Automatisierung ist oft gleichbedeutend mit Effizienz, aber es darf nicht vergessen werden, dass Effizienz durch korrektes und konstantes Management der Prozesse und Maschinen, die mit der Automatisierung verbunden sind, erreicht wird. Automatisierung bedeutet also auch Wartung.

Wer Produktion, Lager und verschiedene Prozesse verwaltet, steht ständig vor der Wahl zwischen den folgenden Optionen:

  • Reaktive oder korrektive Wartung, die nur dann Reparaturarbeiten umfasst, wenn eine Funktionsstörung oder ein Fehler auftritt
  • Vorausschauende Wartung, das heißt zyklische oder geplante Wartung auf der Grundlage der Planung von konstanten und planmäßigen Eingriffen und oft der Austausch von Ersatzteilen oder Teilen zur Vermeidung von Ausfällen oder Stillständen.

Wer in Zahlen denkt, sollte den Einfluss der Wartung auf die Produktivität nicht übersehen. Die Prozentsätze schwanken zwischen 5 % und 20 % der Verluste an Produktionskapazität, wenn nur die Risiken in Verbindung mit der reaktiven Wartung, die einen plötzlichen Produktionsstopp und schwer zu quantifizierenden Reaktionszeiten erfordert, berücksichtigt werden.

Ausfallzeiten von Maschinen kosten die Hersteller jährlich rund 45 Milliarden Euro, und fast die Hälfte dieser Verluste sind auf technische Maschinenausfälle zurückzuführen (quelle: Kainet).

Aber wie werden die Wartungskosten kalkuliert und welche Maßnahmen sind zu ergreifen, um zu ermitteln welcher Ansatz der Beste für das einzelne Unternehmen in dieser Frage ist?

Die Wartungskosten werden in zwei Makrokategorien unterteilt:

  • Eigenkosten:
    1. Direkte Kosten: Zu diesen Kosten zählen vor allem die für die Wartung der Maschinen und die Wiederherstellung der Betriebsabläufe erforderlichen Arbeitskräfte. Hinzu kommen darüber hinaus die Kosten für den Kauf von Materialien und Ersatzteilen.
    2. Indirekte Kosten: Dazu gehören die Kosten für nicht direkt beteiligtes, aber betroffenes Personal, Ausrüstung, Systeme und Dienstleistungen.
  • Induzierte Kosten: Dies sind Kosten, die mit Ausfallzeiten und Störungen verbunden sind, welche zu Produktionsstopps, Fehlern und Verzögerungen führen und daher schwer vorherzusagen und zu quantifizieren sind.

Wartung im Zeitalter der Industry 4.0

Im Zeitalter der Industry 4.0 ändert sich alles: IoT (Internet of Things), Cloud und Machine Learning sind an der Tagesordnung, aber welchen Einfluss haben sie auf die Art und Weise, wie die Wartung von Maschinen organisiert und bestimmt wird?

Dank der neuen Technologien ist es möglich, Sensoren und Systeme in die Maschinen einzubauen, welche in der Lage sind, die Abläufe in den Geräten/Anlagen perfekt zu überwachen und in Echtzeit zu analysieren.

Daten identifizieren, Diagnosen stellen, und während des Maschinenbetriebs kontinuierlich Daten erfassen.

Die Datenerfassung wird mit einer mathematischen Verarbeitung kombiniert, die es ermöglicht, Anomalien im Voraus zu melden und Echtzeitinformationen über den Status und die Leistung der Maschine selbst zu liefern.

In diesem Zusammenhang entsteht die VORAUSSCHAUENDE WARTUNG.

Genau so. Die ständige Überprüfung der Maschinen und Anlagen und die Erfassung der Daten in ihrem Inneren ermöglicht es, alle Parameter zu überwachen und einzugreifen, bevor der Fehler auftritt und es zu einemAusfall kommt. Das Verfahren ist wirklich einfach: Dank der Möglichkeit der kontinuierlichen Überwachung, Erfassung und Verarbeitung von Daten werden Abweichungen von der Norm, sobald diese festgestellt werden, rechtzeitig vor einem Ausfall oder Verschleiß gemeldet.

Vorausschauende und proaktive Wartung: Die Umsetzung

Um die vorausschauende Wartung zu ermöglichen und entsprechend umzusetzen kommen uns 2 Säulen der Industrie 4.0 zu Hilfe: MACHINE LEARNING und BIG DATA

Machine Learning ist, wie das Wort selbst sagt, die Fähigkeit von Maschinen, automatisch aus einer bestimmten Erfahrung heraus zu lernen. Dazu gehören Techniken und Algorithmen, die stark mit der statistischen Berechnung verbunden sind und eine kontinuierliche und konstante Verbesserung ermöglichen, wenn die verarbeitete Datenmenge wächst.

Diese Verbreitung von Informationen im System erzeugt große Datenmengen (BIG DATA) für die Produktion, Wartung und Verwaltung der Fertigungsverteilungskette, die von

  • speicherprogrammierbaren Steuerungen (SPS),
  • Überwachungssteuerungssystemen und Datenerfassung (SCADA)
  • HMI Mensch-Maschine-Schnittstellen
  • IoT-Geräten oder IT-Systemen der verschiedenen Unternehmensbereiche stammen.

Dank dieser Berechnungssysteme besteht die Möglichkeit, die vorausschauende Wartung 4.0 einzusetzen, die vor dem Auftreten von Ausfällen, Problemen und Unvorhergesehenes verhindert, weil sie es ermöglicht, diese Probleme vorherzusehen und damit Ausfallzeiten oder Maschinenstopps zu vermeiden.

Die vorausschauende Wartung stellt daher für jeden eine echte Chance dar, die Prozesse zu verbessern und die eigenen und induzierten Wartungskosten zu minimieren.

Vorausschauende Wartung bedeutet daher Effizienz

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