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Die Disposition von Instandhaltungsaufträgen in Offshore Windparks unterliegt einigen organisatorischen Einflüssen, die die Durchführung der Disposition komplex gestalten. Darüber hinaus spielen zeitgleich kurzfristige Einflüsse (z.B. Wetterbedingungen) in den Prozess ein. Das Forschungsprojekt DispoOffshore analysiert die Rahmenbedingungen des Dispositionsprozesses. Die gewonnenen Erkenntnisse unterstützen dabei, die Disposition in bestehenden Parks zu optimieren und in neuen Parks zu konzeptionieren. Somit wird die Brücke zwischen einem modernen Windpark der Zukunft unter den Gesichtspunkten von Industrie 4.0 gebildet.
Von Instandhaltung zu Smart Maintenance - einer der primären Anwendungsfälle von Industrie 4.0
(2020)
Der Industriestandort Deutschland befindet sich im Wandel. Neue, digitale Technologien ermöglichen es, Betriebs-, Zustands- und Ereignisdaten in stetig steigender Menge zu erfassen, aufzubereiten, zu analysieren und für die industrielle Anwendung nutzbar zu machen. Der Instandhaltung bzw. dem industriellen Service eröffnen sie das große Potenzial, eine bedarfsgerechte Verfügbarkeit von Maschinen und Anlagen datenbasiert effektiver und effizienter zu erreichen als bisher. Dieser Wandel, ergänzt durch organisatorische sowie kulturelle Anpassungsprozesse zur Nutzung neuer Technologien, kann als Transformation zur Smart Maintenance verstanden werden. Auf Basis von digitalen Daten und Erfahrungswissen wird mittels Smart Maintenance die selbständige Weiterentwicklung der Instandhaltungsorganisation angestrebt, mit dem Ziel, den größtmöglichen Wertbeitrag für das produzierende Unternehmen zu leisten. In diesem Artikel wird dazu passend die Smart-Maintenance-Roadmap vorgestellt, die nach Vorgabe der drei Zieldimensionen die Schrittweise Weiterentwicklung einer Instandhaltungsorganisation aufzeigt. So werden bspw. Predictive-Maintenance-Initiativen gegenüber Condition-Monitoring-Aktivitäten zurückgestellt, um eine schrittweise Weiterentwicklung der Fähigkeiten zu erreichen.
Viele Unternehmen im industriellen Service können keine zuverlässige Aussage darüber treffen, wie gut ihr Leistungserbringungsprozess tatsächlich ist und wie mögliche Verbesserungen zur effizienten Befriedigung der Kundenbedürfnisse aussehen können. Zum einen fehlen hierzu oft geeignete Kennzahlen, die eine Messung der Service-Performance ermöglichen. Zum anderen ist meist nicht bekannt, welche Stellhebel zu betätigen sind, um die Performance gemäß den gesteckten Zielen zu steigern. In diesem fünften Teil der Beitragsreihe zum Aachener Lean-Services-Zyklus wird beschrieben, wie Kennzahlen zur Performance-Messung zur Erreichung des Ziels "Perfektion anstreben" beitragen.
Das Forschungsprojekt "ScaleUp" zielt darauf ab, kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) einen Digitalisierungsnavigator zur Verfügung zu stellen, der es ihnen ermöglichen wird, digitale Technologien strukturiert zu identifizieren, zu bewerten und zu implementieren.
Nach Validierung der Kernfunktionen für den After-Sales-Dienstleistungsprozess mithilfe des Referenzmodells nach Kallenberg wurden Informationsflüsse entlang der Serviceprozesskette identifiziert und Schwachstellen aufgedeckt. Diese wurden durch ermittelte unternehmensspezifische Ressourcenverbräuche klassifiziert.
Digitale Technologien gewinnen für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinenbaus zunehmend an Bedeutung, da durch deren Einsatz bestehende Ressourcenengpässe minimiert und ungenutzte Potenziale aufgedeckt werden können. Besonders relevant ist der Einsatz digitaler Technologien zum Ausbau von After-Sales-Dienstleistungen, da bedingt durch sinkende Margen im Neumaschinengeschäft Dienstleistungen zunehmend zum entscheidenden Faktor zur Realisierung von Umsatzpotenzialen werden. Trotz der wachsenden Bedeutung von After-Sales-Dienstleistungen im Maschinenbau sind insbesondere KMU oftmals nicht in der Lage, ihr Kerngeschäft durch Dienstleistungen auszubauen. Grund hierfür sind vorrangig mangelnde Ressourcen wie beispielsweise Personalengpässe, begrenzte finanzielle Möglichkeiten sowie fehlendes Know-how. Damit Unternehmen des Maschinenbaus, die zum größten Teil KMU darstellen, die Potenziale im Dienstleistungsgeschäft voll ausschöpfen und somit ihre Wettbewerbsfähigkeit langfristig sichern können, bedarf es KMU-gerechter Methoden und Lösungen zur Auswahl sowie Bewertung und Implementierung digitaler Technologien. Das Forschungsprojekt ScaleUp liefert als Kernergebnis einen dreimoduligen Softwaredemonstrator, der es KMU ermöglicht, digitale Technologien für die Digitalisierung ihrer After-Sales-Dienstleistungsprozesse zu identifizieren (1. Modul) und im Hinblick auf Kosten und Nutzen (2. Modul) sowie des zur Nutzung notwendigen Kompetenzprofils der Mitarbeiter (3. Modul) zu bewerten. Im Rahmen des ersten Moduls findet eine Bewertung von Schwachstellen im Leistungserbringungs- bzw. Kommunikationsprozess statt. Anhand der Bewertung können schwachstellenspezifisch digitale Technologien ausgewählt und mittels dreier Bewertungskriterien miteinander verglichen werden. Zusätzlich werden weiterführende Informationen zu Stärken/Schwächen sowie Anbietern dieser Technologien bereitgestellt. Für das zweite Modul liefert der Demonstrator ein Modell, dass es ermöglicht, digitale Technologien aus Kosten- und Nutzensicht zu bewerten. Zur vereinfachten Anwendung werden sowohl eine schriftliche als auch eine visuelle Anleitung zu Verfügung gestellt. In letzter Instanz können im dritten Modul aktuelle Mitarbeiterkompetenzen ermittelt und Soll-Profile für die erfolgreiche Nutzung der ausgewählten digitalen Technologien gegenübergestellt werden. Mittels eines bereitgestellten Entwicklungsplans können diese Lücken zielgerichtet geschlossen werden. ScaleUp gibt somit KMU einen Leitfaden an die Hand, den diese nutzen können, um ihre eigenen After-Sales-Prozesse effizienter zu gestalten und somit ihren Ressourceneinsatz zu optimieren und ihre Wettbewerbssituation langfristig zu verbessern.
In diesem Vortrag wird dargestellt, wie der Einsatz digitaler Technologie in Kontext Industrie 4.0 dazu beitragen kann, die Instandhaltung als Werttreiber produzierender Unternehmen zu verstehen. Zusätzlich werden Prinzipien aufgezeigt, die Unternehmen dabei helfen können, diesen "Return on Maintenance" für ihreInstandhaltungsorganisation und ihr Unternehmen zu maximieren.
Industrie 4.0 trägt dazu bei, das Unternehmen vermehrt in der Lage sind, Entscheidungen deutlich schneller und durch eine dahinter liegende Datenbasis auch zuverlässiger zu Treffen. Auch für die Instandhaltung nimmt die Entscheidungsgeschwindigkeit zu. Um die Wettbewerbsfähigkeit produzierender Unternehmen nachhaltig zu steigern, ist es wichtig die Instandhaltung als Werttreiber eines produzierenden Unternehmens zu verstehen. Ähnlich wie die Finanzkennzahl des Return on Capital Employed (ROCE) sollte auch die Instandhaltung durch den Ansatz "Return on Maintenance" als wertbeitragende Unternehmenseinheint verstanden werden. Erfolgsfaktoren, die zur Maximierung dieses "Returns" beitragen können, sind die Nutzung bestehender Standards, die Erfassung des digitalen Schattens, die Umsetzung nach dem Prinzip "Minimum Viable Service" und eine Erreichung einer Wissens- und Innovationskultur.
Return on Maintenance
(2018)
This presentation will show how the use of digital technology in the context of industry 4.0 can contribute to understanding maintenance as a value driver for manufacturing companies. In addition, principles that can help companies to maximize this "return on maintenance" for their maintenance organization and company will be presented.
Return on Maintenance
(2017)
Die Instandhaltung, konsequent zu Ende gedacht, ist ein zentraler Treiber für den Unternehmenswert und damit für viele produzierende Unternehmen ein strategischer Erfolgsfaktor. Da für die meisten Unternehmen ein umfangreicher Mitarbeiter- und Ressourcenaufbau nicht in Frage kommt, stehen diese Unternehmen vor der Herausforderung, den Wertbeitrag vorhandener Mitarbeiter und Ressourcen zu maximieren. Dies führt zum Konzept Return on Maintenance (RoM). Der Wertbeitrag der Instandhaltung geht dabei über die reine Herstellung von Verfügbarkeit zu möglichst geringen Kosten weit hinaus. Zielgrößen wie Ausschussrate, Energieeffizienz, Materialeffizienz aber auch die Minimierung von Rüstzeiten zeigen die vielfältigen Zielgrößen der Instandhaltung auf.
Predictive Maintenance hat sich in der Instandhaltung als Begriff etabliert. Produzierende Unternehmen versuchen durch vorausschauende Instandhaltungsaktivitäten, die bedarfsgerechte Verfügbarkeit ihrer Maschinen und Anlagen bei möglichst geringen Kosten sicherzustellen. Die Instandhaltung soll damit noch effektiver und effizienter werden.
Dieser Artikel zeigt, wie mit Hilfe des Ansatzes des "Smart Service Engineering" vom Center Smart Services ein Predicitive Maintenace Service bei Heidelberger Druckmaschinen in Zusammenarbeit mit der KATANA Plattform von USA Software entworfen und ausgerollt wurde. Auf Basis der gewonnen Erkenntnisse wurden zudem weitere Services aufgebaut, die über den Use Case Predictive Maintenance sogar noch hinaus gehen.