Sensoren einbauen, Maschine/Anlage monitoren, Daten in der Cloud speichern. Und dann?
In den letzten Blogposts habe ich schon die Ansicht vertreten, dass Daten sammeln und Informationen anhäufen in sich selbst keinen Mehrwert erzeugt – vielmehr werden irrelevante Daten zu einer Belastung für denjenigen, der sich mit Ihnen auseinandersetzen muss. So ist es zum Beispiel elementar wichtig eben nicht nur die aktuell anfallenden Daten zu betrachten, sondern sich gezielt einzelne, relevante Messpositionen anzuschauen und vor allem einer Langzeitanalyse zu unterziehen. Denn auch in der Instandhaltung gilt: Wer die Vergangenheit nicht kennt, kann die Gegenwart nicht verstehen und die Zukunft nicht gestalten.
Fault Pattern Recognition (FPR) muss deshalb heute elementarer Bestandteil einer jeden Maintenance-Strategie sein. Denn mit jedem neuen Datensatz zu einer Anlage, seien es Verschleiss-/Verbrauchs- und Produktivitätsdaten, gebuchte Serviceeinsätze oder die Ersatzteilbestellungen über die Lebenszeit der Maschine hinweg, wird unser Verständnis über spezifische Fehlermuster besser. Und dies hilft uns nicht nur bei der laufenden Optimierung der Anlagen und der komplementären Prozesse, sondern verbessert vor allem unsere Effizienz in der Instandhaltung, wenn wir die Fehlermuster nutzen um (vorausgesetzt einer ausreichenden Datenlage) zukünftige Ausfälle und damit verbundene Ausfallzeiten mit einer hohen Wahrscheinlichkeit vorhersehen können. Denn Ausfallzeiten sind nur dann wirklich ein Problem, wenn sie unvorhergesehen auftreten, nicht durch Instandhaltungsmaßnahmen vorweggenommen können und die Maßnahmen zur Fehlerbehebung nicht rechtzeitig geplant werden können.
Mit einer guten FPR lassen sich alle Arbeitsschritte in Erwartung eines Ausfalls genau aufeinander abstimmen – sei es das Dispatching der Servicetechniker inkl. deren Ausstattung mit der passenden Dokumentation, das Auslösen von Ersatzteilbestellungen noch vor dem Ausfall inkl. rechtzeitiger Lieferung an den Einsatzort oder die Ressourcenplanung in der Produktion.
Ein „Datenhub“ in der Cloud oder auf den firmeninternen Servern das all die Informationen aus vergangenen Serviceinsätzen sammelt und daraus Handlungsempfehlungen für die Zukunft ableitet hat wenig mit Zukunftsmusik zu tun. Es ist vielmehr das konsequente Weiter- und Zusammenführen der Entwicklungen, die die Maintenance-Branche in den letzten Jahren durchlaufen hat – und dieser Weg sollte ohne Berührungsängste vor „Big Data“ weitergegangen werden.
Mehr zu dem Thema gibt es auf unserer neuen Seite: www.industrylive.de
