effiziente Smart Factory nur im Zusammenspiel mit einer KI-basierten smart Maintenance realisierbar ist.

 

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