Anlagenmanagement im Zeitalter von Industrie 4.0 Handlungsfelder für die industrielle Instandhaltung

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1 Anlagenmanagement im Zeitalter von Industrie 4.0 Handlungsfelder für die industrielle Instandhaltung Hubert Biedermann Bad Erlach, Seite 1 Inhalt Einleitung Aufgabenumfang der Instandhaltung Auswirkungen im Kontext zu Industrie 4.0 auf das Aufgabenspektrum der Instandhaltung Managementinstrumentarium der Instandhaltung Wissensbasiertes Anlagenmanagement Seite 2

2 Einleitung - Thesen Autonome Steuerung/ Regelung nimmt zu Vernetzte CPS Echtzeitfähigkeit der Produktion Wissens- und Dienstleistungsarbeit wird sich radikal ändern und neue Arbeitsformen erfordern Seite 3 Einleitung - Studienergebnisse Flexibilität nimmt zu und umfasst Engineerings-, Planungs-, Produktions-, Betriebs und Logistikprozesse auf höchstem Qualitätsniveau Menschliche Arbeitsleistung ist in der Produktion weiterhin wichtig allerdings Entlastung/Wegfall von Routinetätigkeiten Sicherheit wird erfolgskritischer Faktor Cyber-Security (Angriffs-, Daten-, Informationssicherheit) Safety (Risiken, Gefahren für Mensch und Umgebung = Betriebssicherheit) Herausforderung: zunehmende Anlagenkomplexität; geringere Fehlerhäufigkeit, - toleranz, höhere Robustheit Seite 4

3 Einleitung - Studienergebnisse Anforderungen steigen Komplexitäts- Abstraktions- Problemlösungs- Erfordert Selbstgesteuertes Handeln Kommunikative Kompetenzen Selbstorganisationsfähigkeit Instandhaltungs- veränderung Aufgabenspektrum Managementinstrumentarium Seite 5 Aufgaben der Instandhaltung (Sachziele) Seite 6

4 Auswirkung auf die Anlagenwirtschaft Installation, Maintenance and Repair Quelle: Frey, Osborne (2013): The Future of Employment S.37 Seite 7 Lohn- und Ausbildungsniveau in Abhängigkeit zur Wahrscheinlichkeit der Substitution Seite 8

5 Konsequenzen Aufgabenspektrum IH Einfache manuelle Tätigkeiten (W & I & repetitive Instandsetzung) werden substituiert Manuelle Tätigkeiten mit hohen Kreativitäts- und sozialen Kompetenzanforderungen werden verbleiben Seite 9 Auswirkungen - Wartung Einfache Wartung automatisiert Wartungszeitpunkte werden erkannt und Maßnahmen ausgelöst d.h. nach Belastungs- und Benutzungsintensität wird Wartungsintervall flexibel Fernwartung nimmt zu Problemidentifikation in Echtzeit Prognose: Aufgabenkomplexität steigt; manuell durchgeführte Wartung sinkt Seite 10

6 Auswirkungen - Inspektion Weiterentwicklung der Sensorik ermöglicht qualitative und quantitative Auswertung Prognostizierbarkeit der Restnutzungs- und Lebensdauer verbessern sich Prognose: Erhöhte Zuverlässigkeitsanforderungen (Safety) erfordern deutliche Ausweitung der Inspektion: Entwicklung/Einleitung effektiver Instandhaltungsstrategien wird möglich Seite 11 Auswirkung - Instandsetzung Schadensbedingte ungeplante Instandsetzung nimmt ab verbleibende schadensbedingte Instandsetzung nimmt an Komplexität in der Fehler-, Schadensbild- und Schadensursachenfindung zu Prognose: Qualifiziertes trouble shooting gewinnt an Bedeutung Seite 12

7 Veränderung zu Aufgabenspektrum Deutliche Aufwertung der Schwachstellenanalytik Dies impliziert eine Steigerung der Komplexitätsanforderung Abstraktionsanforderung Problemlösungsanforderung an die Mitarbeiter Seite 13 Regelkreis - Instandhaltungsmanagement Wandlungsbereitschaft aktuelle Prozessdaten Qualitätsdaten Produktmix IH-Steuerung und Durchführung Outsourcing Informationssystem ET-Organisation Technologieeinsatz Mitarbeiter - Führung - Schulung und Training -Motivation - Vorschlagswesen - Entgeltgestaltung Aktuelle Durchführungsdaten LC-orientierte Prävention Quelle: Biedermann, H. (2008): Anlagenmanagement: Managementinstrumente zur Wertsteigerung, S.99. Seite 14

8 Nutzung: Predictive-Analytics-Lösungen unterstützen schon in vielen Unternehmen verschiedenste Fertigungsprozesse Qualitätssicherung in den... ịṇ. ṭẹ. ṛṇ.ẹ.ṇ... P.. ṛọ. ḍ. ụ. ḳ. ṭiọ.ṇ.ṣ.ạ.ḅ.ḷä.. ụ. f. ẹ. ṇ.. Steuerung von... P.. ṛọ. ḍ. ụ. ḳ. ṭiọ.ṇ.ṣ.ạ.ṇ.ḷạ. g.. ẹ. ṇ.. Instandhaltung/Wartung... Produktionsplanung... Bedarfsplanung... Lieferkettensteuerung... Externe Qualitätssicherung von Produkten/Anlagen 20 Welche Bereiche werden durch Predictive Analytics unterstützt? Bereits unterstützt Unterstützung innerhalb der kommenden zwei Jahre geplant Weder genutzt noch geplant, aber Handlungsbedarf Anteile (gewichtet) in Prozent der Unternehmen, n = PAC 2014 Aktuell sind Predictive-Analytics- Lösungen in ca. 40 % der Unternehmen verbreitet und unterstützen die verschiedensten Prozesse: angefangen von der Qualitätssicherung der internen Produktion über die Produktions- planung bis hin zur Lieferketten- steuerung. Allerdings zeigt sich auch, dass hier meist große Unternehmen (> MA) die Nase vorn haben, was vor allem bei der Instandhaltung/Wartung deutlich wird. Die externe Qualitätssicherung, d. h. von Produkten und Anlagen, die auf Kundenseite eingesetzt werden, ist nicht für jedes Unternehmen relevant und erhält daher eine insgesamt geringere Unterstützung. Während der Auf-/Ausbau in jedem zehnten Unternehmen geplant ist, zeigt sich ein weitaus größerer Handlungsbedarf, der in allen Bereichen etwa gleich groß ist. Im Moment werden Predictive-Analytics-Lösungen vor allem zur Sicherstellung der laufenden Produktion verwendet. Dies zeigt die starke Akzeptanz im Anwendungsfeld Qualitätssicherung. Den stärksten Handlungsbedarf sehen Fertigungsunter- nehmen in Deutschland allerdings im Bereich der Planung. Dies berücksichtigt sowohl die zukünftige Maschinenauslastung, Bedarfe als auch Instandhaltungsarbeiten. Es ist davon auszugehen, dass hierbei in Zukunft verstärkt auf Predictive Analytics gesetzt wird. Quelle: Pierre Audoin Consultants. (2014): Predictive Analytics in der Fertigungsindustrie. S. 20 Seite 15 Managementinstrumentarium der Instandhaltung Maintainability ausschöpfbar Erklärungsmodelle mit Echtzeitverarbeitung über Maschinenzustände Dezentralisierung mit selbstorganisierten Anlagenteams Kompetenzbewertung Lernförderliche Arbeitsumgebung Qualifizierungsstrategien Mengen- und zeitoptimierte ET- Bereitstellung Interdisziplinäre Verflechtung Echtzeitbezogene Engineering, Planung, Optimierung der Hoher Echtzeitnahes Produktion, IH, Logistik Personaleinsatzplanung Delegationsgrad Partizipations- und Controlling Job Enrichment Seite 16

9 Wissensbasiertes Anlagenmanagement Neue Arbeitsorganisation ist gekennzeichnet durch Dezentralisierung Aufgabenerweiterung Strukturierung Standardisierung mit zunehmendem Kollektiv und zunehmender Selbstorganisation Trennung zwischen Haupt-, und Nebenprozessen wird aufgehoben Seite 17 Individuelles + kollektives Lernen LERNDIMENSIONEN Erkennen/Erfassen/Transferieren Nutzung Erweiterung Mächtigkeit des lernorientierten Controllings EFFIZIENZ Standardisierung Produktivität Dokumentation Monitoring & Betriebsführungssysteme EFFEKTIVITÄT Output/Input KZ Kommunikation Individuell Anlagenübergreifende Wissensnutzung Moderationstechniken Analysetools Kollektiv OEE Fachübergreifend Dialogisch Organisatorisch Organisationsübergreifend Performance BEFÄHIGER Interdisziplinäre Teams Job Rotation Fokus Lernkurve 16 Verlustquellen LCC Quelle: Biedermann, H. (2011): Lean Maintenance S.22 Seite 18

10 Maßnahmen zur Wissensgenerierung Anlagenbereichsverantwortliche Teams Zielsetzung: umfassende, nachhaltige Fehlervermeidung Technisch-wirtschaftliches Controlling mit Fokus 18 Verlustquellen Quelle: Biedermann, H. (2013): Ressourceneffizientes Anlagenmanagement S.36 Seite 19 Wissensbasiertes Anlagenmanagement Quelle: Biedermann, H. (2007): Wertschöpfungsorientiertes Management in der Anlagenwirtschaft S.17 Seite 20

11 Zusammenfassung Vernetzung von Produkten & Maschinen Produzierende Betriebe müssen die digitale Welt mit einbeziehen (Maschinensteuerung.Internet) Aktives Kompetenzmanagement: Welche Fähigkeiten brauchen wir? (Hardwarekultur versus Softwarekultur) Absolute Notwendigkeit: Verständnis für die neue IT-Welt aufbauen, denn: Sensorik, Datenübertragung, Analytik sind schon jetzt vorhanden Organisationswandel! (Umgang mit Big Data; Selbststeuerung & Selbstdiagnose) Tipp: Beginn mit Little Data! Seite 21

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