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Der Branchenindikator Instandhaltung ist ein vom FIR an der RWTH Aachen und dem Forum Vision Instandhaltung (FVI) geschaffenes Stimmungsbarometer, dass die konjunkturelle Entwicklung der innerbetrieblichen und industriellen Instandhaltung untersucht. Zusätzlich werden in den quartalsweisen Umfragen aktuelle Sonderthemen adressiert.
Im Rahmen dieses Vortrags während des FVI-Treffens in Dortmund wurden die Ergebnisse der Umfrage aus dem 2. Quartal 2018 vorgestellt. Ein besonderer Fokus lag auf der "Mitarbeiterqualifikation in der Instandhaltung". Hier wurde untersucht, ob die neuen Anforderungen durch Industrie 4.0 auch den Weg in die Entwicklungsprogramme der Instandhaltungsorganisation finden. Dabei konnten unterschiedliche Herangehensweisen aufgezeigt werden: Innerbetriebliche Instandhaltungsorganisationen setzen eher auf das vorhandene Domänenwissen, während industrielle Instandhalter zunehmend auch die Felder Datenanalyse/IT für sich entdecken.
Unternehmen und ihre Instandhaltungsorganisationen wissen im Rahmen von Industrie 4.0 oftmals nicht, welche Aktivitäten ihre Instandhaltungsorganisation zielbringend und nachhaltig verbessern. Ein Grund dafür ist, dass oft schon keine klare Kenntnis darüber herrscht, wie die aktuelle Instandhaltungsorganisation über verschiedene Ebenen und Bereiche hinweg aufgestellt ist. Hier setzt der Reifegrad-Instandhaltungs-Check der GreenGate AG bzw. der IH-Check des FIR an der RWTH Aachen an. Beide verwandte Methoden ermöglichen eine schnelle und effektive Bewertung der Reife einer Instandhaltungsorganistion anhand von fünf Reifegradstufen. Gemeinsam mit Partnern werden in Workshops der aktuelle Reifegrad dem gewünschten Soll-Reifegrad gegenübergestellt. Das sich dadurch ergebende Gap wird mittels einer Roadmap adressiert, sodass die betroffenen Unternehmen sich schrittweise und zielgerichtet weiterentwickeln können. Hierfür wurden im Rahmen des gemeinsamen Vortrags nicht nur die Vorgehensweise dargelegt, sondern auch die Notwendigkeit sowie einige Praxisbeispiele demonstriert.
Das Dienstleistungsgeschäft gehört bereits seit einigen Jahren zum zentralen Wachstumstreiber vieler Unternehmen in Deutschland. Auch kleine und mittlere Unternehmen (KMU) des Maschinenbaus haben diesen Trend erkannt und sind bestrebt, ihr Leistungsangebot hinsichtlich After-Sales-Services (AS-Services) auszubauen. Dabei stoßen sie allerdings immer wieder an Kapazitätsgrenzen. Das vorhandene und hochqualifizierte Personal ist häufig bereits voll ausgelastet, während der Mangel an Fachkräften ein geeignetes Gegensteuern erschwert. Somit beschränken die Ressourcenengpässe KMU des Maschinenbaus, ihr eigenes Geschäft mit AS-Services auszubauen.
Digitale Technologien bieten in diesem Zusammenhang das Potenzial, diesen Engpässen entgegenzuwirken, indem die vorhandenen Ressourcen effizienter eingesetzt werden. Ein prominentes Beispiel hierfür ist der Einsatz von Datenbrillen im Bereich des Remote-Service. Statt dass ein Servicetechniker gezwungen ist, wegen einer Maschinenstörung zum Kunden zu fahren, können die Diagnose und auch einfache Maßnahmen zur Störungsbehebung vom Kunden selber vor Ort durchgeführt werden, während der Servicetechniker mittels Datenbrille live zugeschaltet ist und anleiten kann. Dadurch können Reisezeiten, in den der Servicetechniker üblicherweise nicht wertschöpfend tätig ist, reduziert und im besten Fall mehr Serviceaufträge pro Servicemitarbeiter bearbeitet werden.
Im Zuge der fortschreitenden digitalen Vernetzung durch Industrie 4.0 sind in den letzten Jahren viele digitale Technologien entwickelt und zur Marktreife gebracht worden. Die große Vielfalt dieser technischen Lösungen macht es insbesondere KMU mit ihren ohnehin schon begrenzten Ressourcen fast unmöglich, einen angemessenen Überblick zu behalten. Zusätzlich können Verantwortliche und Fachkräfte der KMU nur schwer beurteilen, welche digitale Technologie sich für ihre unternehmensspezifischen Anforderungen überhaupt eignet. Eine Bewertung, die eine technologieübergreifende Vergleichbarkeit ermöglichen würde, fehlt. Genau hier setzt das erste Modul des Digitalisierungsnavigators an, der als Demonstrator auf dem AiF Forschungsprojekt ScaleUp entstanden ist.
Durch das Erneuerbare-Energien-Gesetz und den Wandel in der Energieversorgung ergeben sich immer neue Herausforderungen. Aufgrund der zunehmenden Einspeisung durch fluktuierende Erneuerbare-Energie-Erzeugungsanlagen ist der Ausbau von Energienetzen in Kopplung mit einer sicheren, schnell verfügbaren, energieeffizienten und wirtschaftlichen Informations- und Kommunikationstechnologie unabdingbar. Im Rahmen des Forschungsprojekts ‚eSafeNet‘ werden verschiedene Funk- und Kabelübertragungstechnologien auf ihr Potenzial für das Internet der Energie untersucht. Des Weiteren wird eine
Dienstleistungsplattform für Smart Services entwickelt. Ein interaktiver Demonstrator wird kreiert, der die Lösungsansätze für eine sichere Informations- und Kommunikations- sowie Energieinfrastruktur erlebbar darstellen soll. Das Vorhaben 03ET7549A der Forschungsvereinigung FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über den PTJ durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Der Weg zur Industrie 4.0 bedingt einen umfangreichen Wandel in der Arbeitswelt des Instandhalters. Infolge der steigenden Komplexität und Vernetzung industrieller Serviceprozesse werden neue Schwerpunkte im Leistungsprofil der Techniker erzeugt. Datenanalytik, Elektrotechnik, Steuerungstechnik sowie Programmieren gewinnen an Bedeutung. Diese Entwicklung wird auch durch den Branchenindikator Instandhaltung, der seit 2016 gemeinsam vom FIR an der RWTH Aachen und dem Forum Vision Instandhaltung erhoben wird, bestätigt.
Dieser Artikel zeigt Ergebnisse des Branchenindikators Instandhaltung auf und kombiniert sie mit Ergebnissen aus dem Forschungsprojekt ELIAS. Hierzu werden zwei Use Cases für das Arbeitsbezogene Lernen vorgestellt.
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.
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.
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.
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.