5 praktische Möglichkeiten zur Optimierung Ihrer Wartungsarbeiten
Der Eckpfeiler der modernen Instandhaltung mag die vorausschauende Instandhaltung sein, aber die vorbeugende Instandhaltung ist immer noch sehr verbreitet, insbesondere in Branchen, in denen Fehler fatal sein können. Welcher Ansatz auch immer verfolgt wird, Daten spielen eine wesentliche Rolle. Eine bessere Nutzung von Daten führt dazu, dass Unternehmen in der Lage sind, den Zustand des Prozesses und der Ausrüstung zu bestimmen, um abzuschätzen, wann eine Wartung durchgeführt werden sollte. Das Ziel? Potenzielle Mängel zu beheben, bevor sie zu einem Ausfall führen oder die Prozessleistung negativ beeinträchtigen.
Eine rechtzeitige Wartung wird durch die Integration von Daten-Nutzungsfunktionen ermöglicht. Letztendlich hängt eine erfolgreiche Implementierung nicht nur von der Fähigkeit des Unternehmens ab, Daten in genaue Informationen umzuwandeln, sondern auch von der weiteren Nutzung der Informationen zur Umsetzung eines effizienten, skalierbaren Wartungsplans. Im Folgenden finden Sie einige Tipps, Tricks und Beispiele aus erster Hand, wie Sie neue datengesteuerte Strategien zur Steigerung von Produktivität, Rentabilität und Effizienzgewinnen umsetzen können.
Nutzen Sie moderne Datenanalysetools
Moderne Softwaretools können Ihnen und Ihrem Team dabei helfen, verfügbare Daten zu analysieren und in genaue Informationen umzuwandeln, die zur Verbesserung Ihrer Prozessabläufe beitragen. Sie kombinieren Online-Daten aus verschiedenen Quellen, darunter Wartungs-, Zustandsüberwachungs-, Prozesssteuerungs- (DCS) und Qualitätskontrollsysteme (QCS), um eine effiziente Datenanalyse zu ermöglichen. Die Datennutzung kann visuell, gleichmäßig und leistungsstark sein, was zu einer verbesserten Produktion und einer einfacheren Planung der Instandhaltung führt.
Für Unternehmen, die in diese Richtung gehen, ist das beste Szenario, dass alle digitalen Informationen nahtlos integriert werden und die Benutzer ein klares Gesamtbild des Prozesses als Grundlage für eine bessere Entscheidungsfindung erhalten.
Fünf praktische Beispiele für datengesteuerte Instandhaltung
Bei der Betrachtung dieser Beispiele sollten Sie bedenken, dass die Möglichkeiten grenzenlos sind, wenn hochwertige Daten mit intelligenten Berechnungen und Algorithmen kombiniert werden. So ist es beispielsweise möglich, optimale Wartungszeitpunkte abzuschätzen, Teilprozess-Leistungen zu berechnen oder Laufzeitrisiken zu bewerten.
Nr. 1: Beginnen Sie mit einer Betrachtung auf Anlagenebene
Bei der Beurteilung des Wartungsbedarfs lohnt es sich oft, zu den Grundlagen zurückzukehren und mit der Visualisierung der Daten zu beginnen. Nehmen Sie zum Beispiel eine Pumpe. Erfassen und überwachen Sie die wichtigsten Messwerte zum Betriebszustand der Anlage (Drehzahl, Stromstärke, Vibration, Temperatur usw.). Daraus können Sie ableiten, ob das Verhalten der Anlage normal ist.
Nr. 2: Beginnen Sie, Muster zu erkennen
Studieren Sie die Dynamik des Prozesses. Vielleicht stellen Sie fest, dass die Beziehung zwischen z. B. der Pumpendrehzahl und dem Strom einer bestimmten Kurve folgt. Eine Abweichung davon sollte möglicherweise zu einer Maßnahme der Instandhaltung führen.
Nr. 3: Einführung eines SPC-Ansatzes
Die Methode der statistischen Prozesskontrolle (SPC) hat ihre Leistungsfähigkeit in verschiedenen Bereichen der Prozessindustrie unter Beweis gestellt. SPC wird häufig im Rahmen von Six Sigma-Initiativen eingesetzt, um eine faktische Grundlage für die Messmethode der Prozessverbesserung zu schaffen, unabhängig davon, ob es sich um einen Produktions- oder einen Dienstleistungsprozess handelt.
SPC-Grenzwerte werden auch regelmäßig von Wartungsteams verwendet. Eine Abweichung von den Grenzwerten sollte möglicherweise eine ereignisgesteuerte Instandhaltungsmaßnahme auslösen.
Nr. 4: Vergleichen Sie Änderungen der Prozessbedingungen
Die Prozessbedingungen, wie z. B. die Einrichtung der Anlagen, die Prozesssteuerungsstrategie, die verwendeten Rohstoffe und die erforderlichen Eigenschaften des Endprodukts ändern sich ständig. Die Untersuchung der Prozessänderungen bietet eine hervorragende Möglichkeit, mehr über den Prozess zu erfahren. Mit Wedge von Trimble kann dies beispielsweise mit Hilfe von Anmerkungen oder Benachrichtigungen geschehen, um die Daten in einen Kontext zu setzen.
Das Wartungsteam möchte möglicherweise Prozessvariablen vor und nach Wartungsaktivitäten wie dem Austausch von Pumpen oder Ventilen vergleichen. Was hat sich zum Beispiel in den Daten geändert, als wir eine Pumpe ausgetauscht haben, und was können wir daraus lernen? Ist es möglich, diese neuen Informationen zu nutzen, um den nächsten Pumpenwechsel genauer zu planen?
Nr. 5: Untersuchung der Regelkreisleistung
Eine moderne Produktionsanlage verfügt über ein Produktionssteuerungssystem und Tausende von Regelkreisen, die die Effizienz der Produktion sicherstellen. Die Leistung der Regelkreise ist eines der größten Probleme für das Wartungsteam der Automatisierung, da schlecht funktionierende Regelkreise schwerwiegende Abweichungen bei der Produktqualität oder der Rentabilität verursachen können.
Um die Leistung von Regelkreisen zu bewerten, müssen Regelkreis-Sollwerte, Reglerausgänge, Messungen und Zustandsdaten kombiniert werden. Durch die Analyse der Durchschnittswerte, Abweichungen, Höchst- und Tiefstwerte der Faktoren lassen sich Engpässe, tote Regelkreise, fehlerhafte Messungen und Abweichungen leicht ermitteln.
Letztendlich geht es nicht darum, wie viele Daten gesammelt werden, sondern darum, was man mit den Daten macht. Die meisten modernen Produktionsbetriebe generieren zwar erhebliche Datenmengen, aber die erfolgreichsten nutzen sie, um das Unternehmen voranzubringen.
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