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Der Weg zum flächendeckenden Einsatz von Predictive Maintenance ist noch weit. Einzelne Anwendungsfälle können jedoch jetzt schon umgesetzt werden und sich auch wirtschaftlich rentieren. Der Aufwand zur Umsetzung betrieben werden muss ist jedoch sehr hoch, daher sollten Projekte nicht unbedarft angegangen werden.
In den letzten Ausgaben haben wir uns angeschaut, was Predictive Maintenance eigentlich ist und wie eine effektive Weiterentwicklung der Instandhaltung aussehen kann. Der folgende Artikel baut darauf auf und soll ein Gefühl dafür vermitteln, welche Anforderungen an die Infrastruktur und Datengrundlage für Predictive Maintenance gestellt werden und mit welchem Aufwand eine Einführung verbunden ist.
Predictive Maintenance als solches ist noch sehr weit weg von einer Plug-and-Play-Lösung und erfordert einen immensen Aufwand, der nicht angestoßen werden sollte, ohne vorher die eigenen Hausaufgaben gemacht zu haben und sich im Klaren über das Kosten-Nutzen-Verhältnis zu sein.
Predictive Maintenance ist eine vielversprechende Technologie, die jedoch mit einem großen Implementierungsaufwand verbunden ist. Ein strukturiertes Vorgehen in Form einer Roadmap kann dabei helfen, den richtigen Hebel zu finden und die eigenen Ressourcen bestmöglich einzusetzen. Die Roadmap schafft Sicherheit für die Mitarbeiter, setzt einzelne Investitionsentscheidungen in einen größeren Kontext und sichert sie dadurch ab. Im ersten Teil der Serie haben wir uns im Artikel "Predictive Maintenance – überall, nur nicht am Shopfloor" angeschaut, was "predictive" im Kontext der Instandhaltung bedeutet. Der Weg zu einer Etablierung von Predictive Maintenance in der Produktion ist noch weit, kann sich aber lohnen. Wie das geht, soll der folgende Artikel dadurch vermitteln, dass er aufzeigt, wie eine effektive Entwicklungsstrategie für die Instandhaltung aussehen kann.
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.
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.
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]
Eine Vielzahl innovativer, digitaler Technologien, wie z. B. Machine Learning und AR/VR, drängen derzeit auf den Markt. Die Nutzung dieser Technologien eröffnet der Instandhaltung das große Potential, die bedarfsgerechte Verfügbarkeit von Maschinen/Anlagen datenbasiert, effektiver und effizienter gewährleisten zu können. Folglich gewinnt die Instandhaltung künftig einen noch höheren Stellenwert hinsichtlich ihres Beitrags zum Unternehmenswert. Die Basis hierfür bilden digital verfügbare Daten, genauer Betriebs-, Zustands, und Ereignisdaten. Als ein vielversprechender Use Case hat sich hier in den letzten Jahren das Konzept „Predictive Maintenance“ hervorgetan, bei dem mittels Prognosemodellen Ausfallzeitpunkte von Maschinen/Anlagen bzw. deren Komponenten vorhergesagt und entsprechende Instandhaltungsbedarfe abgeleitet werden können. Die resultierende prädiktive Instandhaltungsstrategie zählt zu einem wichtigen Bestandteil der Smart Maintenance. Einblicke in die Praxis zeigen jedoch, dass es vielen Unternehmen aktuell noch schwerfällt, die notwendigen Technologien mit der bestehenden Instandhaltungsorganisation zusammenzuführen. Die dafür notwendigen Entwicklungsschritte, wie sie z. B. der „acatech Indsturie 4.0 Maturity Index“1 beschreibt, sind Unternehmen häufig unbekannt. Zudem fehlen oftmals praxisnahe Einblicke, die über die eigenen Unternehmensgrenzen hinausgehen. Entsprechend neigen viele Unternehmen dazu, auf dem Weg zur Etablierung von Predictive Maintenance das Rad für sich stets neu zu erfinden.
Vor diesem Hintergrund hat das FIR an der RWTH Aachen eine umfangreiche Konsortialstudie zum Thema Smart bzw. Predictive Maintenance erstellt2. Zusammen mit sieben Partnern aus Industrie und Forschung (u.a. Daimler, Evonik und thyssenkrupp Industrial Solutions) konnten vielversprechende Ansätze von erfolgreichen Unternehmen (Top-Performer) identifiziert und durch zusätzliche Fallstudien sowie Unternehmensbesuche, übergeordneten Erfolgsprinzipien definiert werden. Die Ergebnisse unterstützen somit Unternehmen bei der Gestaltung ihrer Aktivitäten.
Die Studie konnte zeigen, dass für die Anwendung datenbasierter Instandhaltungskonzepte, wie Predictive Maintenance, zunächst eine geeignete Basis geschaffen werden muss. Diese setzt sich aus einer (detaillierten) digitale Anlagenstruktur sowie dem systematischen Erfassen von Betriebs-, Zustands- und Ereignisdaten zusammen. Hier konnte den Ergebnissen der Studie entnommen werden, dass Top-Performer viel Aufwand in eine klare, prozessorientierte Datenerfassung investieren und bevorzugt auf vorhandene Standards (z. B. OPC UA) zurückgreifen. Das Abarbeiten dieser „Hausaufgaben“ im ersten Schritt ist für Top-Performer unerlässlich, bevor mit dem Aufbau prädiktiver Fähigkeiten begonnen werden kann. Für das Meistern des nächsten Entwicklungsschrittes, im Sinne des Industrie 4.0 Maturity Index, bedarf es anlagespezifischer Prognosemodelle, mit deren Hilfe potentielle Störungen oder kritische Ereignisse frühzeitig identifiziert werden können. Auch hier hat die Studie angesetzt und konnte so unter anderem die Aufarbeitung schwerwiegender Störungen als einen Haupt-Anwendungsfall für die Datenanalyse identifizieren. Zusätzlich konnte gezeigt werden, dass erfolgreiche Instandhaltungsorganisationen häufig langfristige Partnerschaften mit IT-/Data-Analytics-Dienstleistern eingehen, um so die neuen Technologien agil und flexibel an die eigenen Bedürfnisse anpassen zu können. Hierdurch können Top-Performer sowohl vorhandene Kapazitäts- als auch Know-How-Engpässe auffangen.
Neben der Entwicklung digitaler Kompetenzen liegt das Hauptaugenmerk aus Unternehmenssicht auf dem wirtschaftlichen Potential von Predictive Maintenance – insbesondere in der Einsparung indirekter Instandhaltungskosten (z. B. Ausfallfolgekosten). Allerdings zeigt die Studie, dass erst wenige Unternehmen solche indirekten Kosten – bspw. entgangene Deckungsbeiträge durch Produktionsausfall/Qualitätsverluste oder erhöhte Aufwände für die Neu-/Umplanung des Produktions-/Instandhaltungsprogramms – messen können. Trotzdem können Unternehmen durch den Erfahrungsgewinn im Bereich Datenerfassung/-analyse auf dem Weg zu Predictive Maintenance bereits andere Nutzenpotentiale realisieren, die wiederum zur Steigerung von Produktivität oder Qualität genutzt werden können. In diesem Sinne leistet die Transformation zu Predictive Maintenance vor allem hier einen wichtigen Wertbeitrag für produzierende Unternehmen, der über die reine Vorhersage von Ausfallzeitpunkten hinausgeht.
The maintenance department is an incubator for further developments in many companies and drivers for digital transformation. The basic essence of industry 4.0 is the optimisation of the information flows within and outside the company for accelerated adjustment of corporate organisations in the context of increasing competitive pressure. Due to the multitude of interfaces, information and data streams as well as their service characteristic, the maintenance department is ready to take the next step towards industry 4.0 and smart maintenance.
Despite endless publications and advertisements, the promise of smart maintenance is not technology but productivity. To achieve sustainable transformation, use cases need to be transformed into business cases. For that matter, lighthouse projects are not the key to success but transforming your departments, processes, data management, reporting and so on is. Another big misconception of industry 4.0: Transformational change does not happen with sensors or dashboards but with people. Therefore, companies which already invested in their people, culture and in lean six sigma have a head start. Nevertheless, it is no reason to rest. The journey to smart maintenance is long and no company can truly say that they achieved it already. In order to advance in industry 4.0 a digitisation roadmap is the best tool to show the big picture and at the same time link this vague vision to concrete measures. It is the only way to justify investment in infrastructure and guide your people into change.
But the first two questions on your way to smart maintenance are always the hardest:
1. What do I aim to achieve and how can industry 4.0 contribute to my goals?
What measure am I already pursuing to reach that goal and how do they further my aspirations?