In der heutigen dynamischen Industrielandschaft sind Ausfallzeiten ein entscheidender Faktor, der die Produktivität erheblich beeinflusst. Selbst kurze Unterbrechungen im Betrieb von Maschinen oder Anlagen können zu betrieblichen Störungen und beträchtlichen finanziellen Verlusten führen. Die moderne Technologie versucht dem mit neuen Ansätzen wie der vorausschauenden Wartung die Stirn zu bieten.
Die Kosten von Ausfallzeiten
Bevor wir uns mit der vorausschauenden Wartung befassen, ist es wichtig, die tatsächlichen Auswirkungen von Ausfallzeiten zu verstehen. Einem kürzlich erschienenen Artikel auf der Website von Automation zufolge verlieren die größten Hersteller der Welt insgesamt fast 1 Billion Dollar pro Jahr durch Maschinenausfälle. Allein diese Tatsache unterstreicht die Bedeutung einer effektiven Maschinenwartung.
Eine Methode, die weithin Beachtung findet, um Maschinenausfälle zu minimieren, ist die vorausschauende Wartung. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, was Predictive Maintenance beinhaltet und wie sie funktioniert, laden wir Sie ein, unseren Artikel zu lesen, indem Sie hier klicken.
In diesem Artikel werden wir speziell die Frage beantworten: “Kann Predictive Maintenance ‘Zero Downtime’ – also eine Ausfallzeit, die gegen Null geht – erreichen?“
Null Ausfallzeiten - Mythos oder Wahrheit?
Es stimmt zwar, dass Predictive Maintenance die effektivste Methode ist, um ungeplante Maschinenstillstände zu reduzieren und den Instandhaltungsprozess zu optimieren, dennoch ist das Erreichen von Zero Downtime unmöglich. Dafür gibt es mehrere externe Gründe, von denen einige zu nennen sind:
Unvorhergesehene Umstände
Einige Ereignisse wie Naturkatastrophen oder größere externe Störungen wie Lieferketten- oder Cybersecurity-Probleme, Stromausfälle oder marktwirtschaftliche Veränderungen, die sich auf das Ersatzteil- oder Serviceangebot auswirken, können zu Ausfallzeiten führen, die durch Predictive Maintenance nicht verhindert werden können.
Begrenzte Ressourcen
Vorausschauende Instandhaltung erfordert eine gut ausgebaute Infrastruktur mit Sensoren, Datenanalysetools und qualifiziertem Personal. Kleinere Unternehmen oder solche mit begrenzten Ressourcen können bei der vollständigen Umsetzung dieser Strategie auf Einschränkungen stoßen. Aber auch große Unternehmen können nicht jede einzelne Komponente überwachen. Wichtig ist, dass die Auswahl der zu überwachenden Komponenten und Parameter auf einem gründlichen Verständnis beruht, welche kritisch für die weiterführung des Betriebes sind und welche besonders fehleranfällig mit Bick auf Ausfallzeiten oder Sicherheitsrisiken sind.
Menschliche Fehler
Trotz vorausschauender Warnungen können bei Wartungsarbeiten oder bei der Reaktion auf Anlagenprobleme immer noch menschliche Fehler auftreten, die möglicherweise zu Ausfallzeiten führen.
Komplexe Systeme
In hochkomplexen industriellen Systemen kann es schwierig sein, einige Anlagenausfälle genau vorherzusagen, insbesondere wenn mehrere Faktoren zum Ausfall beitragen.
Es besteht häufig die weitverbreitete Fehlvorstellung, dass die Umsetzung von Predictive Maintenance mühelos und unmittelbar durch einen standardisierten Algorithmus erreicht werden kann. In der Realität erfordert ein erfolgreicher Einsatz von Predictive Maintenance oft erhebliche Vorlaufzeiten, in denen Daten akribisch gesammelt und anschließend mithilfe von Algorithmen zur Mustererkennung verwendet werden, um eine schrittweise Optimierung der Prozesse zu erzielen.
Anfängliche Herausforderungen bei der Implementierung
Der Übergang von einem reaktiven zu einem vollständig vorausschauenden Instandhaltungskonzept kann ein komplexer Prozess sein, dessen effektive Umsetzung Zeit erfordert.
Obwohl Predictive Maintenance dem Ziel, ungeplante Ausfallzeiten auf Null zu reduzieren, bemerkenswert nahe kommen kann, wird der Begriff “Zero Downtime” oft eher als erstrebenswertes Ziel denn als absolute Garantie verwendet. Das Hauptziel der vorausschauenden Instandhaltung besteht darin, ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren, die Instandhaltungsaktivitäten zu optimieren und die betriebliche Effizienz so weit wie möglich zu verbessern.
In der Praxis sollten Unternehmen, die vorausschauende Instandhaltung einführen, mit einer erheblichen Verringerung der ungeplanten Ausfallzeiten rechnen, was zu höherer Zuverlässigkeit und Kosteneinsparungen führt. Sie sollten jedoch auch auf die Möglichkeit seltener und unvorhergesehener Ereignisse vorbereitet sein, die immer noch zu Ausfallzeiten führen können, wenn auch in deutlich geringerem Umfang als bei einem rein reaktiven Wartungsansatz.
No-Code-Tools und Null-Ausfallzeiten
Mit den jüngsten Entwicklungen von No-Code-Tools wie Paze Industries ist der Weg zu Null Maschinenstillstand etwas kürzer geworden. Diese neuartigen No-Code-Tools bieten eine intuitive und benutzerfreundliche Schnittstelle, die es Mitarbeitern aus verschiedenen Abteilungen ermöglicht, aktiv am vorausschauenden Wartungsprozess teilzunehmen.
Die No-Code-Tools von Paze Industries zum Beispiel erleichtern den Einsatz von Sensoren, die Datenerfassung und die Analyse der Ergebnisse. Die Benutzer können Sensoren einrichten, um Daten zu sammeln und automatische Arbeitsabläufe zu erstellen, um Warnungen und Benachrichtigungen auszulösen, wenn Anomalien entdeckt werden. Diese Demokratisierung der vorausschauenden Instandhaltung verringert die Abhängigkeit von spezialisierten IT- oder Data-Science-Teams und macht sie für Wartungstechniker, Ingenieure und sogar nichttechnisches Personal zugänglich.
Darüber hinaus werden diese Tools oft mit vorgefertigten Anwendungen und einer breiten Palette professioneller Dienstleistungen geliefert, so dass Unternehmen die Leistung der Datenanalyse schnell nutzen können, ohne dass sie eigenen Code entwickeln müssen. Dieser Ansatz beschleunigt die Einführung der vorausschauenden Instandhaltung, minimiert die Implementierungshürden und trägt letztlich dazu bei, die Ausfallzeiten zu reduzieren und den Betrieb zu optimieren. In einer Welt, in der die Zeit bis zur Erkenntnis entscheidend ist, bieten No-Code-Tools wie die von Paze Industries einen vielversprechenden Weg zur Rationalisierung von Predictive-Maintenance-Praktiken und zum Erreichen des Ziels minimaler ungeplanter Ausfallzeiten.
Schlussfolgerung
Die vorausschauende Instandhaltung ist ein dynamischer Bereich, der sich ständig weiterentwickelt, wobei das ultimative Ziel, keine Ausfallzeiten zu haben, im Mittelpunkt steht. Auch wenn es aufgrund unvorhergesehener Umstände schwierig sein mag, absolute Null-Ausfallzeiten zu erreichen, können Unternehmen, die Predictive Maintenance einsetzen, ungeplante Ausfallzeiten erheblich reduzieren, ihren Betrieb optimieren und sich einen Wettbewerbsvorteil in der schnelllebigen Industrielandschaft von heute verschaffen. Sie stellt einen proaktiven, datengesteuerten Ansatz dar, der für Unternehmen, die im Zeitalter von Industrie 4.0 erfolgreich sein wollen, unerlässlich ist.
