Condition Monitoring oder Predictive Maintenance: „Produktion und Instandhaltung in Einklang bringen“
Industrie- und Produktionsanlagen können durch Condition Monitoring und Predictive Maintenance effizient und kostenoptimal betrieben werden. Doch wo und wann kommt die vorausschauende Instandhaltung heute wirklich schon zum Einsatz und was leistet sie? INSTANDHALTUNG fragte nach bei Dr.-Ing. Thomas Heller, Abteilungsleiter Anlagen- und Servicemanagement, Fraunhofer-Institut für Materialfluss und Logistik IML.
Dr. Thomas Heller, Fraunhofer IML: „Viele – gerade mittelständische – Unternehmen im Bereich des Maschinen- und Anlagenbaus tun sich mit dem Thema noch sehr schwer.“ Bild: Fraunhofer IML
Instandhaltung: Wie definieren Sie Condition Monitoring, wie Predictive Maintenance?
Dr.-Ing. Thomas Heller: Condition Monitoring ist eine Methode, bei der der Zustand von Anlagen kontinuierlich oder diskontinuierlich in der Regel mithilfe von Sensorik überwacht wird. So lassen sich Veränderungen oder Trends erkennen, die auf einen möglichen Ausfall und damit verbunden auf einen Wartungs- oder Instandsetzungsbedarf hindeuten.
Predictive Maintenance ist Teil einer Instandhaltungsstrategie, bei der auf Basis einer gemessenen, angenommenen oder berechneten Zustandsanalyse vorhergesagt wird, wann ein Ausfall zu erwarten ist und ein Instandhaltungsvorgang durchgeführt werden muss. Die Instandhaltung kann dadurch so geplant werden, dass ein Ausfall vermieden wird.
Instandhaltung: In beiden Fällen geht es um die Optimierung der Anlageneffektivität: wo macht das eine, wo das andere Sinn?
Heller: In beiden Fällen geht es darum, ungeplante Ausfälle zu vermeiden. Dabei ist Condition Monitoring oftmals ausreichend, etwa bei der Betrachtung weitgehend linearer Abnutzungsvorgänge oder bei einem bekannten Verschleißverhalten. Ist dieses bekannt, dann kann auch anhand von Schwellenwerten eine Instandhaltungsmaßnahme eingeleitet werden. Predictive Maintenance umfasst für mich auch deutlich mehr als nur die Betrachtung der Instandhaltung.
Es geht darum, Produktion und Instandhaltung unter Berücksichtigung aller Rahmenbedingungen in Einklang zu bringen. Die Vorhersage der Restlebensdauern von Bauteilen und Anlagen hat ja nicht nur Einfluss auf die Instandhaltung, sie kann und sollte auch das Produktionsprogramm und die Lager- und Absatzsituation berücksichtigen. Die notwendige Datenbasis ist hierfür natürlich umfangreicher und schwieriger zu erheben. Anlagenbetreiber sollten beide Techniken kombinieren, um die Lebensdauer einer Anlage zu maximieren und ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren. Condition Monitoring kann dabei die Basis sein – für relevante Anlagenkomponenten dann erweitert mit Predictive Maintenance.
Instandhaltung: Gibt es branchenspezifische Unterschiede, was den Einsatz der beiden Instandhaltungs- und Wartungsmethoden betrifft?
Heller: Ich denke nicht, dass man für eine ganze Branche eine Aussage treffen kann. Im Rahmen meiner Forschungsprojekte konnte ich feststellen, dass das Predictive-Thema im Automotive Bereich bereits in vielen Unternehmen bekannt ist und eingesetzt wird. Chemie- und Pharmaindustrie sind hier sehr unterschiedlich aufgestellt, so dass eine allgemeine Aussage kaum möglich ist. Im Bereich der Lebensmittelherstellung ist das Thema Predictive aus meiner Sicht noch nicht vollumfänglich angekommen. Das gilt meines Erachtens auch für viele, gerade mittelständische, Unternehmen im Bereich des Maschinen- und Anlagenbaus, die sich mit dem Thema noch sehr schwer tun.
Instandhaltung: Dann schauen wir auf die Unternehmensbereiche!
Heller: Statt einer branchenspezifischen Darstellung ergibt aber eine Betrachtung der Unternehmensbereiche durchaus Sinn. Dort, wo ein ungeplanter Ausfall zu einem hohen Schaden führt, beschäftigen sich die Unternehmen mit prädiktiven Lösungen. Das gilt bei Chemie und Pharma im Bereich der hochautomatisierten und kritischen Herstellungsprozesse, wie zum Beispiel Mischung und Abfüllung im Reinraum, häufig nicht aber für Randthemen wie Bereitstellung und Verpackung. Vom Grundsatz her gibt es in allen Branchen Produktionsbereiche, in denen durch Predictive Maintenance Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen erzielt werden können.
Instandhaltung: Gibt es Branchen, die ohne Predictive Maintenance nicht auskommen?
Heller: Nein, vom Prinzip her muss es die auch nicht geben, denn es kommt darauf an, welche Zielsetzung man verfolgt. Mit dem Einsatz von Predictive Maintenance wird ja das Ziel verfolgt, Störungen und ungeplante Ausfälle zu vermeiden. An den Stellen, an denen eine Störung nur eine geringe Rolle spielt, weil sie etwa durch redundante Systeme abgefangen wird, könnte man auf Predictive Maintenance verzichten. Gleiches gilt für Bereiche, in denen ein Ausfall nur eine untergeordnete Bedeutung hat.
Auch wenn es akademisch klingt: Wenn ich einen Schaden, aus welchen Gründen auch immer, in Kauf nehmen will, dann kann ich auf eine Überwachung jeglicher Art verzichten.
Im Umkehrschluss bedeutet das, überall dort, wo ein ungeplanter Ausfall elementare Konsequenzen hat, wird Predictive Maintenance notwendiger Weise eingesetzt. Die Energieversorgung ist hier bedeutsam, insbesondere der Bereich der Windenergie. Auf Grund der fehlenden Möglichkeit einer kontinuierlichen vor Ort Inspektion und oft gravierenden Schäden bei Bauteilausfällen nimmt der Bereich schon seit langem eine Vorreiterrolle bei Condition Monitoring und Predictive Maintenance ein.
Instandhaltung: Im Kontext der beiden Methoden kommt ein IT-Tool immer wieder zur Sprache: Manufacturing Execution System (MES).
Heller: Die Betrachtung von MES-Lösungen hat im Kontext der Prognose schon deshalb eine große Bedeutung, weil Informationen aus dem Anlagenbetrieb und der Sensorik an einer Stelle zusammenlaufe: als Datenlieferant für Predictive Maintenance. Denn Condition Monitoring und insbesondere Predictive Maintenance haben dort Grenzen, wo der Anlagenbetrieb und die Historie nicht mit betrachtet werden. Ziel muss es ja sein, eine Prognose der Restlebensdauer oder einer ‚Time To Repair’ (TTR) auf Basis eines angenommenen Produktionsprogramms anzugeben. Das gelingt nur, wenn Zustand und Produktionshistorie berücksichtigt werden können. Bei der Auswahl von MES-Systemen sollte das Berücksichtigung finden.
Instandhaltung: Was kommt nach Predictive Maintenance? Sich selbst kontrollierende, regulierende Maschinen und Systeme auf Basis von KI?
Heller: Auf der Hannover Messe 2019 hat Professor Reimund Neugebauer, Präsident der Fraunhofer Gesellschaft, erstmals den Begriff der instandhaltungsfreien Produktion ins Spiel gebracht. Damit ist nicht das Überwinden der Naturgesetze gemeint – sondern die Sicherstellung, dass eine Produktion ohne ungeplante Störungen möglich wird. Dabei spielt die Rolle des Menschen eine entscheidende Rolle, Systeme und Mitarbeitende werden zukünftig auf die individuellen Rahmenbedingungen und Bedürfnisse hin, also empathisch miteinander agieren.
