Leitfaden zur Entwicklung vorausschauender Wartungssysteme

Vorausschauende Wartungssysteme schienen noch vor einigen Jahren und Jahrzehnten lediglich in Science-Fiction-Filmen möglich. Durch verbesserte und günstigere Sensor-, Übertragungs- und Datenspeichertechnik ist die vorausschauende Wartung von Produktionsprozessen, Predictive Maintenance genannt, heute schon in einigen Branchen Realität und zeigt hohe Potenziale im Kontext von Industrie 4.0 auf.

Handlungsleitfaden erarbeitet

Unternehmen sollten heute eigenständig vorausschauende Wartungssysteme und Dienstleistungen im Bereich von Predictive Maintenance entwickeln und anbieten können. Zu diesem Zweck hat die Abteilung Unternehmensentwicklung des Lehrstuhls für Produktionssystematik am Werkzeugmaschinenlabor (WZL) der RWTH Aachen in Zusammenarbeit mit verschiedenen Serienproduzenten und Werkzeugbaubetrieben einen generischen Handlungsleitfaden erarbeitet. Dabei ist für die erfolgreiche Anwendung von Predictive Maintenance eine enge und partnerschaftliche Zusammenarbeit zwischen Serienproduzenten und Werkzeugbaubetrieben unabdingbar, um die Vorteile aus Werkzeug- und Prozesswissen synergetisch in der Serienproduktion zu vereinen. Zur Zielgruppe des Leitfadens zählen insbesondere Unternehmen, die vermehrt werkzeugbedingte Ausfälle in ihrer Serienproduktion durch wiederholte unvorhergesehene Störeinflüsse verzeichnen. Predictive Maintenance kann ihnen helfen, Störfälle wie Werkzeugversagen zu prognostizieren und darauf basierend konkrete Massnahmen abzuleiten. Für Werkzeugbaubetriebe ergibt sich dadurch die Chance, ihr bestehendes Dienstleistungsportfolio um Predictive-Maintenance- Lösungen zu erweitern, um den Kundennutzen über den gesamten Lebenszyklus des Werkzeugs signifikant zu steigern und zusätzliche Geschäftsfelder zu erschliessen.

Vorgehen für unternehmensspezifische Umsetzung

Die Funktionsweise von Predictive Maintenance beruht auf der Erhebung, Übertragung, Speicherung und echtzeitnahen Verwertung umfangreicher Datenmengen. Auf Basis komplexer Analyseverfahren und Algorithmen können Abweichungen in den aufgenommenen Betriebsparametern eines Maschine- Werkzeug-Systems identifiziert und notwendige Wartungen antizipiert werden. Da sowohl die technische Umsetzung als auch die Einbettung der technischen Lösungen in das bestehende Produkt- und Serviceportfolio oftmals grosse Herausforderungen für Serienproduzenten und Werkzeugbaubetriebe darstellen, liegt dem Leitfaden eine umfassende Studie zugrunde, die neben konkreten Forschungsergebnissen auch auf Expertenwissen der teilnehmenden Partner aus der Industrie beruht. Der generische Leitfaden stellt dabei in drei Phasen mit insgesamt sechs Schritten ein systematisches Vorgehen zur Entwicklung von Predictive-Maintenance-Lösungen dar. Im Rahmen der Analysephase werden zunächst alle relevanten Voraussetzungen und Anforderungen an eine Predictive-Maintenance- Lösung aufgenommen. Diese werden in der Gestaltungsphase in werkzeug-, infrastruktur- und dienstleistungsseitige Lösungen überführt. Abschliessend erfolgt in der Umsetzungsphase die Inbetriebnahme, das Anlernen des Algorithmus sowie die Definition von Interaktionspunkten und Workflows.

Verfügbarkeit der Maschinen erhöhen

Die Ergebnisse der Studie zeigen, dass der Einsatz einer Predictive-Maintenance-Lösung grosse Potenziale zur Erhöhung der Maschinenverfügbarkeit bietet. Dieses Potenzial liegt insbesondere in einer signifikanten Reduktion ungeplanter Ausfälle bei gleichzeitiger Verringerung von Instandhaltungskosten durch besser planbare, zustandsgerechte Instandhaltung in der Serienproduktion. Durch die Bereitstellung entsprechender Dienstleistungen bietet sich Werkzeugbaubetrieben die Möglichkeit, das Angebot auszuweiten, sich wirksam vom Wettbewerb zu differenzieren und ihre Profitabilität zu steigern. Durch den kooperativen Aufbau von Predictive-Maintenance- Lösungen können folglich beide Seiten gleichermassen von entsprechenden Dienstleistungskonzepten profitieren.