Predictive Maintenance in der Produktionstechnik

Predictive Maintenance als Schlüssel zur Effizienzsteigerung

In der industriellen Fertigung stellt Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung) einen bedeutenden Fortschritt dar, um ungeplante Stillstände zu vermeiden und die Effizienz der Produktionsanlagen zu erhöhen. Diese Methode nutzt Sensordaten und analytische Verfahren, um Wartungsarbeiten präventiv zu planen und somit die Zuverlässigkeit der Maschinen zu verbessern. Doch bei der Implementierung dieses Ansatzes treten oft typische Fehler auf, die den gewünschten Nutzen schmälern können.

Fehler bei der Datenintegration

Einer der häufigsten Fehler bei der Einführung von Predictive Maintenance ist die mangelhafte Integration bestehender Maschinendaten. Ohne konsistente und genaue Daten aus der Produktion ist eine zuverlässige Vorausberechnung erschwerlich. Häufig werden unterschiedliche Sensortypen verwendet, deren Datenformate inkompatibel sind. Die Grundvoraussetzung für Predictive Maintenance besteht darin, eine einheitliche Datenerfassung und -speicherung zu gewährleisten. Unternehmen sollten auf standardisierte Protokolle und Formate achten und eventuell in eine zentrale Datenplattform investieren, die die verschiedenen Datenquellen zusammenführt und konsolidiert.

Unzureichende Qualifikation des Personals

Ein weiterer Stolperstein ist die ungenügende Schulung des Wartungs- und IT-Personals. Die Einführung neuer Technologien bedingt, dass die Mitarbeiter sowohl in der Datenanalyse als auch im Umgang mit der erforderlichen Software geschult werden. Ohne das nötige Know-how können die Mitarbeiter anfallende Problemstellungen nicht effektiv lösen und das Potenzial der Technologien bleibt ungenutzt. Um dies zu vermeiden, sollte in einem ersten Schritt eine umfassende Schulung erfolgen, wobei sowohl die Benutzeroberfläche der eingesetzten Software als auch grundlegende Datenauswertungsmethoden im Vordergrund stehen.

Fehlende klare Ziele und KPIs

Zu guter Letzt scheitern viele Predictive-Maintenance-Projekte an unklaren Zielvorgaben und fehlenden Leistungsindikatoren (KPIs). Ohne festgelegte Kriterien zur Messung des Erfolgs lässt sich nur schwer beurteilen, ob der Ansatz den erhofften Mehrwert bringt. Unternehmen sollten klare Ziele definieren, etwa die Senkung der Wartungskosten um einen bestimmten Prozentsatz oder die Erhöhung der Maschinenverfügbarkeit, und regelmässig die entsprechenden KPIs überwachen.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

In den kommenden 14 bis 30 Tagen sollte ein strukturiertes Vorgehen zur Implementierung von Predictive Maintenance verfolgt werden.

1. Datenplattform evaluieren: Beginnen Sie mit der Evaluierung einer geeigneten Datenplattform, die die Verarbeitung und Analyse von Sensordaten unterstützt. Prüfen Sie, ob bestehende Infrastruktur genutzt werden kann oder ob eine neue Lösung angeschafft werden muss.
2. Mitarbeiterschulungen planen: Entwickeln Sie ein Schulungsprogramm für die betroffenen Mitarbeiter in Kooperation mit externen Dienstleistern oder Schulungspartnern. Legen Sie Termine fest und beginnen Sie mit der Umsetzung.
3. Zieldefinition und KPI-Auswahl: Setzen Sie ein Team zusammen, das spezifische Ziele für die Predictive Maintenance formuliert. Definieren Sie die passenden KPIs, die den Fortschritt und Erfolg Ihres Projektes messbar machen.

Indem diese Schritte konsequent verfolgt werden, kann Predictive Maintenance nicht nur theoretisch eingeführt, sondern auch praktisch erfolgreich umgesetzt werden. Unternehmen, die engagiert an der Optimierung dieser Prozesse arbeiten, profitieren von gesteigerter Effizienz und reibungsloseren Fertigungsprozessen.