Stammdaten-Management als Basis intelligenter Instandhaltung

Verlässliche und vollständige Stammdaten bilden das Fundament eines jeden Unternehmens. Wenn das Stammdaten-Management aber schlecht geführt bzw. nicht vollständig ist, erschwert oder verhindert das die Generierung von wichtigen Insights. Diese Erkenntnisse sind wichtig, um mögliche Schwachstellen zu identifizieren, zu eliminieren und somit die Produktionsausfallzeiten zu reduzieren.
Bild: IAS Mexis GmbH

In der Regel erfolgt das Stammdaten-Management in einem ERP-System. Hier werden vor allem Anforderungen aus dem Controlling berücksichtigt, um alle betriebsinternen Prozesse entsprechend zu bewerten. Allerdings gehen Anforderungen der Instandhaltungs-Abteilung an das Stammdaten-Management über die des Controllings hinaus.

Wenn verfügbare Stammdaten oft auf der Maschinenebene enden, ist es für das strategische Instandhaltungs-Management schwierig, sinnvolle und wichtige Informationen über die wirklichen Gründe von Störungen und Maschinenstillstände zu bekommen. Denn es ist ja nicht eine Maschine als Ganzes für Störungen und Stillstände verantwortlich – es sind oft einzelne Komponenten, die verschleißen und so schlussendlich Produktionsausfälle verursachen. Es ist auch nachgewiesen, dass baugleiche Maschinenkomponenten, je nach Einsatzort und standortspezifischer Belastung unterschiedliche Lebenszyklen entwickeln und individuelle Instandhaltungsintensitäten erfordern. Aus diesem Grund ist es für die Planungs- und Steuerungsebene von Instandhaltungsabteilungen unabdingbar, dass Stammdaten auch unterhalb der Maschinenebene erfasst und in einem Managementsystem ausgewertet werden können. Werden diese Daten mit wichtigen ‚Meta‘-Informationen wie z.B. Engpass-Situationen, Betriebszeiten sowie Umwelt- und Belastungsparameter angereichert, liefern diese wichtigen Kennzahlen für die Planung von Personal und den Einsatz von Ersatzteilen. Darüber hinaus können Schwachstellen schneller identifiziert, eliminiert und somit Ausfallzeiten reduziert werden. Ein vollständiges Stammdatenmanagement ist somit das Fundament für eine intelligente Instandhaltung.

Das Diva Ecosystem sorgt für eine größere Wettbewerbsfähigkeit, indem OEE und Produktionsoutput gesteigert werden.
Das Diva Ecosystem sorgt für eine größere Wettbewerbsfähigkeit, indem OEE und Produktionsoutput gesteigert werden. – Bild: IAS Mexis GmbH

Die intelligente Instandhaltungslösung Diva Ecosystem von IAS Mexis ermöglicht es in kürzester Zeit alle notwendigen Stammdaten zu implementieren, diese mit im System enthaltenen Expertensystem zu verknüpfen und unter Einsatz von spezifischen Algorithmen zu nutzen. Das bedeutet eine schnelle Implementierung, eine Reduzierung von Maschinenausfallzeiten und eine bessere Planung der Ressourcen.

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Analog Devices GmbH
Bild: Analog Devices GmbH
Warum vorausschauende Wartung?

Warum vorausschauende Wartung?

Allein in Fabriken in den USA entstehen pro Jahr ungeplante Ausfallzeiten von 14 Millionen Stunden. Die Ursache dafür, Systemfehler, bescheren der Industrie Kosten in Milliardenhöhe. Um solche Szenarien zu verhindern,
nutzen Fabriken in der Regel einen teuren manuellen Ansatz: Experten sammeln Daten, um den Zustand der
Anlagen zu beurteilen. Auch kommen oft Sensorlösungen zum Einsatz, die jedoch nicht alle möglichen Ausfälle zuverlässig erkennen können. Mehr Potenzial versprechen Systemlösungen für die vorausschauende Wartung.

Bild: Roxon
Bild: Roxon
Online-Zustandsüberwachung für Gurtförderanlagen

Online-Zustandsüberwachung für Gurtförderanlagen

Schmersal stellt über seinen Systempartner Roxon eine vollautomatisierte Online-Zustandsüberwachung für Gurtförderanlagen vor: Der HX170 basiert auf einer optischen Zustandsüberwachung des Oberflächenprofils, wodurch alle möglichen Beschädigungen der Verbindungsstellen sowie Längsschlitze, Risse und Löcher an der Bandoberfläche erkannt werden sollen.

Bild: Fraunhofer-Institut IGD/©angkhan/stock.adobe.com
Bild: Fraunhofer-Institut IGD/©angkhan/stock.adobe.com
Risiken verringern: Fraunhofer-Software entwickelt FMEA weiter

Risiken verringern: Fraunhofer-Software entwickelt FMEA weiter

Ob autonomes Fahrzeug in der Intralogistik oder Werkzeugmaschine in der industriellen Fertigung: Fehler und Ausfälle einzelner Geräte und Komponenten sind nicht immer zu vermeiden. Deren Wahrscheinlichkeit einzuschätzen und den Aufbau technischer Systeme hinsichtlich ihrer Betriebs- und Prozesssicherheit zu verbessern, ist daher umso wichtiger. Mit proSvift entwickelten Forschende des Fraunhofer IGD ein neues Analysewerkzeug, das auf einer probabilistischen Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) basiert und intuitiv steuerbar ist. Anwender sollen so Produktionsausfälle, kritische Auswirkungen und Folgekosten reduzieren können.