Prädiktives Wartungsmanagement
Brauchen Sie es wirklich?
Predictive Maintenance (PdM) ist ein zustandsbasiertes Wartungsprogramm, das den Zustand und die Leistung von Geräten während des normalen Betriebs überwacht. Anlagen werden mit Sensorgeräten überwacht, die Daten über den Zustand der Anlage liefern. Die Daten werden verwendet, um Ausfälle zu reduzieren und vorherzusagen, wann die Anlage gewartet oder ersetzt werden muss. Durch die Integration von Predictive Maintenance in CMMS können Benutzer Spezifikationen festlegen, Sensorwerte importieren, Diagramme erstellen und automatisch Arbeitsaufträge generieren.
Predictive Maintenance vs. vorbeugende Wartung
Sowohl die vorausschauende Wartung als auch die vorbeugende Wartung haben das gleiche Ziel, nämlich die Durchführung von Wartungsarbeiten vor Geräteausfällen, es gibt jedoch leichte Unterschiede.
Wartungsintervalle planen
• Überwacht die Leistung und den Zustand der Ausrüstung während des normalen Produktionsbetriebs.
• Schätzt den genauen Zeitpunkt eines Fehlers und ermöglicht die Planung von Reparaturen, wenn dies erforderlich ist.
• Erfordert eine zusätzliche Investition in Wartungstools und -systeme.
• Erfordert zusätzliche Schulungen des Personals zur Verwendung der Ausrüstung und Interpretation der Daten.
Vorbeugende Wartung
• Die Wartung erfolgt auf Grundlage vorgegebener Annahmen und auf Grundlage der Empfehlungen oder Historie des Herstellers.
• Es wird eine geplante und terminierte Wartungsroutine eingeführt, um die Lebensdauer der Anlagen zu verlängern und Ausfallzeiten zu reduzieren.
Implementierung von Predictive Maintenance
Der Schlüssel zur Implementierung des idealen Predictive-Maintenance-Programms hängt von der Art der verwendeten Zustandsüberwachungstechnologie und der Strategie des Unternehmens zur Erreichung einer hervorragenden Instandhaltung ab. Die grundlegenden Schritte umfassen:
Den Bedarf ermitteln
• Sie verfügen über einen guten Datensatz zu Ihren Vermögenswerten mit guten Einblicken in die Bereitstellung umsetzbarer Ergebnisse, die zur Erreichung geschäftlicher Ziele und Vorgaben führen können.
– Kritische Vermögenswerte identifiziert.
* Vermögenswerte, die umfangreiche Reparaturen erfordern und deren Ersatz teuer ist.
– Historische Daten und Reparaturdaten.
* Die Messwerte für die vorausschauende Wartung basieren normalerweise auf einer Reihe von Algorithmen und benötigen historische Daten, um ein genaues Modell erstellen zu können.
– Ursachenanalyse bei Fehlern.
* Um eine Ausgangsbasis zu schaffen, ist es wichtig, eine Ursachenanalyse für frühere Fehler durchzuführen.
* Die Kenntnis der Fehlerursache ist ein wichtiger Datenpunkt zur Vorhersage des nächsten Problems.
* Algorithmen zur vorausschauenden Wartung benötigen diese Daten, um die Anzeichen zu erkennen, die ein Problem auslösen.
– Fachexperten, die Einblicke in jedes Anlagegut geben können.
* Es ist von Vorteil, jemanden zu haben, der die Erfolgs- und Misserfolgsmuster der Ausrüstung kennt.
– Geschäftsziel – beispielsweise Steigerung der Margen, Reduzierung der Ausfallzeiten usw.
* Es ist wichtig, die Geschäftsziele zu verstehen, um die zur Erreichung dieser Ziele erforderlichen Ressourcen bewerten zu können.
Zentralisieren Sie Daten
• Kompilieren Sie alle Daten in einer zentralen Datenbank, beispielsweise einem CMMS.
– CMMS bietet viele Vorteile bei der Verwaltung, Speicherung, dem Empfang und der Analyse von Daten.
Festlegen von Datensatzkriterien
• Welche Arten von Datenausgabe benötigen Sie, die Ihren Zielen und Vorgaben für den Einsatz der vorausschauenden Wartung entsprechen?
Kriterien entwickeln und testen
• Testen Sie, um sicherzustellen, dass die Datensatzkriterien Ihnen wertvolle Daten liefern, die Sie zum Erreichen Ihrer Ziele benötigen.
Produktion
• Sobald Sie die Kriterien ermittelt haben, die Ihren Zielen und Vorgaben entsprechen, wenden Sie die Attribute auf Ihre restlichen Vermögenswerte an.
Predictive Maintenance und CMMS
Wenn ein gutes CMMS vorhanden ist, das alle Informationen zu den Anlagen verwaltet, ist es viel einfacher, Parameter und Datenpunkte festzulegen, sodass die Implementierung des PdM den Erwartungen entspricht.
• CMMS speichert und verwaltet die Kerndaten zu Vermögenswerten, Geräten usw., die den Ausgangspunkt für das PdM bilden.
• Arbeitsaufträge und Benachrichtigungen werden automatisch generiert, wenn vordefinierte Parameter außerhalb des angegebenen Bereichs liegen.
• CMMS übernimmt die PdM-Daten, integriert die Informationen in die zentrale Datenbank und führt sie mit anderen Daten zum Vermögenswert zusammen (z. B. Reparaturen, Ersatzteile, Bilder usw.).
• Prädiktive Sensoren liefern die Rohdaten und CMMS fasst alle vorhandenen Daten zusammen, um eine detailliertere Analyse der Situation zu ermöglichen.
Arten von Geräten zur Zustandsüberwachung
Es gibt alle Arten von Sensoren, die unterschiedliche Werte messen. Einige der gebräuchlichsten Sensoren messen Vibration, Lärm, Temperatur, Druck und Ölstand.
• Vibration erkennt Vibrationen außerhalb der normalen Bedingungen.
• Wärmebild misst die Temperatur intern oder per Infrarot.
• Druckscheiben zeichnet den Flüssigkeits- oder Luftdruck im Zeitverlauf auf.
• Elektrizität misst den Umlauf von Vermögenswerten im Zeitverlauf.
• Schall und Ultraschall identifiziert hochfrequente Geräusche in Maschinen.
• Wasserpräsenz erkennt Feuchtigkeit und Leckagen in Klimaanlagen oder Rohrleitungen.
• Ölanalyse prüft den Zustand des Öls auf das Vorhandensein anderer Partikel und Flüssigkeiten. Diese Analyse identifiziert auch eventuelle Lecks und zeigt, welche Teile der Maschine wie stark verschleißen.
Durch die Einbindung der Predictive-Maintenance-Überwachung in ein CMMS erhalten Sie zusätzliche Tools zur Analyse der Ergebnisse dieser Geräte und Sensoren, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Vorausschauende Wartung und zusätzliche Kosten
Abhängig von den Anforderungen Ihres Unternehmens erfordert die Implementierung eines Predictive-Maintenance-Programms:
• Zusätzlicher Kauf von Hardware zur Überwachung von Anlagen
• Zusätzliche Schulung der Mitarbeiter an der Ausrüstung
• Zusätzliche Schulung der Mitarbeiter zur Interpretation und Analyse von Daten
Diese Kosten werden von den Softwareanbietern in der Regel nicht übernommen.
Fazit
Zur Implementierung eines effektiven Predictive-Maintenance-Programms benötigen Sie die richtigen Tools. Die Integration von Predictive Maintenance in eine CMMS-Plattform ist der erste Schritt zur Implementierung eines effektiven Predictive-Maintenance-Programms.
Predictive Maintenance kann in jeder Branche und in Unternehmen jeder Größe eingesetzt werden. Obwohl Predictive Maintenance genauere Informationen und Kontrollen bietet, wenn Wartungsarbeiten durchgeführt werden müssen, ist die Einrichtung zeitaufwändig und kostspielig. Aufgrund der zusätzlichen Kosten für den Kauf von Überwachungsgeräten und der Notwendigkeit hochqualifizierter Techniker zur genauen Interpretation der Daten kann dies kurzfristig eine sehr teure Lösung sein. Über einen gewissen Zeitraum hinweg kann dies für Unternehmen jedoch eine kostengünstige Strategie sein, die den Gesamtaufwand für die Gerätewartung reduziert.
Für Organisationen, die sich die Kosten für die Implementierung eines Predictive-Maintenance-Programms nicht leisten können, ist eine CMMS-Lösung für vorbeugende Wartung eine großartige, kostengünstige Alternative mit zahlreichen Funktionen zur Verwaltung des Lebenszyklus von Anlagen, Wartungsplänen, Arbeitsaufträgen, Kosten usw. Ein CMMS ist einfach zu verwenden und erfordert kein zusätzliches Personal zur Verwaltung des Systems. Es ist auch kein Kauf zusätzlicher Hardware oder Software erforderlich. Die Implementierung ist schnell und einfach.
