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Grundlagen

Predictive Maintenance: Voraussetzungen und wann Intervallwartung günstiger ist

4 Min LesezeitRedaktion Dögel GmbHReihe: Das ABC der Digitalisierung

Um Ausfälle vorhersagen zu können, brauchen Sie Ausfälle, dokumentierte, mit Datum und Ursache. Was Predictive Maintenance bedeutet, steht im Glossar unter Predictive Maintenance. Hier geht es um die Voraussetzungen: welche Daten nötig sind, für welche Anlagen es sich lohnt und wann die einfachere Strategie die richtige ist.

Die vier Wartungsstrategien im Überblick

  • Reaktiv. Reparieren, wenn es kaputt ist. Für unkritische, schnell austauschbare Teile die günstigste Strategie, und das bleibt sie.

  • Präventiv, intervallbasiert. Tauschen nach Zeit oder Laufleistung. Einfach, planbar, tauscht aber auch Teile, die noch gut sind.

  • Zustandsorientiert. Tauschen, wenn ein Messwert eine Grenze überschreitet: Temperatur, Schwingung, Öldruck. Braucht Sensorik, aber kein Modell.

  • Prädiktiv. Vorhersagen, wann ein Ausfall eintritt, aus dem Verlauf vieler Messwerte. Braucht Sensorik, Historie und ein Modell.

Die Stufen bauen aufeinander auf. Wer die dritte nicht hat, kann die vierte nicht überspringen.

Voraussetzungen für Predictive Maintenance

Drei Dinge, und das dritte fehlt fast immer:

Sensorik am richtigen Ort. Schwingung, Temperatur, Strom, Druck, abhängig vom Schadensmechanismus. Ein Sensor, der die falsche Größe misst, liefert saubere Daten ohne Aussage.

Ausreichende Messfrequenz. Ein Wert pro Stunde erkennt keinen Lagerschaden. Bei Schwingungsanalyse liegen die relevanten Frequenzen deutlich höher, und das ist ein Grund, weshalb die Auswertung vor Ort stattfindet, siehe Edge Computing in der Produktion.

Fehlerhistorie. Ein Modell lernt aus Beispielen. Ohne dokumentierte Ausfälle mit Datum, Bauteil und Ursache gibt es nichts zu lernen. Genau hier scheitern die meisten Vorhaben: Die Instandhaltung hat repariert, aber nicht erfasst.

Für welche Anlagen sich Predictive Maintenance lohnt

Drei Merkmale müssen zusammenkommen: Der Ausfall ist teuer, er kommt unangekündigt, und er tritt häufig genug auf, dass es Daten gibt.

Die Dögel GmbH setzt bei Predictive Maintenance 20 bis 30 Prozent weniger Stillstände an, unter den Voraussetzungen, die auf unserer Seite zu Digital Operational Excellence neben den Zahlen stehen. Der Hebel entsteht dort, wo ungeplante Ausfälle heute einen erheblichen Teil der Anlagenverfügbarkeit kosten.

Umgekehrt: Für eine Anlage, die zweimal im Jahrzehnt ausfällt, gibt es keine Datengrundlage, und der Intervalltausch bleibt die vernünftige Antwort. Dasselbe gilt für Bauteile, deren Tausch weniger kostet als die Sensorik, die den Tausch vorhersagen soll. Diese Rechnung wird selten aufgestellt und beendet manches Vorhaben schon vor dem ersten Angebot.

Warum Predictive-Maintenance-Projekte im Mittelstand scheitern

Am fehlenden Gegenwert. Ein Modell sagt einen Ausfall in drei Wochen voraus, und dann? Wenn kein Ersatzteil verfügbar ist, kein Zeitfenster im Plan steht und niemand zuständig ist, ändert die Vorhersage nichts.

Eine Vorhersage ohne Handlungsspielraum ist eine Nachricht, keine Verbesserung.

Deshalb gehört zur Einführung immer die Frage nach dem Vorlauf: Wie viele Tage Vorwarnung brauchen Sie, damit Ersatzteil, Personal und Produktionsfenster zusammenkommen? Diese Zahl bestimmt, wie gut das Modell sein muss, und ob es überhaupt eines braucht.

Predictive Maintenance in der Digitalisierungsstrategie: Stufe 3 im DOpE-Modell

In der Digitalisierungspyramide der Dögel GmbH gehört Predictive Maintenance zur Stufe 3, der datenbasierten Steuerung. Darunter liegen die digitale Grundlage mit Anlagenstammdaten und Instandhaltungshistorie sowie der vernetzte Betrieb mit angebundenen Maschinen.

Wer keine gepflegte Instandhaltungshistorie hat, hat kein Modellproblem, sondern ein Dokumentationsproblem. Mehr dazu im Beitrag Was ist Digital Operational Excellence?

Predictive Maintenance einführen: die ersten drei Schritte

1. Ausfälle auswerten. Welche Anlage hat in den letzten drei Jahren die teuersten ungeplanten Stillstände verursacht? Dort und nur dort beginnen.

2. Historie prüfen. Sind die Ausfälle mit Datum, Bauteil und Ursache erfasst? Wenn nein, ist die saubere Erfassung der erste Schritt, und schon der bringt Erkenntnisse.

3. Vorlauf festlegen. Wie viele Tage Vorwarnung brauchen Sie, um wirklich zu handeln?

Diese drei Schritte lassen sich selbst gehen. Wer es strukturiert will, bekommt es als DOpE-Analyse: eine Bewertung, welche Anlagen sich eignen, welche Datengrundlage fehlt und welche Maßnahme nach Wirtschaftlichkeit zuerst kommt.

Sprechen Sie uns an. Wir sagen Ihnen auch, wenn Intervallwartung für Ihre Anlagen die günstigere Antwort bleibt.

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