Februar F 2020
MANAGEMENT & TECHNOLOGIE
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Smarte Instandhaltung dank KI Asset Performance Management bietet 360-Grad-Ansicht von Maschinen und Anlagen Moderne Fertigungsanlagen liefern heute riesige Mengen an Sensordaten und laufen mit autonomen Systemen. Für die Wartung der Anlagen wird jedoch nur ein Bruchteil dieser Informationen herangezogen. Weil das auf Dauer zu teuer wird, sind innovative Methoden gefragt. Die Vernetzung von Maschinen und Anlagen im Internet der Dinge ermöglicht es Unternehmen, den Zustand und die Leistung ihrer Anlagen in Echtzeit zu überwachen. Diese zu warten und instand zu halten, ist jedoch ein komplexer Balanceakt: Zu häufige Wartungen reduzieren die produktive Zeit der Maschine, zu seltene Wartungen erhöhen das Risiko eines Ausfalls. Technologien wie fortschrittliche Analyseverfahren und künstliche Intelligenz (KI) können helfen, dem Ausfall zwei Schritte voraus zu sein. Mithilfe von Asset Performance Management (APM) erhalten Unternehmen eine 360Grad-Ansicht ihrer Maschinen und Anlagen und können dadurch Störquellen automatisch identifizieren, Fehler erkennen sowie den optimalen Zeitpunkt für eine Wartung voraussagen. Unnötige, teure Stillstände werden so vermieden und Serviceeinsätze besser planbar.
Wartung nach tatsächlichem Bedarf Kerngedanke von Asset Performance Management (APM) ist zunächst einmal die Formalisierung von Wartungsprozessen. Dem schließt sich eine computergestützte Plattform für die Verknüpfung der einzelnen Messwerte an, die auch in der Cloud betrieben werden kann. Das Asset Performance Management besteht dabei aus mehreren Komponenten: Asset Health Insights: eine zustandsbasierte Instandhaltung auf Basis von IoT-Daten, die von vernetzten Maschinen, Anlagen, Sensoren und Cyberphysikalischen Systemen (CPS) erzeugt werden. Predictive Maintenance: auf den Daten basierende Analysen zur Vorhersage von benötigten Ersatzteilen, Wartungsbedarf und Ausfällen, bevor diese akut eintreten. Equipment Maintenance Assistant: die umfassende Unterstützung der Wartungstechniker mithilfe von künstlicher Intelligenz. Damit räumt das APM mit einigen Schwachpunkten bei heutigen Maschinen und Anlagen auf. Bislang wurden diese typischerweise nach festgelegten Wartungszyklen gewartet, die sich an rechtlichen Vorgaben orientierten, oder nach Verbrauchs- und Zeitintervallen. Das Alter und der im Vorfeld definierte Zeitintervall bestimmten die Planung dieser vorbeugenden Wartungsroutine (Preventive Maintenance). Die einfache Gleichung: Je älter die Anlage, desto häufiger muss diese gewartet werden.
Die Wartung ist aufwendig, denn trotz der zunehmenden Digitalisierung werden in vielen Unternehmen weiterhin umfangreiche Wartungshandbücher gelesen sowie Anlagen- und Maschinenzustände mit Stift und Zettel dokumentiert. Ein Teil der schriftlichen Dokumentation findet vielleicht heute bereits elektronisch statt, dann jedoch zumeist ohne Verknüpfung mit anderen Prozessschritten im Lebenszyklus der betroffenen Anlagen. Das heißt, die Serviceleistung wird zwar vom Papier oder vom Tablet für die elektronische Dokumentation und die Abrechnung der Servicearbeiten verwendet, die Verknüpfung zurück zur Produktentwicklung oder hin zur Prognose künftiger Wartungsfälle fehlt jedoch. Die Königsdisziplin ist, Wartungsintervalle nicht noch enger, sondern nach tatsächlichem Bedarf zu takten. Bei dieser vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) werden mithilfe von Datenanalyse und ausgefeilten Algorithmen Vorhersagen zu drohenden Stillständen getroffen und der optimale Zeitpunkt für die entsprechenden Wartungsarbeiten errechnet. So können Ausfallzeiten verhindert werden, bevor sie überhaupt entstehen. Kombiniert man im Zuge eines Asset Performance Managements
das Wissen aus früheren Wartungsvorgängen mit den Analysen der aktuellen Daten für die vorausschauende Wartung, entsteht die computer- und KI-gestützte Vorhersage von Wartungseinsätzen. Durch dieses vorausschauende Denken eines Systems über die Gesamtheit aller Anlagen können die Techniker von vornherein mit den passenden Ersatzteilen ausgestattet werden.
Bestmöglicher Zeitpunkt für Reparaturen Das Ersatzteilmanagement ist ein massiver Kostentreiber in Unternehmen, denn die Fertigung, Lagerung und der Transport von Ersatzteilen sind aufwendig. Ein Grund dafür ist, dass in Wartungssituationen typischerweise einige Teile gleich mit ausgewechselt werden, weil die Anlage ohnehin gerade stillsteht. Das zugrunde liegende Prinzip der „Schrotflinte“ basiert auf Erfahrungswerten und einer Grobabschätzung des Technikers. Man kennt das vielleicht von der KfzWerkstatt:„Wenn wir das Getriebe einmal draußen haben, machen wir die Kupplung und Wellendichtringe gleich mit.“ Der Auftrag wird dann nicht nur doppelt so teuer, sondern es ist auch nicht klar, ob die Baugruppen überhaupt in absehbarer Zeit kaputtgegangen wären.
Ein virtueller Wartungsassistent sorgt dafür, dass die Techniker ein umfassendes Bild aller relevanten Informationen zu dem Defekt erhalten und unterstützt vor Ort. Bild: Gerd Altmann, Pixabay
Erfahrungswerte definieren hier zwar Körnung und Ladung der „Schrotflinte“, aber dies ist vor allem bei komplexeren Anlagen nicht immer standardisiert und dokumentiert. Das heißt in der Realität: Der klassische Reparaturvorgang ist häufig teuer, kostet mehr Zeit als erforderlich und bringt den unnötigen Austausch von Teilen mit sich. Asset Performance Management bietet bereits viele Funktionalitäten, mit denen Anwender die Daten ihrer Maschinen und Anlagen verknüpfen und auswerten können. Die KI-Lösung Watson kann aber noch mehr als eine bloße Auswertung: verstehen, einschätzen und Schlussfolgerungen ziehen. So wird nicht nur festgestellt, ob die Maschine gut oder schlecht läuft, sondern darüber hinaus ein vollständiges Bild des Gesundheitszustandes ermittelt, inklusive Rückschlüssen auf den Verschleiß von Komponenten und den bestmöglichen Zeitpunkt für
den Austausch. Anhand der hinterlegten Dokumentationen oder der gesammelten Erfahrungen aus früheren Wartungseinsätzen können Techniker gezielt angeleitet werden.
Wissensmanagement und Demografie Egal, für welche Wartungsstrategie sich Unternehmen entscheiden, viele von ihnen werden durch den demografischen Wandel in den nächsten Jahren mit neuen Herausforderungen konfrontiert: Das über Jahrzehnte in den Köpfen erfahrener Mitarbeiter gesammelte Wissen wird durch deren Renteneintritt verloren gehen. Versuche, dieses Wissen weiterzugeben, scheitern nicht nur an der schieren Menge und am fehlenden Fachpersonal, dem das Wissen weitergegeben werden könnte, sondern auch am technisch Möglichen. Weiter auf Seite 10
Umweltschutz geschieht durch richtige Entscheidungen. - CO2 - Reduktion - Treibstoffeinsparung - Längere Ölstandzeiten - Biologisch schnell abbaubar - Weniger Verschleiss / Ausfälle
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