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Smart Maintenance Ausfälle vermeiden, Performanz steigern: Der Weg zur idealen Anlage

Ungeplante Produktionsausfälle verursachen in der Prozessindustrie jedes Jahr erhebliche Umsatzeinbußen. Durch datengestützte Smart-Maintenance-Ansätze gelingt es, diese kostenintensiven Ausfallzeiten signifikant zu reduzieren. Die Daten dazu sind meist schon vorhanden – viele Unternehmen wissen es nur nicht.

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Wissen, was kommt.
Wissen, was kommt.
(Bild: Igor Zhuravlov / 123RF)

Die digitale Transformation schreitet in der Prozessindustrie stetig voran – und dennoch basieren die Wartungsstrategien vieler Unternehmen immer noch auf der gängigen „Run-to-Failure-Praxis“. Maschinen und Anlagen laufen so lange, bis eine Wartung unvermeidbar ist. Die Folgen sind schwerwiegend: Zwischen drei und sieben Prozent der Jahresproduktion stehen durch ungeplante Ausfälle auf dem Spiel.

Ursachenforschung: Menschen, Technologien und Prozesse

Die Ursachen für ungeplante Ausfallzeiten in der Produktion sind vielseitig. Neben Fehlentscheidungen durch das Personal sind es vor allem technologische und prozessbezogene Defizite, die für Shutdowns verantwortlich sind. In der Praxis wird diese Ursache häufig am fehlenden Informationsfluss deutlich: Durch fehlende Prozessautomatisierung und Remote-Service-Ansätze fehlen dem Bedienpersonal wichtige Informationen, um proaktiv auf drohende Ereignisse zu reagieren.

Die ideale Anlage – Vision einer autonomen Produktion

Die Idealvorstellung einer vollautonomen Produktion setzt voraus, dass Maschinen und Anlagen nahezu ohne Störung produzieren können. Um diese Vorstellung in die Praxis umzusetzen, sind moderne Managed-Service-Ansätze gefragt: Durch die zentrale Erfassung und Echtzeit-Analyse von allen relevanten Asset-Daten kann das Bedienpersonal im Vorfeld auf erwartbare Störungen reagieren. Diese Betriebsweise steht in einem engen Zusammenhang mit modernen Predictive-Maintenance-Ansätzen, die wichtiger Bestandteil eines autonomen Betriebs sind.

Der Weg zur idealen Anlage erfordert eine effiziente Nutzung aller zur Verfügung stehenden Informationen. Dazu sind zunächst die technischen Voraussetzungen zu schaffen: Durch die Digitalisierung von Informationen (Digitization) und Prozessen (Digitalization) schaffen Unternehmen die Voraussetzung zum Aufbau eines solitären Datenpools. Erst dann gelingt es, gemäß dem IA2IA-Prinzip (Industrial Automation to Industrial Autonomy) IIoT-Sensoren, Machine Learning und KI-Lösungen zur prozesstechnischen Optimierung wirkungsvoll einzusetzen.

Werfen Sie dazu auch einen Blick auf den spannenden Blogpost von Yokogawa.

Ungeplante Ausfälle vermeiden – drei Stellschrauben

Die Erfahrung hat in der Prozessindustrie gezeigt: Nahezu alle Betriebsunterbrechungen lassen sich auf drei Faktoren zurückführen:

  • Menschen – 42 Prozent
  • Technologien – 36 Prozent
  • Prozesse – 22 Prozent

Für die Vision einer idealen Anlage im Sinne der Smart Maintenance bedeutet diese Erkenntnis, dass eine harmonische Abstimmung dieser drei Schlüsselfaktoren erforderlich ist. Nur wenn Prozessabläufe klar definiert und in die Technologien integriert sind, gelingt der reibungslose Informationsfluss zur Bedienmannschaft und Shutdowns können vermieden werden.

Die IT/OT-Konvergenz als Schlüssel zur Smart Maintenance

Wer in der Prozessindustrie Smart-Maintenance-Ansätze verwirklichen möchte, der muss von dem traditionellen Rollenverständnis der IT und OT abrücken. Eine erfolgreiche Umsetzung von vorausschauenden Wartungsansätzen gelingt nur dann, wenn die IT- und OT-Teams im Unternehmen ihre Kompetenzen bündeln und effizient zusammenarbeiten. Diese Entwicklung wird unter dem Schlagwort „IT/OT-Konvergenz“ zusammengefasst und stellt einen Schlüsselaspekt bei der Realisierung von Smart-Maintenance-Lösungen dar.

Risikokontrolle und -identifikation per Bow-Tie-Analyse

Im Zusammenhang mit der Prozessautomatisierung und Smart-Maintenance-Ansätzen ist ein zielgerichtetes Risikomanagement unverzichtbar. In der Praxis lässt sich die Risikoanalyse durch bewährte Instrumente wie die Bow-Tie-Analyse realisieren. Dabei dienen dynamische Daten als Ausgangsbasis zur Vorhersage potenzieller Risiken. Die Methodik beinhaltet eine Prognose von Risikowahrscheinlichkeit und Schadenshöhe, wodurch Risiken effizient identifiziert und bewertet werden können (Threat Modeling). In diesem Zusammenhang ist es aus Unternehmenssicht wichtig, ein ganzheitliches IT-Service-Management (ITSM) und eine IT Infrastructure Library (ITIL) zu implementieren.

Schritt für Schritt zur Smart Maintenance

Wer ungeplante Ausfallzeiten in Prozessen minimieren und die Jahresproduktion spürbar steigern möchte, darf sich dem Potenzial moderner Smart-Maintenance-Ansätze nicht verschließen. Wenn Sie mehr über die Möglichkeiten der Kostenreduzierung durch nachhaltige industrielle Services erfahren möchten, laden Sie sich das Information Paper zum Thema „OpreXTM Managed Service“ herunter. Hier erfahren Sie, wie Sie Schritt für Schritt die digitale Transformation nutzen, um Ihre Anlagen zukunftssicher zu machen.

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