Maschinen müssen regelmäßig gewartet werden, damit sie einwandfrei funktionieren. Gerade ältere Anlagen liefern jedoch kaum Daten, mit deren Hilfe eine bevorstehende Wartung prognostiziert werden kann. Mit entsprechender Erfahrung lässt sich der Datenmangel kompensieren und so die Produktivität durch Predictive Maintenance steigern.
Mo fährt heute zur Werkstatt. Bei seinem Auto blinkt die Serviceleuchte. Mo ist bei solchen Warnmeldungen immer sehr penibel. Dass Mo mit seinem Auto irgendwann einfach stehen bleibt, wäre für ihn undenkbar. In seiner Produktion läuft das hingegen ganz anders. Erst letzte Woche sind zwei Anlagen ausgefallen. An diesem Tag wurde wieder einmal nichts produziert und das zum dritten Mal in diesem Monat. Die Folge sind Lieferverzögerungen und verärgerte Kunden. Diese ungeplanten Ausfälle kosten jede Menge Geld, weiß Mo. Die aktuelle Gewinn- und Verlustrechnung treibt ihm vor Sorgen Schweißperlen auf die Stirn. Deswegen beschließt Mo, sich Unterstützung bei einem externen Beratungsunternehmen zu suchen.
Daten sammeln
Wenige Tage später steht Mo mit den Beratern in der Produktion. Die Berater schlagen vor, wie bei Mos Auto, eine vorausschauende Instandhaltung in der Produktion einzuführen. Hierfür werden alle verfügbaren Daten der Anlagen gesammelt, die Rückschlüsse auf Verschleiß oder Wartungsintervalle zulassen. Teilweise können die Informationen aus den Anlagen abgelesen werden. Weitere Daten liefern Schichtbücher, geplante Wartungstermine und vergangene Anlagenausfällen.
Daten auswerten und Predictive Maintenance umsetzen
Große Datenmengen sind eine ideale Voraussetzung für Predictive Maintenance, also die vorausschauende Wartung. Aber auch mit weniger Daten lassen sich Anlagen analysieren und Wartungsintervalle prognostizieren. Insbesondere die Erfahrung von Mos Mitarbeitern und den Herstellern der Maschinen ist dabei wichtig, um detaillierte Analysen zu erstellen. So lässt sich beispielsweise anhand der Stückzahl eines auf einer Maschine produzierten Teils prognostizieren, wann ein stumpf gewordenes Werkzeug zu Prozessausschuss führen würde. Werden nun die Austauschzyklen für dieses Werkzeug entsprechend angepasst, lässt sich diese Art von Ausschuss gänzlich vermeiden. Ähnlich verhält es sich mit der Laufzeit der Maschine. Diese muss der Instandhaltung vorliegen. Entweder über Zähler an der Maschine oder über das Produktionscontrolling. Wie lange welche Maschine läuft, ist leicht zu erfassen — auch ohne High Tech. In den meisten Fällen lohnt sich auch die Rücksprache mit dem Hersteller der Maschine. Hier lässt sich zum Beispiel erfragen, was nach einer gewissen Laufzeit bei anderen Maschinen des Modells instand gesetzt werden musste.
Was bringt Predictive Maintenance
Durch die Optimierung durch das Beratungsunternehmen kann Mo seine Anlagen vorausschauend in Schuss halten, spart eine Menge an Ausschuss und nutzt die Laufzeiten der Maschinen produktiv. Viele aufwendige Reparaturen in der Schicht gehören nun der Vergangenheit an. Die Instandhaltung arbeitet nicht mehr nur reaktiv, sondern kann einen Großteil der Einsätze bereits im Vorfeld planen. Und für Mo entsteht durch die eingesparte Zeit eine wesentlich höhere Flexibilität, Mo kann Kunden sogar positiv überraschen und muss nicht immer nur vertrösten.
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