Printmagazin TECHNIK und WISSEN - Ausgabe 007

PREDICTIVE MAINTENANCE
«Die Anwender werden heute mit
proaktiven Wartungskonzepten überschüttet.»
Nikolaus Krüger darüber, wieso deren Etablierung stockt
Wir unterhalten einen aufwendigen Maschinenpark,
der zum Teil aus hochwertigen, selbst gebauten Betriebsmitteln
besteht. So verfügt beispielsweise unsere spanende
Fertigung über ein proaktives Wartungskonzept, weil
gerade diese Maschinen einem hohen Verschleiss unterliegen.
Gleiches gilt für unsere hochpräzise Schweissrobotik,
die fern und proaktiv gewartet wird. Beide Bereiche
fertigen rund um die Uhr und in diesen applizieren
wir das gleiche, was wir unseren Kunden zu vermitteln
versuchen.
Welche Erfahrungen haben Sie bislang gesammelt
beziehungsweise ganz frech gefragt, wie sieht der
Return on Invest aus?
Das lässt sich nur schwer spezifizieren. Mit den Betriebsmittelaufwendungen,
die wir Jahr für Jahr erweitern
und verändern, streben wir natürlich einen permanenten
Produktivitätsgewinn an, der in aller Regel zwischen drei
und fünf Prozent liegt. Ich würde mich jetzt aber nicht
soweit hinauswagen und sagen, dass diese fünf Prozent
im Wesentlichen durch proaktive Wartung erreicht
werden. Das ist eine Kombination unterschiedlicher
Aktivitäten, die wir fahren. Die proaktive Wartung spielt
dabei aber sicher eine grosse Rolle.
Kern der proaktiven Wartung sind die Datenerfassung,
die Datenanalyse und die Vorhersage wahrscheinlicher
Ereignisse. Woher weiss man aber, welche Daten für
die eigene Anwendung relevant sind?
Zunächst einmal basiert das im Wesentlichen auf den
Erfahrungswerten einzelner Menschen, die sie über
Jahre oder vielleicht sogar Jahrzehnte gesammelt haben.
Die wissen ganz genau, wie ein Prozess oder eine Anlage
reagiert, wenn etwas aus dem Ruder läuft. Durch die
demographische Entwicklung erhält aber die Datenerfassung
und -analyse bei unseren Kunden einen neuen
Stellenwert, weil es immer weniger Mitarbeitende gibt,
die über eine Erfahrung von 20 oder 30 Jahren verfügen
und es daher riechen, hören oder schmecken können,
wenn in einem Prozess etwas nicht stimmt. Ergo braucht
es Mathematik und Algorithmen, die diesen erfassen,
um daraus Muster abzuleiten.
Neben den reinen Maschinendaten lassen sich auch
externe Parameter erfassen, um diese in einen Kontext
zu bringen. Wann macht es Sinn, zum Beispiel Daten
wie Raumtemperatur oder Luftfeuchtigkeit zu erfassen?
Nehmen Sie das Beispiel einer Kalibriereinrichtung, die
wir für unsere Durchflussmesstechnik brauchen. Um diese
hochgenau kalibrieren zu können, bedarf es einer Fülle
an Zusatzinformationen. Dazu ist es wichtig, dass man
in dem Gebäude, in dem die Anlage steht, die Raumtemperatur
erfasst - und zwar nicht an einer Stelle, sondern
an mehreren Stellen, um daraus eine Netzmessung machen
zu können. Auch bei den externen Daten gilt es, so viele
Informationen wie möglich zu erfassen, sofern diese auf
die Qualität einer Kalibrierung oder der Qualität einer
Fertigung Einfluss haben.
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