WARUM NICHT? WARUM NICHT?

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1 WARUM NICHT? KANN ICH DIE LEBENSDAUER VON MASCHINEN UND ANLAGEN ERHÖHEN, INDEM ICH WARTUNGSINTERVALLE UND BETRIEBSABLÄUFE OPTIMIERE, STÖRUNGEN REDUZIERE UND KOSTEN SENKE? WARUM NICHT? PREDICTIVE MAINTENANCE INTELLIGENTE UND VORAUSSCHAUENDE INSTANDHALTUNG Predictive Maintenance im Kontext Industrie 4.0 1

2 PREDICTIVE MAINTENANCE IM KONTEXT INDUSTRIE 4.0 STUTTGART, ANDRÉ VOGT, EIM-DIREKTOR

3 UNSERE EXPERTISE: PLM UND EIM OPTIMIERT GESCHÄFTSPROZESSE PRODUCT LIFECYCLE MANAGEMENT ENTERPRISE INFORMATION MANAGEMENT Optimierung der digitalen Produktentwicklung, Produktion, Änderung, Auftragsabwicklung und Service Fokus auf ganzheitliche, individuelle PLM Lösungen Mehr als Kunden-Projekte Jahrzehntelange Zusammenarbeit mit Kunden aus der Fertigungsindustrie und PLM/ERP Software-Unternehmen PLM Über 20 Jahre fachliche Expertise mit Enterprise Content Management, Business Intelligence sowie Application Management Services IT-basiertes Management von unternehmensrelevanten Dokumenten und Informationen innerhalb von Kernprozessen Vernetzung der PLM und EIM Kernkompetenzen zu ganzheitlichen Lösungen mit hohem Nutzen EIM 3

4 AMS IT-Abt Produkte IT-Abt Lösungen Fachbereiche Studie C-Level CENIT IHR EIM PARTNER FÜR GANZHEITLICHE LEISTUNGSERBRINGUNG Strategische Enterprise Information Management Beratung IT/IM-Strategien, Vorstudien, Reviews, Assessments, Produktselektion, Business-Cases, Machbarkeitsstudien Banken/ Finanzen Versicherung Service- Dienstleistung Industrie Chemie/ Pharma Telekommunikation Automotive Interaktive Briefschreibung Input- & Outputmanagement Selbstlernende Klassifikation Portale & Intranet Collaboration Migration & Konsolidierung Prozessautomatisierung Big Data Planung & Forecasting Appl.Life-Cycle Management Compliancee Management Predictive Analytics Data Warehouse/ Data Case Management Integration Anwendungs- & Serviceintegration Projekt- & Teamräume Elektronische Akten Dashboards/ Scorecards Content & Social Analytics Posteingangs- & Vorgangsbearbeitung Berichtswesen/ Reporting Vertragsmanagement weitere unabhängige Partner... EIM Managed Services Technische & fachliche Serviceleistungen, Betrieb, Support & Wartung von EIM-Systemen, Training 4

5 Produkte Technologien Themen ORDNUNG IM AKRONYM-DSCHUNGEL Digitalisierung Analytics Industrie 4.0 PM Big Data Cloud Mobile Security BI Monitor Analytics Predictive 5

6 BEGRIFFSVERSTÄNDNIS IM KONTEXT VON INDUSTRIE 4.0 Produktorientiertes Verständnis Produktionsorientiertes Verständnis Smart Product Smart Factory IT-Durchdringung von Produkten Internet of Things Industrie 4.0 Einsatz von Sensorik M2M Cloudbasierte Produktionsplanung und Steuerung Wertschöpfungsnetze (Services, andere DL, etc.) Beispiel de/-zentraler 3D Druckdienstleister Wertschöpfungsorientiertes Verständnis 6

7 BEGRIFFSDEFINITION: PREDICTIVE MAINTENANCE PREDICTIVE MAINTENANCE Predictive Maintenance, oder auch die vorrausschauende Instandhaltung, ist eine Erweiterung der zustandsabhängigen Instandhaltung, die voraussagen kann, wann die Anlage ausfällt und somit ebenfalls einen prophylaktischen Charakter hat. Das Ziel ist es, wie bei der zustandsabhängigen Instandhaltung, den Nutzungsvorrat der Komponenten möglichst komplett auszuschöpfen und gleichzeitig jeglichen Fehler oder Ausfall zu beheben bzw. zu vermeiden, bevor er passiert. Um dies zu ermöglichen braucht es ein ausgeklügeltes Überwachungssystem der Teil- und Anlagenzustände. Viele Sensoren sammeln möglichst viele relevante Daten. Diese werden zeitnah in einer zentralen Datenbank zur Verfügung gestellt und mit umfangreichen statistischen Verfahren analysiert um Störungen, Ausfälle oder andere kritische Ereignisse zu prognostizieren. 7

8 MOTIVATION FÜR EINE OPTIMIERTE WARTUNG VORTEILE Erhöhung der Lebensdauer von Anlagen Optimierung der Nutzungsdauer Verbesserung der Betriebssicherheit Erhöhung der Anlagenverfügbarkeit Erhöhung der Produktivität und Auslastung Optimierung von Betriebsabläufen Optimierung der Einsatzplanung von Servicekräften Effizientere Ersatzteillogistik Wettbewerbsvorteile VERRINGERUNG / VERMEIDUNG Reduzierung von Störungen von Maschinen und Anlagen Senkung von Wartungskosten Reduktion von Ausfallzeiten Vermeidung von Stillstandzeiten Verringerung ungeplanter Wartungsmaßnahmen 8

9 reactive Komplexität predictive BEGRIFFSEINORDNUNG PREDICTIVE ANALYTICS hoch SIMULATION FORECASTING MUSTER- ERKENNUNG PLANUNG MONI- TORING AD HOC ANALYSE gering REPORTING gering Einfluss auf Geschäftserfolg hoch 9

10 ÜBERBLICK ÜBER PRÄDIKTIVE METHODEN PRÄDIKTIVE METHODEN Mittels verschiedener Methoden können vorhandene Daten und Informationen in einen neuen Kontext gestellt, analysiert und bewertet werden. Regression Simulation Assoziation Die eine Methode zur Problemlösung gibt es nicht, sondern wir erstellen gemeinsam kunden- und situationsangemessene Vorgehensmodelle, die aus der Zieldefinition abgeleitet sind. Prädiktive Methoden Zeitreihenanalyse Klassifikation Segmentierung 10

11 BEISPIEL: ABNUTZUNG physikalisch Verformung Verschleiß Ursachen Ursachen biologisch Korrosion Wirkungen Verschmutzung chemisch Ermüdung Sonstige Folgeprobleme Brüche Kosten, Kosten, Kosten Stillstandzeiten der Maschine oder der ganzen Linie Überschreitung von Lieferfristen 11

12 BEISPIEL: KONTEXTSENSITIVE PROGNOSEN ERP- & MES-Systeme liefern die Basis für verschiedene Kontexte Beispiele: Materialeigenschaften der Werkstücke Auslastung der Maschinen Produktionspläne Reihenfolge der Schritte Identifikation von Kontexten Experten mit Wissen über die Maschinen Analyse von Signaldaten der Maschine 12

13 KRITISCHE ERFOLGSFAKTOREN FÜR IHREN EINSTIEG IN PREDICTIVE MAINTENANCE KRITISCHE ERFOLGSFAKTOREN VISION IST ZU GROß EMPFEHLUNG Beginne mit einem kleinen, aber sichtbaren Use Case UNKLAR ZU PROGNOSTIZIERENDER NUTZEN Erster Use Case sollte aus Vertrieb oder Produktion kommen VIEL ZU TEUER Prüfen, was mit vorhandener IT umsetzbzw. lösbar ist VISION ZU DETAILLIERT Einfache Anforderungen, die Technik ist komplex genug SACKGASSEN VERMEIDEN Start small, think big! 13

14 VISION ODER WIRKLICHKEIT? Mit Hilfe von Predictive Maintenance wissen Unternehmen schneller, welche Bauteile ermüden und ausgewechselt werden sollten. Das verringert den Ausschuss in der Produktion und senkt Kosten für Service und Instandhaltung. Standard Reports Ad Hoc Reports & OLAP Predictive Analytics Predictive Modelling Daten- Sammlung Daten- Analyse Daten- Statistik Daten- Modellierung 14

15 WELCHE WARTUNGSSTRATEGIE IST DIE RICHTIGE? REAKTIVE WARTUNG Geringer Instandhaltungsaufwand bis zum Maschinenausfall PRÄVENTIVE WARTUNG Standardisierte Wartungsintervalle und somit Reduzierung von ungeplanten Stillständen ZUSTANDSORIENTIERTE WARTUNG Planbarkeit der Wartungs- und Instandsetzungsmaßnahmen und Vermeidung von Stillstandzeiten Wartung VORAUSSCHAUENDE WARTUNG Gezielte Suche nach Fehlern, permanente Überwachung der Maschinen und ggf. sofortige Instandsetzung 16

16 BEISPIELHAFTES BIG PICTURE AUS EINER ARCHITEKTURSICHT Übergabe an Produktion Sensordaten Temperatur Luftfeuchtigkeit Geschwindigkeit Regeln Segmente Klassifikation Prognose Externe Daten Wetter Trends Prognosemodelle Scoring Wahrscheinlichkeit von Verkauf und Menge auf Filial- /Artikelebene für einen bestimmten Zeitraum Input in die Planungsprozesse Feedback Feedback Loop über die aktuellen Verkaufszahlen: Verbesserung der Prognosen Prozessautomation Vorhersage & Output Prozesskontrolle Monitoring & Management Verstehen Vorhersagen Agieren 17

17 BEISPIEL EINER WERUM-ARCHITEKTUR 19

18 SENSORBASIERTE ÜBERWACHUNG ERLAUBT ERGÄNZENDE DIMENSIONEN DER ÜBERWACHUNG Klassische Anlagenüberwachung Planungsdaten MES/ERP Werkzeugverbrauch/ -verschleiss Zu überwachender Anlagenzustand Qualitätsstatistik des Produkts Entwicklung von Toleranzfeldern Anlagenstörmeldungsstatistik Vibrationsüberwachung/-analyse Schmieröl- und Treibstoffanalyse Abnutzungspartikelanalyse Lager- und Temperaturanalyse Leistungsüberwachung Infrarot Thermografie Zerstörungsfreies Testen Visuelle Inspektion Sensorbasierte Anlagenüberwachung Motorstrom-Signaturanalyse Polarisations-Index Elektrische Überwachung Ultraschall-Geräusch-Erkennung/ Ultraschall-Durchflussmessung 20

19 SCHRITTWEISES VORGEHEN ZU EINEM PMQ ANSATZ IN DER PRODUKTION 21

20 PREDICTIVE MAINTENANCE QUALITY STRATEGIE PMQ VISION IST SOLL Ableitung aus der U-Strategie IT-Architektur Datenquellen (ERP, MES, etc.) Methoden für Maintenace Instandhaltungs -einflußmatrix Sensorintegration Ihr individueller Bedarf Maßnahmenplan Vorgehensmodell / Transformationsmodell PMQ LEITLINIEN 22

21 ZIELE EINER PMQ-STRATEGIE ZIELE FÜR STRATEGISCHE THEMEN Transparenz und qualitative Bewertung der vorhandenen Situation Identifikation von bereits vorhanden auswertbaren Daten (QuickWins) Erarbeitung der schrittweisen Transformation zu einem echten PMQ- Ansatz FOKUS AUF Bewertung der vorhandenen Situation und Möglichkeiten Mehrstufiger Transformationsplan inkl. Zeit- und Kostenschätzung Grobe Prognose für die potenzielle Einsparung (Business Case) 23

22 VIELEN DANK ANDRÉ VOGT EIM Direktor CENIT AG Industriestr Stuttgart 24

23 FIT FÜR DIE DIGITALE ZUKUNFT WIE IST IHRE HALTUNG? CENIT - IHR PARTNER FÜR DIE DIGITALE TRANSFORMATION WARUM NICHT? CENIT - ERFOLG IST EINE FRAGE DER RICHTIGEN FRAGEN. 25