Entwicklungsgrad
reaktive/präventive Instandhaltung
keine Erfassung
von Anlagen und Leistungszahlen
zustandsorientierte
Instandhaltung
diagnostische
Instandhaltung
prädikative
Instandhaltung
Smart
Maintenance
Überwachung
einzelner Komponenten
Diagnose mit
Zustandsbewertung und Wechselwirkung
Prognose mit
modellbasierter Zustandsüberwachung mit Handlungsempfehlungen
Autonome, selbstregulierende Anlage zur Prozessfähigkeit, eigenständige Anforderung von Wartungsmassnahmen
Was ist Predictive Maintenance?
Daten, Vernetzung, Integration, Intelligenz
Vorgehen
1. Vorklärung
Der Anlagenbetreiber nennt die Schlüsselstellen der Anlage, die zu einem ungeplanten Ausfall führen (Erfahrungswerte, Störungslisten der Instandhaltungssoftware oder der Anlagensteuerung) oder an welchen vorbeugende Zustandsmessungen oder Instandhaltungsmassnahmen umgesetzt werden. Anhand von Betriebsdaten wie Ausfallkosten, Instandsetzungszeit, Kosten und Verfügbarkeit von Ersatzteilen, Ausfallhäufigkeit, usw. wird eine Priorisierung der Schlüsselstellen vorgenommen.
2. Aufbau Messkonzept
Mit einer Ursache-Wirkungsanalyse werden die Überwachungskomponenten sowie verfügbaren und notwendigen Messdaten identifiziert, die zur Ermittlung des Anlagen-/Bauteil-Zustands notwendig sind. Ausarbeitung eines Konzepts für eine Messbox mit passender Sensorik, Daten-Kommunikation, Informationstechnologie und Software, die zur Datenerfassung und Verarbeitung benötigt wird. Die Grundlagen dazu bilden Erfahrungswerte aus den mobilen Messungen, aus Reparaturaufträgen sowie den gängigen Normen.
3. Machbarkeit und Systemintegration
Bei Pilotprojekten wird mit Hilfe von Feldversuchen aus verschiedenen Sensortypen oder verschiedenen Technologien (Temperatur, Schwingung, Thermografie, Akustik, usw.) eine Auswahl getroffen. Je nach Anlage wird auch eine Schnittstelle zu anderen Geräten wie Frequenzumrichtern oder Anlagensteuerungen geprüft, die weitere nützliche Daten zu den Schlüsselkomponenten liefern und die Sensordaten ergänzen können.
4. Datenmanagement
Festlegung der Datensammelrate (Abtastrate, Anzahl Messpunkte je Aufnahme), das Messintervall (bspw. eine Messung pro Stunde), die Aufzeichnungsdauer (bspw. die Prozesszykluszeit der Anlage) sowie die Häufigkeit der Datenübertragung in die Cloud. Anhand der zu erwartenden Datenmenge und der zur Verfügung stehenden Kommunikationstechnologie in die Cloud (Ethernet, WLAN oder GSM) wird entschieden, welche Datenverarbeitungsschritte noch in der Messbox vor Ort vorgenommen werden. Der qualifizierte Datenstrom wird in die vom Kunden gewünschte Cloud geschrieben, wo sie mit Hilfe von Analytic-Tools und Algorithmen analysiert werden.
5. Datensicherheit und Datenvernetzung
In zunehmenden Masse gestaltet es sich schwieriger den anfallenden Datenstrom in die Cloud zu bringen. Für die standortunabhängige Verwaltung sowie für die Vernetzung und Verarbeitung von Sekundärdaten ist jedoch ein Datenfluss über die Cloud notwendig. Es bieten sich private oder public Cloud Lösungen an. Für den Datenzugriff stehen diverse Hard- und Softwareprodukte zur Verfügung, die die Zugriffsrechte für den externen Servicetechniker, den internen Instandhalter und den Produktionsleiter regeln und sicherstellen.
6. Messdatenanalyse
Data Cloud-Anbieter bieten meist verschiedenste Analyse-Tools an. Weiter finden sich zahlreiche Firmen in der Schweiz, die sich mit der Entwicklung von Analyse-Algorithmen beschäftigen. Wie komplex oder einfach ein Modell oder ein Algorithmus sein muss, kann man erst bestimmen, wenn ein entsprechender Datenstrom zur Verfügung steht. Mithilfe von historischen Daten, die beispielsweise bereits über das Prozessleitsystem erfasst und gesichert wurden, kann ein Algorithmus auch «angelernt» werden. Das heisst man spielt ihm einen Datenstrom aus der Vergangenheit ein und sucht nach Anomalitäten oder Muster. Für die Abweichungen und Grenzwertüberschreitungen können entsprechende Instandhaltungsmassnahmen (Handlungsempfehlungen) hinterlegt werden.
7. Dashboard aufsetzen
Ein wichtiges Instrument für den Kunden bildet die Anzeige. Hier werden die Zustände, die durch die Analyse Tools oder die Algorithmen ermittelt wurden, visualisiert sowie Abweichungen und Anomalitäten aufgelistet. Die Anzeige dient dem Kunden dazu, seine Instandhaltungsmassnahmen zu planen. Ein wichtiges Merkmal ist die Verschleissgeschwindigkeit. Sie sagt aus, wie schnell sich ein Zustand verschlechtert. So können gezielt Wartungsmassnahmen in regulären Produktionsunterbrüchen ausgeführt werden.
Die Anzeige kann lokal auf der Messbox oder im Firmennetzwerk auf einem Server/PC installiert werden. Auf jedem HTML5-fähigen Browser kann die Anzeige, unabhängig von Betriebssystem, Auflösung oder Display, aufgeschaltet werden.
Durch die Integration der Anzeige an eine Instandhaltungssoftware (CMMS: computerized maintenance management software) kann beim Erkennen von Abweichen ein Auftragsticket für die hinterlegten Massnahmen in der Instandhaltungsabteilung generiert werden. Konkret kann das bedeuten, dass beim Erreichen eines kritischen Schwellwertes eines Zustandes eine Bestellung für das entsprechende Ersatzteil, eine genaue physische Überprüfung der Schlüsselstelle oder ein ausführlicher Wartungsauftrag ausgelöst wird.