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Die Potenziale einer Smart Maintenance sind vielseitig und reichen von der Bereitstellung bzw. Steigerung der Produktivität und Qualität bis hin zur langfristigen Sicherung interner Kompetenzen. Im Zuge dieser Entwicklung versteht sich die Instandhaltungsorganisation zunehmend als Inkubator interner, digitaler Transformationsprozesse und wird so zu einem essenziellen Wertschöpfungspartner innerhalb des Unternehmens. Mit Hilfe der Smart Maintenance Roadmap wird dieser Weg für produzierende Unternehmen aufgezeigt und umgesetzt. Nach der Bestimmung des Zielsystems und der Positionsbestimmung mit Hilfe des adaptierten Industrie 4.0 Maturity Index werden in der Roadmap alle Projekte entlang der dafür notwendigen Fähigkeiten verortet und umgesetzt.
In order to cope with the challenges of an increased demand for flexibility, quality and availability of production, maintenance measures provide a major competiveness factor for manufacturing companies. Yet, interdependencies between maintenance and production activities as well as differing target systems within the functional units of an enterprise, especially production and maintenance, raise needs for extended coordination efforts. This paper aims to develop an innovative approach for the coordination between maintenance and production activities for industrial production companies. To achieve this, the novel coordination mechanism is used. It helps to achieve maximised operational availability— for a maximised output of the production system at optimal costs. Based on the developed model, the present paper identifies findings regarding the impact of different maintenance strategies on the medium-term economic efficiency of the production system.
Ausgehend von dem 2017 vom FIR unter dem Dach der acatech erarbeiteten
Industrie 4.0 Maturity Index wurde der bestehende Instandhaltungscheck (IH-Check) am FIR weiterentwickelt und gezielt ergänzt. Das Ergebnis ist ein dreiphasiges Vorgehen zur Gestaltung eines ganzheitlichen, zukunftsorientierten Konzepts für die Instandhaltungsorganisation. Durch das Assessment werden zunächst Ansatzpunkte innerhalb der Organisation identifiziert, um darauf aufbauend mithilfe methodischer und technologischer Maßnahmen den Wertbeitrag der Instandhaltung zu maximieren.
Einen spannenden Einblick in die Systematik und den Projektablauf liefert dabei nachfolgend das Projekt bei der Drägerwerk AG & Co. KGaA (Dräger) in Lübeck.
Erfolgsprinzipien der Smart Maintenance – Was wir von den Besten aus der Praxis lernen können
(2019)
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. Dieser Nutzen zeichnet sich durch die Beschleunigung der unternehmerischen Entscheidungs- und Anpassungsprozesse aus und stellen damit das eigentliche Potenzial von ‚Industrie 4.0‘ dar. An dieser Stelle stehen Unternehmen heute vor der Herausforderung, die Transformation zur Smart Maintenance effektiv und effizient zu gestalten. Zu häufig neigen Unternehmen dazu, „das Rad wiederkehrend neu zu erfinden“, da Praxiseinblicke über die eigenen Standort- und Unternehmensgrenzen hinweg fehlen. Um eben jene benötigten Praxiseinblicke und Erfahrungswerte liefern zu können, wurde am FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit sechs Industriepartnern sowie dem Fraunhofer IML aus Dortmund das „Konsortial-Benchmarking Smart Maintenance“ durchgeführt. Anhand eines eigenen Ordnungsrahmens wurden zentrale Fragestellungen der Smart Maintenance identifiziert und mittels Fragebogenstudie untersucht. Durch die angeknüpfte statistische Auswertung konnte zwischen sogenannten ‚Top-Performern‘ (TP) und ‚Followern‘ (FL) unterschieden werden. In diesem Beitrag werden ausgewählte Ergebnisse der Studie sowie der Interviews den Ebenen des Ordnungsrahmens folgend vorgestellt.
Unser Projekt ‚Sales-Service‘ sollte dazu dienen, ein Vorgehen zu entwickeln, um Servicetechniker in den aktiven Vertrieb von Services und Produkten integrieren zu können und damit Unternehmen Wege aufzuzeigen, das Vertriebspotenzial aus der regelmäßigen und intensiven Kundeninteraktion der Servicetechniker stärker und gewinnbringender als bis dato zu nutzen. Hierzu gestalteten wir eine Analyticsbasierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker (in Form von Algorithmen für Open-Source-Software), mithilfe derer Unternehmen künftig die notwendigen Vertriebsinformationen bereitgestellt werden können. Zudem entwickelten wir Aufbau- und Ablauforganisation (Blueprints & Referenzprozesse) sowie die entsprechenden Managementinstrumente(Balanced Scorecard- & Anreizsystem) für einen vertriebsorientierten Service.
Das Projekt Sales-Service hat zum Ziel, Servicetechniker in den aktiven Vertrieb von Services und Produkten zu integrieren und damit das Vertriebspotenzial aus ihrer regelmäßigen und intensiven Kundeninteraktion zu nutzen. Hierzu wird eine Analytics-basierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker (Algorithmen für Open-Source-Software) gestaltet, die ihnen die notwendigen Vertriebsinformationen bereitstellt. Zudem werden Aufbau- und Ablauforganisation (Blueprints & Referenzprozesse) sowie die entsprechenden Managementinstrumente (Balanced Scorecard & Anreizsystem) für einen vertriebsorientierten Service entwickelt. Das IGF-Vorhaben 19829 N des FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Before starting with smart maintenance and machine learning, get things done right. Big data and analytics are a great way to get the most out of your assets, but they are not always the biggest lever and require a solid data foundation. As shown it is possible to get more out of the resources you have with relatively simple tools by applying the right method and bringing together the right people. To turn a computer system into a working tool and take full advantage of the capabilities of modern software solutions, specific steps must be taken, and both management and personnel need to be involved in shaping the future business processes. Only the right processes are able to generate a solid data foundation and enable the RCM method to work and improve asset lifecycle management and overall costs.
Das Projekt ´DM4AR`, welches am 1. Juni gestartet ist, hat sich zum Ziel gesetzt, die automatische Generierung von Augmented Reality Inhalten aus verschiedenen Datenquellen zu ermöglichen. Hierbei wird eine AR-Plattform zur automatisierten Aufbereitung und Umwandlung von Daten geschaffen und den Mitarbeitern ermöglicht über diese Plattform auf vorhanden Informationen und generierten Inhalte zu zugreifen. So können notwendige Informationen während des Leistungsprozesses kontextbezogen abgerufen werden. Dabei müssen die Mitarbeiter mit geeigneten Ziel- und Anreizsystemen sowie Referenzprozessen in der Bereitstellung von implizitem Wissen unterstützt werden. Die informationstechnische Realisierung erfolgt in Kooperation mit der oculavis GmbH und der Software AG. Die Erhebung der Anforderungen und Validierung der Forschungsergebnisse erfolgt mit der TOP Mehrwert-Logistik GmbH & Co. KG, thyssenkrupp Industrial Solutions AG und der YNCORIS GmbH & Co. KG.. Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und durch den Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut.
Die beschriebenen unterschiedlichen Ausprägungen der sechs Gestaltungsfelder im Rahmen der Smart-Maintenance-Roadmap stellen Meilensteine dar, die Unternehmen bei der eigenen Transformationen ihrer Instandhaltungsorganisation unterstützen. Smart Maintenance sollte jedoch nicht als eine endgültige Entwicklungsstufe betrachtet werden. Vielmehr beschreibt Smart Maintenance das Verständnis um den dazugehörigen Transformationsprozess selbst: erfolgreiche Smart-Maintenance-Unternehmen kennen also die Zusammenhänge, die zwischen den jeweiligen Entwicklungsphasen bestehen und können diese für die Umsetzung der folgenden Transformationsschritte ihrer Instandhaltung aber auch angrenzender Organisationseinheiten nutzen. Dabei hilft eine zyklische Betrachtung der nachfolgenden vier Schritte, um den Weg zur Smart Maintenance aktiv und zielgerichtet zu gestalten:
1. Entwicklung eines gemeinsamen Zielverständnisses
2. Regelmäßige Bestimmung der eigenen Position im Smart-Maintenance-Transformationsprozess
3. Ableitung und Sortierung der Entwicklungsschritte in einer individuellen Roadmap
4. Umsetzung der nächsten Entwicklungsschritte auf Basis der zuvor erledigten "Hausaufgaben"
Industry 4.0 and Smart Maintenance represent a great opportunity to make manufacturing and maintenance more effective, safer, and reliable. However, they also represent massive change and corresponding challenges for industrial companies, as many different options and starting points have to be weighed and the individual right paths for achieving Smart Maintenance need to be identified. In our paper, we describe our approach to evaluating maintenance organizations in a case study for the oil and gas industry, developing a shared vision for the future, and deriving economical and effective measures. We will demonstrate our approach, by showcasing a specific example from the oil and gas industry, where a need for action on HSE-relevant critical flanges in the company's piping systems was identified. We describe the steps, that were taken to identify the need for action, the specifications of the project and the criticality analysis of the piping system. This resulted in the derivation of a digitalization measure for critical flanges, which was first commercially analyzed and then the flanges were equipped with a continuous monitoring solution. Finally, a conclusion is drawn on the performed procedure and the achieved improvements.
Today, however, agility is seen more than ever as a critical success factor for companies. In times of an increasing degree of digital interconnection and minimum viable products, a mentality is entering the industrial service sector that has so far only been exemplified by Internet companies (e.g. Google): New products and especially digital services are developed in highly iterative processes. To this end, customers are involved in early test phases of development and provide feedback on individual functional modules, which – in contrast to the previous approach – are only gradually assembled into a market-ready “100 percent version”. But especially with the development of new digital services, companies must ensure more than ever that both the existing analog service business and the design of new digital services are geared to effectiveness and efficiency in order to meet the growing demands of customers and competitors.
To achieve this, companies must not only be familiar with the products currently on the market, but also master the entire product history, which in some cases goes back more than 30 years and varies greatly from one industry to another.
Der Wandel des Servicetechnikers zum wichtigsten Ansprechpartner des Kunden und wichtigsten Vertriebskanal des Unternehmens erfordert einen nachhaltigen Wandel des gesamten Unternehmens. Doch die Anstrengung lohnt sich. Diese Erkenntnis ist in vielen Unternehmen bereits angekommen, jedoch fehlt häufig eine klare Vorstellung davon, wie sehr solch ein Wandel bestehende Strukturen infrage stellt. Eine grundlegende Veränderung des Unternehmens ist dabei nur möglich, wenn alle Ebenen und Abteilungen die Notwendigkeit erkannt und eine klare Vorstellung von ihrer künftigen Unternehmenskultur haben. Dazu reicht es nicht aus, die neuen Werte des Unternehmens auf eine Folie zu schreiben, sondern jeder Mitarbeiter muss seine eigene zukünftige Rolle verstehen und annehmen können.
Lean Services ist ein am FIR an der RWTH Aachen entwickeltes Managementkonzept, das die Vermeidung von Verschwendung und die konsequente Ausrichtung der Serviceprozesse an der Erzielung eines möglichst hohen Kundennutzens fokussiert. Konkret bedeutet dies, die Gestaltung schlanker Prozesse bei gleichzeitig komplexer werdenden Markt- und Kundenanforderungen zu berücksichtigen.
Im Mittelpunkt von Industrie 4.0 steht die echtzeitfähige und Intelligente Vernetzung von Menschen, Maschinen und Software, mit dem Ziel, komplexe Systeme transparent zu gestalten und dynamisch zu managen. Industrie 4.0 kann somit als Ergänzung des Lean-Services-Ansatzes dazu beitragen, die zunehmende Komplexität in der Leistungserbringung beherrschbar zu machen. Die Potenziale digitaler Technologien müssen dabei allerdings zunächst durch die Anwendung grundlegender Lean-Prinzipen "nutzbar" gemacht werden. Der Lean-Services-4.0-Zyklus gibt vor, wie Unternehmen diesen Weg gestalten können, indem die fünf Phasen des bewährten Aachener Lean-Services-Zyklus, ergänzt durch die drei übergeordneten Schalen Technologische Enabler, 'Lean Services 4.0'-Methoden und Potenziale von Lean Services 4.0 durchlaufen werden.
The transformation of the service technician into the customer's most important contact person and the company's most important sales channel requires a sustainable change of the entire company. But the effort is worth it. This insight has already reached many companies, but there is often a
lack of a clear idea of how much such a change challenges existing structures. A fundamental change of the company is only possible if all levels and departments recognize the necessity and have a clear idea of their future corporate culture. It is not enough to write down the new values of the company on a piece of foil, each employee must be able to understand and accept his or her own future role.
Today, maintenance exceeds this definition, it is significantly more.
In many companies, it plays the role of an incubator for development
and drives digital transformation forward. The very essence of
Industrie 4.0 is the optimisation of the flow of information within as
well as outside of a company to accelerate the adjustment of company
organisations in the context of increasing competitive pressure.
Because of the variety of interfaces, information and data that
is available as well as its service character, maintenance lends itself easily as the area of choice for a company to make Industrie 4.0 real. Whilst doing so, the aim is not to equip employees with the
latest “gimmick“ for order processment or to be the company with
the highest number of lighthouse projects. Instead, maintenance
ensures reliable and cost-efficient production and, consequently,
the primary creation of added value of the manufacturing company.
Those who were identified as top performers during the “Smart
Maintenance“ consortium benchmarking by FIR at RWTH Aachen
University gain particular useful ideas twice as often as other follower companies directly from staff, thus releasing the right potential.
Information and data help to reach these goals and transfer the
vision of smart maintenance into actual pratice. But what is smart
maintenance exactly and how far along are you in the development
of your individual smart maintenance concept?
Um den wachsenden Anforderungen an die globalen Wertschöpfungsnetzwerke in Bezug auf Effizienz und Zuverlässigkeit gerecht zu werden, sehen sich produzierende Unternehmen damit konfrontiert, mit minimalem Ressourceneinsatz höchsten Ansprüchen an Qualität und Versorgungssicherheit gerecht werden zu müssen. Dies rückt die zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung als Mittel für den effizienten Ressourceneinsatz bei gleichzeitiger Minimierung von Risiken für die Verfügbarkeit, die Produktivität und die Qualität der Anlagen in den Mittelpunkt einer auf die Zukunft ausgerichteten Instandhaltungsgestaltung. Eine Möglichkeit, die Aufwände und die Erfolgswahrscheinlichkeit für die Einführung und den Betrieb der zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung zu steigern, bietet sich durch die zunehmende, kostengünstige Verfügbarkeit und Auswertbarkeit von Daten. Dadurch wird ein Beitrag für die nachhaltige Steigerung des Wertbeitrags der Instandhaltung für das gesamte Wertschöpfungsnetzwerk geleistet. Die vorliegende Arbeit dient dem Ziel, praktikable Modelle für eine datenbasierte zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung zu schaffen. Dafür werden die Elemente der zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung beschrieben und ihre Zusammenhänge erklärt. Die Beschreibungs- und Erklärungsmodelle werden durch ein Vorgehensmodell ergänzt, welches die praktische Implementierung der datenbasierten zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung in der produzierenden Industrie ermöglicht. Für die Entwicklung und Validierung der Modelle wurde ein intensiver Austausch mit der Praxis über Experteninterviews, Workshops und Projekten gewährleistet. Die entwickelten praxisnahen Modelle leisten damit einen Beitrag für die Verbesserung und Gestaltung von Instandhaltungsprozessen und -organisationen. Darüber hinaus können die Modelle der Gestaltung von Anwendungssystemen für die Entscheidungsunterstützung in der Instandhaltung dienen.
(Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/datenbasierte-zuverlassigkeitsorientierte-instandhaltung-von-produktionsanlagen.html)
Reliability-centered maintenance for production assets is a well-established concept for the most effective and efficient disposition of maintenance resources. Unfortunately, the approach takes a lot of effort and relies heavily on the knowledge of individuals. Reliability data in Computerized Maintenance Management System (CMMS) is scarce and almost never used well. An automated risk assessment system would have the potential to contribute to the dissemination and effective use of risk information and analysis. The individuality of production setting, however, prevents current systems from being practically relevant for most industries. The presented approach combines ontologies to store and link knowledge, an information logistics model displaying the various information streams, and the Internet of production to take the different user systems and infrastructure layers into account. The provided model of a reference digital shadow for risk information and a detailed information logistics model will help software companies to improve reliability software, standardize and enable assets owners to establish a customized digital shadow for their production networks. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57993-7_2]
In Germany’s transition to a more sustainable industrial landscape, electricity generated by wind turbines (WT) remains a mainstay of the energy mix. Operating and maintenance costs, which account for roughly 25% of electricity generation costs in onshore WTs make improvements of maintenance activities a key lever in the economic operation of WTs. Prescriptive maintenance is a possible approach for improved maintenance activities. It is a concept where asset condition data is used to recommend specific actions and has great potential for the operation of wind parks. However, especially small, but also large wind park operators, and maintenance service providers often struggle with the implementation of such a new maintenance approach. As a part of the research project ReStroK, a learning game has been developed to support the training and familiarization of maintenance technicians with the concepts and underlying principles of this maintenance approach. In this paper, the concept for the development of a learning game will be presented. Multiple scenarios for its usage and their corresponding requirements will be discussed and an overview over the game will be given.