Condition Monitoring und Predictive Maintenance: So vermeiden Sie ungeplante Maschinenausfälle. 

geschrieben am 24.03.2022

Ungeplante Maschinenausfälle kosten viele Industriebetriebe jedes Jahr Millionen von Euro. Es wird geschätzt, dass im Schnitt ca. 8% des jährlichen Umsatzes eines Unternehmens durch ungeplante Ausfälle verloren geht.  

Die kostenintensiven Stillstände haben jedoch neben den finanziellen Einbußen noch weitere negative Auswirkungen. In den meisten Fällen erzeugt ein Maschinenausfall erhebliche Stress-Situationen für alle Mitarbeiter:innen die an der Behebung des Stillstands beteiligt sind.  

In diesem Beitrag gehen wir näher auf die Definitionen und Funktionsweise ein. Und zeigen Ihnen anhand eines praktischen Beispiels, wie Sie Condition Control und Predictive Maintenance einfach im Betrieb umsetzen können.  

Inhalt

Was ist „Condition Monitoring”? 

Condition Monitoring, oft auch „Condition Control” genannt, bezeichnet das Erkennen von Betriebszuständen und potenziell kritischen Ereignissen. Das Überwachen von Betriebszuständen und die Diagnose von Fehlern ist der Kern von Condition Monitoring.  

Abnormale bzw. kritische Entwicklungen bei Maschinenzuständen können so sofort erkannt und schnell darauf reagiert werden. Durch die schnellen Erkenntnisse können die negativen Auswirkungen geringgehalten werden.  

Was ist „Predictive Maintenance“?

Im Gegensatz zur Condition Monitoring, das auf der Überwachung des aktuellen Zustands von Maschinen und Anlagen basiert, fokussiert sich das Predictive Maintenance auf die Prognose zukünftiger Ereignisse.  

Unter Predictive Maintenance versteht man also die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit des Ausfalls von Geräten und Maschinen.  

Predictive Maintenance wird auf Deutsch auch oftmals als „vorausschauende Instandhaltung“ bezeichnet. Die Vorhersage basiert meist auf Daten und Erfahrungswerten wie zum Beispiel der erwarteten Lebensdauer oder Trend-Analysen.  

‘Condition Monitoring’ und ‘Predictive Maintenance’ in Industriebetrieben. 

Der Startpunkt für Industriebetriebe, die Predicitve Maintenance anstreben, ist Zustandsdaten von Maschinen zu gewinnen. Um dann subsequent die Wartung der Maschinen und Anlagen vor vorausgesagten Ausfällen zu planen und durchzuführen.  

Das Condition Monitoring bieten in der Regel die Grundlage für das Predictive Maintenance. Denn gesammelten Daten und Erfahrungswerte sind die Informationsbasis für zukünftige Prognosen.  

Im besten Fall wird hier mit einer Kombination von Sensoren und von Menschen erfassten Daten gearbeitet. Um ein möglichst umfassendes und akkurates Bild vom Zustand der Maschinen zu bekommen.  

Langfristig bringen die beiden Trends zwei Hauptvorteile für Unternehmen:  

  • Schnelleres Erkennen von Fehlern, Verschleiß oder sich ändernden Zuständen bei Maschinen, Anlagen und Geräten.  
  • Zuverlässige Vorhersage bzw. Prognose der Produktivität von Maschinen, Anlagen und Geräten.  

Das Ergebnis: Verluste durch Ausfallzeiten können verringert bzw. vermieden werden.  

Praxisbeispiel Testify: So nutzen Sie eine smarte Checklisten-Software, um Maschinenausfälle zu vermeiden.  

Eine smarte Checklisten-Software wie Testify kann Ihnen in der datenbasierten Verbesserung Ihrer Wartungsprozesse helfen. 

Daten zur Vermeidung von Maschinenausfällen generieren.

Über die digitalen Checklisten können laufend Daten zum Zustand von Anlagen und Maschinen gesammelt werden. Die Zustandsüberwachung funktioniert anschließend per Dashboards.  

Die gesammelten Daten über Anlagen, Geräte und Maschinen werden genutzt, um kritische Ereignisse zu erkennen bzw. die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls vorherzusagen. Damit können zukünftig die kostenintensiven Ausfälle von Anlagen vermieden werden! 

Es können beispielsweise Grenzwerte o.ä. hinterlegt werden, um den Zustand der Maschinen besser im Blick zu behalten. Sollte sich der Zustand einer Maschine kritisch ändern, so kann umgehend per App eine Inspektion angewiesen werden.  

Bessere Unterstützung der Arbeiter:innen und einfachere Durchführung

Neben der Erhebung von maschinenbezogenen Daten, hat der Einsatz einer Software zur Verbesserung von Maschinen-Wartungen noch viele weitere Benefits. Vor allem die bessere Unterstützung des Service-Personals vor Ort steht hier im Vordergrund.  

Hier ein paar Beispiele wie Mitarbeiter:innen vor Ort digital unterstützt werden können:  

  • Mit einer mobilen App haben Instandhalter:innen und Wartungsingenieur:innen relevante Daten und Informationen immer per Klick zur Verfügung. 
     
  • Einfachere Kommunikationswege, die es möglich machen Mängel schnell zu erfassen und an die zuständigen Personen weiterzuleiten.  
  • Digitalen Arbeitsanweisungen bei laufenden Wartungen führen Schritt-für-Schritt durch den Prozess.  
     
  • Standardisierte Checklisten, welche eine durchgängige und qualitativ hochwertige Dokumentation mühelos möglich machen. Wartungs- und Instandhaltungsprozesse können quasi nebenher per Smartphone oder Tablet aufgezeichnet werden.  

So ist sichergestellt, dass Arbeiter:innen bei Wartungsarbeiten bestens aufgestellt sind und die Arbeiten sicher und zügig durchgeführt werden können.   

Und auch auf der organisatorischen Ebene bringt Testify mit der terminierten Zuweisung von Aufgaben an Mitarbeiter:innen einen Mehrwert. Wartungsaufgaben können durch periodisches Zuweisen und vordefinierten Workflows einfach organisiert werden. Ebenso kann der Status und die Ergebnisse von Überprüfungen schnell nachgesehen werden.  

Fazit

Durch Condition Monitoring gewinnen Betriebe die Fähigkeit, schneller auf sich ändernde Maschinenzustände zu reagieren. Mit Predictive Maintenance werden Ausfälle basierend auf gesammelten Daten vorhergesagt. So können ungeplante Ausfallzeiten verringert bzw. vermieden werden. 

Für produzierende Betriebe sind Predictive Maintenance und Condition Monitoring zukünftig essenziell! Denn hier steckt viel (Einsparungs-)Potenzial, um vorsorglich sowohl finanzielle Verluste als auch Stress-Situationen für alle Beteiligten vorzubeugen. 

Alternative Text

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