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Predictive Maintenance Von Reaktiv zu Proaktiv: In 6 Schritten zu Predictive Maintenance

| Autor / Redakteur: Jonas Schaub* / Linda Bergmann

Predictive Maintenance ist eine wichtige Komponenten von Industrie 4.0. Welche Vorteile hat die vorausschauende Wartung für Unternehmen und welche Schritte sind für die Umsetzung hilfreich?

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In sechs Schritten zur Predictive Maintenance.
In sechs Schritten zur Predictive Maintenance.
(Bild: Arisa Chattasa / Unsplash)

Bevor die Industrie 4.0 in die Produktion Einzug gehalten hat, wurde die Wartung von Maschinen erst dann durchgeführt, wenn sie bereits ausgefallen waren. Diese Zeiten sind mittlerweile Geschichte. Dank der vierten industriellen Revolution arbeiten bereits viele Maschinenbauer, Logistiker oder Service-Unternehmen mit einer Vorform von Predictive Maintenance, sprich dem Condition Monitoring, also der Zustandsüberwachung. Doch die heutigen Möglichkeiten gehen noch weiter: Mit dem Einsatz von Predictive Maintenance ist eine proaktive Wartung anstelle der bisherigen reaktiven Wartung möglich. Doch wie finden Unternehmen ihren Weg zu Predictive Maintenance und welche Vorteile bieten sich für die Hersteller und Endkunden?

Betritt man das Feld Industrie 4.0 kommt man an dem Verfahren Predictive Maintenance nicht vorbei, denn das ist eine der Kernkomponenten der vierten industriellen Revolution. Übersetzt bedeutet der Begriff „vorausschauende Wartung“. Doch trotz ihrer Schlüsselrolle in der industriellen Revolution, zeigt eine Studie des VDMA, dass derzeit nur knapp 40% der 153 befragten Unternehmen entsprechende Technologien und Dienstleistungen anbieten. Allerdings zeigen die 81%, die sich bereits mit der Thematik befassen, wie bedeutend das Verfahren für den deutschen Maschinenbau ist.

Viele Unternehmen setzen bereits auf die Zustandsüberwachung, das Condition Monitoring. Es beschreibt den aktuellen Zustand einer Maschine oder Anlage und deren einzelnen Komponenten. Eine Wartung wird bei diesem Verfahren erst durchgeführt, wenn bereits Anomalien zu erkennen oder bereits eingetroffen sind. Sie stellt so eine Vorform bzw. ein frühes Stadium von Predictive Maintenance dar. Doch der heutige Stand der Industrie 4.0 ermöglicht in diesem Bereich noch attraktivere Optionen: Eine proaktive anstelle einer reaktiven Wartung mit Predictive Maintenance.

Was verbirgt sich hinter Predictive Maintenance?

Das Verfahren Predictive Maintenance beschreibt einen Wartungsvorgang. Dieser basiert auf der Auswertung der für die Instandhaltung relevanten Daten. So können Maschinen und Anlagen proaktiv gewartet werden, bevor es zu Stillständen oder Qualitätsverlusten kommt. Zur Erfassung der Daten werden Sensoren eingesetzt, welche die Zustandsdaten von Maschinenkomponenten sowie der Umgebung erfassen. Anschließend werden sie mit Informationen aus Drittsystemen wie ERP- oder CRM-Systemen kombiniert und daraus Wartungsinformationen abgeleitet. Die Daten müssen in regelmäßigen Zeitabständen erfasst werden, um aus den veränderten Trends Entwicklungen ablesen zu können. Mit dem Verfahren sind nicht nur Vorhersagen möglich, wo und wann ein Problem auftreten wird, sondern auch in welcher Form und wie es proaktiv zu beheben ist. So kann bereits vorab erkannt werden, was wann passieren wird. Doch hierfür muss das Verfahren in der Produktionskette implementiert werden. Die nachfolgenden sechs Schritte geben eine Empfehlung, um den Weg zur proaktiven Wartung zu erleichtern.

In 6 Schritten zum Predictive Maintenance

1. Das Ziel immer vor Augen haben

Zu Beginn sollten zunächst einmal Business-Szenarien identifiziert werden, welche den höchsten Nutzen für das Unternehmen versprechen. Das bedeutet, konkrete Ziele zu definieren. Mögliche Ziele könnten sein: Die Erhöhung der Uptime oder die Optimierung der Ersatzteil-Logistik. Setzt man sich keine klaren Ziele besteht die Gefahr, sich im Dschungel der Möglichkeiten zu verlieren und die Umsetzung eines anspruchsvollen Projekts wie Predictive Maintenance wird schwierig.

2. Stakeholder identifizieren

Die Implementierung von Predictive Maintenance ist ein strategisches Projekt und benötigt die Mitwirkung und Mitsprache von vielen Parteien. Doch hier sollte man sich die Frage nach den richtigen Parteien stellen und die betroffenen Stakeholder identifizieren, um sie so in das Projekt einzubinden. Für den Erfolg entscheidend ist unter anderem das Zusammenwirken von Fach- und IT-Kompetenz: hierbei ist der kreative Einsatz von Technologien wie Industry of Things, Big Data und Machine Learning gefragt. Nur so können die erfassten Daten sachgerecht aufbereitet und in aussagekräftige Informationen konvertiert werden.

Nach Möglichkeit sollte man bereits zu Beginn Pilotkunden in das Projekt einbinden, um gemeinsame Erfahrungen zu sammeln und auf beiden Seiten frühzeitig Wettbewerbsvorteile zu sichern. Zudem ist es wichtig, die eigenen Thesen durch schnelle Feedbackschleifen mit den involvierten Personen zu testen.

3. Step by Step - Zwischenziele definieren

Die Einführung des Verfahrens der vorausschauenden Wartung benötigt Zeit. Und Zeit ist bekanntlich Geld. Aus diesem Grund ist es hilfreich Zwischenschritte in der Umsetzung zu definieren, um bereits frühzeitig von der digitalen Wertschöpfungskette profitieren zu können.

4. Hard- und Software gehen Hand in Hand - Sensoren nachrüsten

Zum Erfassen der Daten sind Sensoren notwendig. In vielen Fällen sind diese bereits vorhanden und können direkt genutzt werden. Ist das nicht der Fall, können Maschinen und Anlagen entsprechend nachgerüstet werden.

5. Datenübertragung sicherstellen

Predictive Maintenance lebt von Daten. Daher muss die Übertragung der Daten vom Sensor, der sie erfasst, hin zum zentralen IT-System sichergestellt werden. Sind dafür entsprechende Kanäle noch nicht vorhanden, sollte nachgerüstet werden.

6. Nur Daten sammeln bringt nichts - Datenhaltung und Betrieb klären

Das reine Sammeln von Daten bringt für das Unternehmen noch keinen Mehrwert, sie müssen auch verarbeitet und richtig eingesetzt werden. Doch wohin mit all den Daten? In Zeiten der DSGVO sollte ein stimmiges Betriebskonzept definiert werden.

Sobald das Verfahren Predictive Maintenance in der Produktionskette implementiert ist, eröffnen sich für das Unternehmen ganz neue Möglichkeiten und vor allem auch viele Vorteile. Denn um in der heutigen Zeit weiterhin wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Maschinenbauer umdenken. Sie müssen den Wandel zum Softwareunternehmen vollziehen und den Fokus auf die zu entwickelnde Applikation aus der Kundenperspektive legen. Zudem ist es wichtig, sich zu Beginn nicht in Diskussionen zu verlieren, welche nicht zielführend sind, sondern schnell und agil zu starten. Denn eine gute Softwarelösung entsteht heute nicht mehr aus einem von langer Hand geplanten Konzept, sondern lebt durch kurze Entwicklungszyklen, frühes Anwenderfeedback und permanente Weiterentwicklung.

Anhand der gesammelten und verarbeiteten Daten erfahren die Hersteller zudem einiges über das Verhalten ihrer Produkte und die Rahmenbedingungen, unter denen sie arbeiten. Durch diese Erfahrung profitieren wiederum die Anwender in Form eines verbesserten Kosten-Nutzen-Verhältnisses und weniger Ausfallzeiten. Zudem werden so teure Wartungen reduziert und die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Maschinen gesteigert, was für das Unternehmen in der Endkonsequenz eine Umsatzsteigerung bedeutet.

* Jonas Schaub ist Vorstandsmitglied der elunic AG.

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