Betriebsstörungen und unerkannte Mängel am Equipment sind nicht nur mit ungeplanten Ausfallzeiten und Gefahren für die Mitarbeitenden verbunden, sondern auch mit Kosten. Mit Predictive Maintenance erkennt und behebt das Team frühzeitig Maschinenstörungen, bevor ernsthafte Probleme auftreten. Das erhöht die Planbarkeit der Betriebsabläufe und Wartungsintervalle, steigert die Effizienz der Produktion und beeinflusst eine ganze Reihe weiterer KPIs. Praxisbeispiele zeigen, wie sich die Umstellung auf Predictive-Maintenance-Modelle konkret auswirkt, und wie die Implementierung am besten gelingt.
Effizienz, Kostenreduktion und Sicherheit
Der größte Mehrwert von Predictive-Maintenance-Modellen liegt in der Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten. Untersuchungen beziffern die durchschnittlichen Kosten für einen ungeplanten Maschinenstillstand auf 562.000 US-Dollar pro Jahr. Wenn der Maschinenausfall sich auf den Gesamtproduktionsprozess auswirkt, steigen diese Kosten sogar auf 2,3 Millionen US-Dollar pro Jahr. Durch vorausschauende Wartungsstrategien können Unternehmen Ausfallzeiten- und -kosten erheblich senken und die Effizienz ihrer Produktion insgesamt steigern.
Nicht nur bei den Produktionsabläufen steigt mit Predictive Maintenance die Effizienz. Auch für die Maintenance-Teams selbst ist effektiveres und effizienteres Arbeiten möglich, was gerade in Zeiten des Fachkräftemangels ein wesentlicher Faktor ist. Predictive-Maintenance-Systeme können eine Vielzahl von Maschinen gleichzeitig überwachen und ermöglichen es Wartungsfachkräften somit, ihre Aufmerksamkeit gezielt auf Anlagen mit Handlungsbedarf zu lenken. Sie können sich bereits ein Bild vom Zustand der jeweiligen Maschinen machen, bevor sie ihren Schreibtisch verlassen. Das ist besonders von Bedeutung bei großen Industrieanlagen, bei denen Wartungsteams bis zu 30 Minuten benötigen, um überhaupt zur fraglichen Maschine zu gelangen oder aufwendige Sicherheitsprozeduren durchlaufen werden müssen. Dadurch gehen Unternehmen mehrere Herausforderungen simultan an und entlasten die Mitarbeiter.
Ursachen beheben
Ein weiterer wesentlicher Nutzen von Predictive Maintenance besteht in der datenbasierten Evaluierung des Maschinenzustands. Der entscheidende Vorteil der Datenanalyse liegt darin, dass sie nicht nur akute Symptome, sondern auch strukturelle Probleme wie grundsätzliche Fehlausrichtungen oder Unwuchten an Maschinen offenlegt. Mit diesem Wissen können Wartungsteams gezielt die Ursache eines oder mehrerer Probleme beseitigen, anstatt kontinuierlich einzelne Reparaturen bei entstandenen Schäden durchzuführen oder beschädigte Komponenten auszutauschen. Darüber hinaus ermöglicht diese Wartungsstrategie eine faktenbasierte Beurteilung von durchgeführten Wartungsarbeiten. Somit kann sichergestellt werden, dass die Arbeiten erfolgreich waren und alle vorhandenen Probleme effektiv beseitigt wurden. Das ist insbesondere dann entscheidend, wenn mehrere Fehlerursachen parallel bestehen.
Beispiel Überwachung von Kühltürmen
Insgesamt steigt dadurch die Maschinenleistung und -zuverlässigkeit, und das langfristig. Durch die kontinuierliche und vernetzte Überwachung zeigen sich Probleme frühzeitig, wie das Beispiel eines Chemieunternehmen bei der Überwachung industrieller Kühltürme bestätigt. Das Maintenance-Team erkannte durch die präzise Analyse von Vibrationsdaten ein Problem in der grundsätzlichen Gesamtanlagenkonstruktion. Durch die Korrektur und erforderliche Maßnahmen konnte die mittlere Betriebsdauer zwischen Ausfällen deutlich erhöht werden. Das Resultat: geringere, wiederkehrende Reparaturkosten, höhere Maschinenverfügbarkeit und letztendlich messbar mehr Produktion.
Lösung für Ventilatoren
Auch für die Arbeitssicherheit ist die richtige Wartung ein entscheidender Faktor. Rotierende Anlagenteile beispielsweise sind einerseits von erhöhtem Verschleißrisiko geprägt, und bergen zugleich ein hohes Gefahrenpotenzial, wie ein anderer Fall aus der Praxis zeigt: Ein Produktionsunternehmen überwacht unterschiedliche industrielle Ventilatoren in seiner Anlage. Nur wenige Tage, nachdem es ein Predictive-Maintenance-System für seine Ventilatoren implementiert hat, wird eine Unwucht an einer der Anlagen erkannt. Das System löste unmittelbar Alarm aus, das Technikteam vor Ort prüfte und bestätigte den gemeldeten, kritischen Maschinenzustand. Die darauffolgende Inspektion enthüllte eine fortgeschrittene Materialermüdung an der Anlagenkonstruktion, die eine ernsthafte Gefahr für die Sicherheit der Mitarbeiter darstellte. Die Anlage wurde gewartet und alle vergleichbaren Maschinen werden fortlaufend mithilfe von einem Predictive-Maintenance-System überwacht.
Integration in Arbeitsprozesse
Wie beschrieben, bringen IoT-basierte Predictive-Maintenance-Systeme zahlreiche Vorteile mit sich. Die Entwicklung ist allerdings sehr komplex und zeitaufwendig. Die technischen Herausforderungen reichen von der Auswahl der richtigen Sensoren und Technik zur Datenübertragung an die Cloud bis hin zur Implementierung von industriellen KI-Modellen. Ein Aspekt, der meist weniger Beachtung erfährt, ist die Integration der vorausschauenden Wartungssysteme in die bereits existierende Prozesslandschaft eines Unternehmens. Für einen maximalen Nutzen müssen schließlich auch die nachfolgenden Wartungsprozesse proaktiv sein.
Zur Sicherstellung einer erfolgreichen Einführung startet man sinnvollerweise mit einem Pilotprojekt an einem Standort. Die Mitarbeiter können sich mit der neuen Lösung vertraut machen und erleben den Nutzen von Predictive Maintenance im Arbeitsalltag. Während dieser Phase werden Mitarbeiter entwickelt, die von den Vorteilen überzeugt sind und die Umsetzung unterstützen. Wichtig ist es, anfangs klare, messbare Erfolgskriterien festzulegen, anhand derer der Piloterfolg beurteilt wird. Standard-KPIs in der Industrie zur Evaluierung der Effektivität der Maintenance-Programme sind messbare Größen wie die Overall Eqipment Effectiveness (OEE), faktische Downtimes, die Mean Time Between Failures (durchschnittliche Laufzeit einer Maschine zwischen auftretenden Maschinenausfällen) oder die Mean Time to Repair (MTTR), also die durchschnittliche Zeitspanne, die benötigt wird, um eine Maschine nach einem Ausfall wieder in Betrieb zu setzen. Auch die Maintenance Costs per Unit sind für das Management eine relevante Messgröße, denn diese Kennzahl beleuchtet die Kosten der Wartung im Verhältnis zur erzeugten Produktionsmenge. Nach erfolgreich abgeschlossener Pilotphase erfolgt die Skalierung auf größere Ebenen, zunächst innerhalb desselben Standorts und dann auf andere Standorte.
End-to-end-Lösungen reibungslos umsetzen
Die meisten Unternehmen unterschätzen die Komplexität der Entwicklung einer IoT-Lösung. Die technische Seite ist nur ein Aspekt bei der erfolgreichenEinführung eines Predictive-Maintenance-Ansatzes. Der Fokus sollte auf dem Prozess und der Einbindung in die bestehende Organisation liegen. Hierbei ist eine klare Definition der Ziele durch das Management und die konstante Unterstützung bei der Durchführung entscheidend. Ein spezialisierter Partner ermöglicht diesen Fokus.
Für die meisten Unternehmen eignet sich eine End-to-end-Lösung, bei der das System vom Sensor bis zu den Analytics-Modellen durch den Anbieter aufeinander abgestimmt ist. Dadurch ist sichergestellt, dass die einzelnen Komponenten die richtige Spezifikation und Konfiguration haben. End-to-end-Systeme für Predictive Maintenance halten den technischen Aufwand gering. Sie schließen potenzielle Risiken von vorneherein aus und verkürzen die Entwicklungszeit, was letztendlich zu einer schnelleren Implementierung und einem reibungsloseren Ablauf führt. So wird der Aufwand für Anpassung und Wartung der Systeme selbst so reduziert, dass Unternehmen sich auf ihre Kernprozesse und ihr Kerngeschäft zu konzentrieren können.
