Prediktive Maintenance Daten, Erfahrungen, Analysen, Prognosen. Instandhaltungsstrategien Instandhaltungsorganisation Instandhaltungsmanagement

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1 Prediktive Maintenance Daten, Erfahrungen, Analysen, Prognosen Instandhaltungsstrategien Instandhaltungsorganisation Instandhaltungsmanagement

2 Datenerfassung und Datenverarbeitung Wissensmanagement ist die Grundlage aller Strategien im Unternehmen Schaffen sie eine Wissensdatenbank Abteilungsübergreifend ist Datenmanagement für alle Abteilungen ein Thema Stammdatenmanagement betrifft das ganze Unternehmen

3 Daten bereit stellen Prognosen zum Ausfallverhalten der Anlagen erstellen. Daten auswerten Stammdaten generieren Daten optimieren

4 Kleiner Fehler Große Katastrophe Wenn die vorbeugende und die prognostizierte Instandhaltung versagen 2013 kommt es zu einem Chemieunfall bei Daimler. In einer Anlage sind versehentlich Chemikalien gemischt worden explodiert bei BP in Texas eine Anlage durch Fehlbedienung 1986 kommt es zum nuklearen Super GAU in Tschernobyl weil die Techniker falsch reagieren in Enschede explodiert eine Fabrik für Feuerwerkskörper in Ritterhude explodiert eine Müllverbrennungsanlage. Unzählige Störungen an den AKW s in Europa und Übersee deuten ebenfalls auf einen schlechten Zustand der Anlagen und eine fortgeschrittene Materialermüdung der Kraftwerke. Eine Revision an einem AKW ist auch nicht ganz einfach und es gibt wenig Erfahrung damit.

5 Bauteil Neu Ausfallverhalten analysieren Schadenseintritt vorhersagen Abnutzung Bauteile V e r s c h l e i ß Richtige Zeitpunkt IH Maßnahme Schaden Ausfall niedrig Nutzungsdauer Bauteile hoch Zeit Nutzung

6 Neue Methode A n l a g e n v e r f ü g b a r k e i t Risiko IH Reaktiv IH Prediktive IH Präventiv IH Intervall IH Traditionell Niedrig Instandhaltungskosten hoch

7 Managementsyteme und Instandhaltungsstrategie Reaktive Instandhaltung Rein korrektive Instandhaltung Reaktion auf Ausfälle und Störungen Präventive Instandhaltung Prediktive Instandhaltung Reliability Instandhaltung Risk based Instandhaltung Vorbeugende Maßnahmen Aufwendig und kostenintensive Lösung Instandhaltung zum richtigen Zeitpunkt Datenanalyse & Pflege RCM mittels FMEA und Zuverlässigkeitserwartungen Instandhaltung auf Basis von Statistik und erwarteter Ausfälle durch Prognose Prediktive + Reliability + Risk based Maintenance sind nach meiner Meinung ineinander übergehende Systeme die nach ähnlichen Strategien vorgehen.

8 Wie also bestimmen wir das Ausfallverhalten von Bauteilen? Innerhalb einer zeitlichen Achse verschleißen Bauteile. Prediktive Maintenance zielt darauf ab das Ausfallverhalten seiner Maschinen zu kennen und den richtigen Zeitpunkt der Instandhaltung zu bestimmen. Das bedeutet immer ein Risiko, denn sie müssen alle relevanten Daten und Fakten bewerten und einschätzen. Prognosen müssen viele Unbekannte berücksichtigen. Netzwerke zwischen Hersteller, Lieferanten und den Betreibern sind unerlässlich um die richtigen Daten zu generieren und bereit zu stellen Daten und Erfahrungen Analysen Herstellerangaben Abnutzungsverhalten Beanspruchung Auslastung Belastung Richtige Wartungen Richtigen Ersatzteile Richtige Bedienung

9 Was ist nötig um prediktive Maintenance umzusetzen? Voraussagen beinhalten auch immer den Blick in die Vergangenheit, Erfahrungen sind Teil der Zukunft. Daten, die richtigen Daten generieren, auswerten - Ableitungen und Prognosen ausarbeiten Das bedeutet das die Prozesse im Unternehmen aufeinander abgestimmt werden müssen. Stammdatenmanagement geht alle an Das beinhaltet optimale Betriebsmittel, eine optimale EDV & IT Ausstattung, Personal und Ressourcen zur Datenverarbeitung Aus- und Weiterbildung der Mitarbeiter, Qualifizierung Auswahl der passende Systeme Hard & Software, Infrastruktur Standardisierung der Abläufe, Organisation des Ersatzteilmanagements

10 Mit nachhaltiger Instandhaltung sollte es auch zu einer Verschiebung weg von der korrektiven Instandhaltung hin zur vorbeugenden Instandhaltung. Condition Monitoring, prediktive maintenace und Industrie 4.0 dienen uns hier als Chance. Die Digitalisierung von Maschinen und Prozessen findet ja schon statt und ist auch jetzt schon Teil der Industrie. Informationen und Datenströme wachsen und wollen in die richtige Richtung gelenkt und ausgewertet werden. Die Aufgaben verschieben sich und es gilt die Daten richtig zu verarbeiten um dann den Mitarbeitern die wichtigsten Informationen zur Verfügung zu stellen. Die Instandhaltung benötigt hierfür die richtigen Managementsysteme die alle relevanten Daten und Informationen bereitstellen.

11 Mit der passend abgestimmten Digitalisierungsstrategie kann ein Unternehmen dem Fachkräftemangel entgegensteuern und seinen Wettbewerbsfähigkeit erhöhen. Nachdem die Digitalisierungs bereits unaufhaltsam über uns rollt, ist eine Industrie 4.0-Strategie für alle Unternehmen dringend notwendig, um sich den neuen Bedingungen auf Augenhöhe zu stellen. Für die Mitarbeiter gibt es nur den Weg, sich den Veränderungen anzupassen und mittels Qualifizierungsmaßnahmen die Chancen in der digitalen Welt zu nutzen. Für die jetzt startende Generation Z, die digital natives, ist das schon Alltag

12 Doch es gilt generationsübergreifend alle Mitarbeiter für die Zukunft zu gewinnen. Die Instandhaltung ist ein Paradebeispiel für interdisziplinäre, generationsübergreifende Zusammenarbeit und fachübergreifende Organisation des Arbeitsalltags. In der Abteilung Instandhaltung findet sich heutzutage ein breites Spektrum an Fähigkeiten wieder. Der Schrauber neben dem Strippenzieher und der Schweißer neben dem Programmierer. Es gibt Handlungsbedarf in Sachen Weiterbildung und Instandhaltungsorganisation. Industrie 4.0 mit neuer Sensorik, Netzwerken und Microelektronik fordert von den Instandhaltern immer mehr Programmierkenntnisse und die Fähigkeit sich in ganze Systeme hinein versetzen zu können. Produktionsabläufe lassen sich automatisieren, in der Instandhaltung sind sie weiterhin bei der Reaktion auf Störungen, auf die Einsatzbereitschaft, Kreativität und Professionalität der Mitarbeiter angewiesen. Gut ausgebildete Mitarbeiter sind für die Instandhaltung und die Produktion von höchster Wichtigkeit.

13 Daten sammeln Daten aufbereiten Daten bereit stellen Datenbank pflegen Regeln anwenden Maßnahmen kontrollieren Strategien optimieren Daten sind in der digitalen Produktion ein wichtiges Instrument zur Bestimmung der Strategien im Unternehmen Analysieren Alarmierung Prognostizieren Prozesse der Instandhaltung optimieren neue Prozesse integrieren