Optimierung der Produktion durch vorausschauende Wartung

Der Einsatz von Predictive Maintenance kann für Schweizer KMU einen bedeutenden Wettbewerbsvorteil darstellen, indem es Maschinenstillstände minimiert und die Effizienz der Produktion steigert. Dennoch gibt es häufig Fehler bei der Implementierung, die den erhofften Nutzen schmälern können.

Fehler in der Datenqualität

Oftmals stützen sich Unternehmen auf unzureichende oder ungenaue Daten, was die Vorhersagefähigkeit der Systeme beeinträchtigt. Sensoren können fehlerhafte oder inkonsistente Werte liefern, wenn diese nicht regelmässig kalibriert werden. Um dies zu beheben, sollten Unternehmen Massnahmen ergreifen, um die Datenqualität zu sichern. Dazu gehört die regelmässige Überprüfung und Kalibrierung von Sensoren sowie die Implementierung von Datenvalidierungsprozessen, um fehlerhafte Daten frühzeitig zu identifizieren und zu korrigieren.

Unzureichende Integration in bestehende Systeme

Ein weiterer häufiger Fehler liegt in der mangelhaften Integration der Predictive-Maintenance-Software mit bestehenden IT- und Produktionssystemen. Fehlende Schnittstellen führen häufig zu Informationssilos und erschweren eine durchgehende Beobachtung und Analyse. Unternehmen sollten sicherstellen, dass ihre Softwarelösungen gut in die vorhandene Infrastruktur integriert sind. Eine umfassende Systemintegration ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf den Maschinenpark und sorgt dafür, dass alle relevanten Informationen fliessen, wo sie benötigt werden. Es kann hilfreich sein, mit einem IT-Spezialisten zusammenzuarbeiten, der massgeschneiderte Integrationslösungen entwickelt.

Falsche Interpretation der Prognosedaten

Selbst wenn Daten in hoher Qualität zur Verfügung stehen, besteht die Gefahr, dass diese falsch interpretiert werden. Dies kann dazu führen, dass Wartungen zu spät oder unnötig durchgeführt werden. Um eine präzise Interpretation zu gewährleisten, sollten Unternehmen ihre Mitarbeitenden im Umgang mit Predictive-Maintenance-Systemen schulen. Diese Schulungen sollten nicht nur die technischen Aspekte abdecken, sondern auch die Interpretation der Daten und das Verständnis dafür, wann eine Wartung tatsächlich notwendig ist.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenqualität verbessern (1–2 Wochen)

• Überprüfen und kalibrieren Sie alle relevanten Sensoren, um die Messgenauigkeit zu gewährleisten.
• Implementieren Sie einen Prozess zur regelmässigen Überprüfung und Validierung der gesammelten Daten.

1. Systemintegration planen und umsetzen (2–3 Wochen)

• Ermitteln Sie in Zusammenarbeit mit IT-Spezialisten die notwendigen Schritte, um Ihre Predictive-Maintenance-Lösungen nahtlos in bestehende Systeme zu integrieren.
• Entwickeln und implementieren Sie Schnittstellen, um einen reibungslosen Informationsaustausch zu gewährleisten.

1. Schulung der Mitarbeitenden (1 Woche)

• Organisieren Sie eine Schulung für das Bedienpersonal und Techniker, die auf die Nutzung und Auswertung der Prognosedaten abzielt.
• Entwickeln Sie praxisnahe Schulungsunterlagen, die den Transfer des neu erworbenen Wissens in die Praxis erleichtern.

Indem Unternehmen diese Schritte umsetzen, wird die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass Predictive Maintenance erfolgreich implementiert wird und sich die damit verbundenen Vorteile vollständig entfalten. Die systematische Herangehensweise erleichtert nicht nur den Einstieg in die vorausschauende Wartung, sondern sorgt auch für eine nachhaltige Optimierung der Produktionsprozesse.