Adaptive Maintenance Scheduling

Harmonie im Produktions- und Wartungsplan

Die Ansätze der industriellen Instandhaltung eignen sich für spezifische Aufgaben mal mehr und mal weniger. Das Ziel dabei ist gleich: Instandhaltungs- und Produktionspläne möglichst in Einklang zu bringen. Da kommt Adaptive Maintenance Scheduling ins Spiel.
Bild: ©Cravetiger/gettyimages.de

Die exakte Planung von Instandhaltungszyklen für Anlagen, Fahrzeuge, Maschinen und Werkzeuge ist oft ein geschäftskritischer Prozess in Unternehmen – besonders für Fertiger. Dort beeinflussen Faktoren wie Alterung, Verschleiß, Reparatur oder Austausch das Alltagsgeschäft nicht selten erheblich. Die Folgen sind können eine stockende Produktion, zunehmende Energieverbräuche, höhere Produktionskosten oder Qualitätsprobleme sein. Mitunter kann es auch zu einer Verzögerung bei der Warenauslieferung, schlimmstenfalls sogar zum Lieferstopp, kommen.

Vorsicht: Ausfall

Doch Wartungs- und Instandsetzungsarbeiten führen in der Regel zu Ausfallzeiten, wenn sie nicht sorgfältig geplant werden. Um diese Gefahr eindämmen zu können, haben sich in den vergangenen Jahren verschiedene Maintenance-Konzepte etabliert. So existieren heute grundsätzlich vier Wartungsstrategien:

Reactive Maintenance folgt der Regel, eine Reparatur möglichst lange aufzuschieben. Man wird also prinzipiell erst dann aktiv, wenn eine Anlage oder Maschine defekt ist – eine Methode, die sich für geschäftsunkritische Anlagenumgebungen durchgesetzt hat.

Proactive Maintenance stützt sich auf Vorschläge, die von Anlagenherstellern stammen und ihren Kunden als Richtlinien für periodische Wartungen dienen. Ein Beispiel für Proactive Maintenance ist beispielswesie der Ölwechsel eines Fahrzeugs alle 10.000 Kilometer oder sechs Monate. Solche planmäßigen Instandhaltungsroutinen werden mittlerweile oft schon bei der Zulassung von Anlagen und Maschinen definiert.

Predictive Maintenance hat sich im Rahmen der Industrie 4.0 zu einem Trendthema entwickelt. Dieses Instandhaltungskonzept umfasst erstmals auch dynamische Aspekte: Informationen von ähnlichen Anlagentypen und Komponenten werden gesammelt, um sowohl Rückschlüsse auf Ursache als auch bestmögliche Behebungsmaßnahmen zu treffen. Dabei fließen sogar Variablen wie die tatsächliche und spezifische Nutzung durch den Anlagenbetreiber und sogar Faktoren wie das Wetter mit ein.

Die Condition-based Maintenance beschreibt eine zustandsabhängige Instandhaltungspolitik. Sie beinhaltet prognostizierte Handlungsempfehlungen auf Basis einer kontinuierlichen Überwachung von Maschinen. Dazu messen Sensoren den Betriebszustand einer Anlage. Die Daten werden mit festgelegten Randwerten (Indikatoren) verglichen. Bei Überschreiten der zulässigen Betriebsparameter wird festgelegt, ob eine Reparatur, Wartung oder ein Austausch einzelner Maschinenkomponenten erforderlich ist. Insbesondere bei hochwertigen bzw. hochpreisigen Maschinen hat sich dieses Wartungskonzept durchgesetzt.

Bild: FICO – Fair Isaac Germany GmbH

Mischformen in der Praxis

In der Praxis finden sich häufig Mischformen aus den unterschiedlichen Arten der Instandhaltung. Unternehmen definieren dabei ihre Wartungszyklen so, dass unterschiedliche Instandhaltungsszenarien greifen – abhängig davon, wie wichtig Anlagen und Maschinen für den Geschäftsbetrieb sind. Für gewöhnlich kommt in diesem Zusammenhang ein Zeitplan zum Einsatz, der reaktive und proaktive Wartungseinsätze enthält und zum Teil sogar unvorhergesehene Ereignisse und Korrekturmaßnahmen umfasst. Einen Schritt weiter gedacht liefern prädiktive und zustandsabhängige Methoden das Grundgerüst für eine prospektive Instandhaltungsplanung, bei der der optimale Zeitpunkt in Abstimmung mit der Produktionsplanung vorausschauend ermittelt wird.

Von guten Daten abhängig

Um reibungslose Abläufe in der Herstellung gewährleisten zu können, kommen in der Fertigung in der Regel spezielle Produktionsplaner zum Einsatz. Sie zeichnen für die Verfügbarkeit von Ressourcen und Anlagen verantwortlich. Darüber hinaus obliegt ihnen die Erstellung von Produktionsplänen. Ihr Ziel ist es, einen maximalen Nutzen von Ressourcen zu erreichen, um den größtmöglichen Wert für das Unternehmen in kürzester Zeit zu erzielen. Produktionsplaner sind allerdings davon abhängig, möglichst viele Informationen zu erhalten, um entsprechend effektive Pläne erstellen zu können. Da ihnen doch die Transparenz über einzelne Wartungspläne fehlt, sind sie schlichtweg gar nicht in der Lage, unerwartete Ereignisse wie einen Maschinenausfall, fehlendes Rohmaterial oder einen defekten Motor in ihren Kalkulationen zu berücksichtigen.

Adaptive Maintenance Scheduling

Hier kommt das Adaptive Maintenance Scheduling ins Spiel. Dieses Modell soll Unternehmen dabei unterstützen, Wartungs- und Produktionspläne miteinander zu kombinieren. Indem sowohl Wartungs- als auch Produktionspläne koordiniert, verfügbare Informationen verwendet und fortschrittliche Technologien genutzt werden, lässt sich eine Vorgehensweise definieren, die die beiden Welten Produktion und Wartung vereint. Als technologische Basis für Adaptive Maintenance Scheduling dienen zustandsabhängige Anlagen- und Maschinendaten. So lassen sich Wartungskonzepte erstellen, die auf Grundlage valider Informationen aufsetzen und mit einem Terminplanungssystem verbunden werden können. Parallel dazu fließen Daten aus aktuellen Produktionsplänen sowie manuelle Wartungsaufgaben in das Scheduling-System mit ein. Das Terminplanungssystem selbst besteht typischerweise aus einem Prognose- und einem Optimierungsmodul. Das Vorhersagemodul simuliert die Variabilität, testet die generierten Zeitpläne und löst wiederholt das Optimierungsmodul aus, um weitere Zeitpläne auf der Grundlage neuer Bedingungen zu generieren. Sind die Eignungsbedingungen erfüllt, wird ein vorgeschlagener Zeitplan an die entsprechende Benutzerschnittstelle gesendet, bevor der Plan in einem nächsten Schritt an die Betriebsleitebene übertragen und in einem Manufacturing Execution System (MES) veröffentlicht wird.

Das ideale Zeitfenster

Adaptive Maintenance Scheduling ermöglicht es Unternehmen aus produzierenden Industriebereichen, passende Zeitfenster für eine Wartung individueller Anlagen und Maschinen zu ermitteln. So berücksichtigt das Konzept beispielsweise, wann einzelne Maschinen nicht verwendet werden, um die Effizienz von Instandhaltungen zu maximieren. Gleiches gilt für Produktionsabläufe, die für Wartungsaufgaben seltener unterbrochen werden müssen. Aber auch die Verfügbarkeit entsprechender Ersatzteile lässt sich auf Basis von Adaptive Maintenance Scheduling wesentlich effizienter steuern – sie sind zur richtigen Zeit am richtigen Ort. Das Resultat sind weniger oder kürzere Maschinenstillstände innerhalb der Fertigungszeit und eine schnellere Reaktion bei gleichzeitig geringeren Beständen von Ersatzteilen. Die Folge ist eine bestmögliche Steuerung der Produktion in Echtzeit unter Berücksichtigung der Wartungszyklen.

FICO - Fair Isaac Germany GmbH

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