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Die ÖVIA

Wissenschaftlich fundiert, praxisorientiert & unabhängig

Beiträge zum ÖVIA Tagungsband 2017

Anlagenübergreifende Dateninfrastruktur zur proaktiven Instandhaltung und Prozessverbesserung

  • Ulrich LETTAU
    Dr.-Ing., CEO, iba AG

Aufgrund des Zusammenwachsens von Automatisierungstechnik mit IT-Technologien verändert sich auch die Aufgabe der Instandhaltung. In den meisten Produktionsanlagen sind Automatisierungslösungen unterschiedlicher Hersteller und unterschiedlichen Alters im Einsatz. Komplexe technische Prozesse vor diesem Hintergrund anlagenübergreifend und unverfälscht zu erfassen, zu analysieren und daraufhin zu optimieren ist eine Herausforderung und kann über den gesamten Lebenszyklus einer Anlage nur über datenbasierte Ansätze beherrscht werden. Dabei ist es wichtig, das dynamische Prozessverhalten einer Anlage in seiner Gesamtheit zu erfassen und zu verstehen, um im Hinblick auf Fehlerbeseitigung und Optimierung sicher und richtig reagieren zu können. Anhand eines am Markt etablierten Messsystems wird ein vierstufiges Vorgehensmodell vorgestellt, das es ermöglicht, Produktions-, Prozess- und Qualitätsdaten auf einer firmenübergreifenden digitalen Plattform bereitzustellen. Damit werden Instandhalter in die Lage versetzt, komplexe Produktionsprozesse transparent zu machen, diese autonom zu überwachen, zu analysieren und zu optimieren. Abschließend wird noch auf die Möglichkeiten eingegangen, durch die Sensorik der Automatisierung nicht erfassbare Effekte mittels einer mit den Messdaten synchronisierten Aufzeichnung von Videodaten begreif- und beherrschbar zu machen.

Lean Smart Maintenance - Controlling

  • Hubert BIEDERMANN
    o.Univ.-Prof. Dr.mont., Departmentleiter WBW, Montanuniversität Leoben, Präsident der ÖVIA

Die Digitalisierung verändert Unternehmen und damit auch die Instandhaltung umfassend, wobei alle Managementfunktionen betroffen sind. Der vorliegende Beitrag beschreibt ein antizipatives Instandhaltungskonzept mit dem koordinationsorientierten Controlling Design. Die Ausrichtung der komplexer werdenden Instandhaltung auf ein einheitliches Zielsystem unter der Prämisse der Wertschöpfung verlangt nach Anpassungen in den Steuerungsprozessen und -strukturen. Dabei ist die Schwachstellenanalyse ein zentrales Element, die u. a. durch Big Data neue Möglichkeiten zur Wahrung der Steuerungsaufgabe schafft.

Meilensteine auf dem Weg zur Smart Maintenance

  • Timo VEITH
    Leiter Instandhaltung Produktionsanlagen, Volkswagen Sachsen GmbH

In Zeiten permanenter Herausforderung nach Steigerung von OEE und technischer Verfügbarkeit, Kosteneffizienz und Industrie 4.0 müssen auch die Instandhaltungsabteilungen ihren Beitrag zu diesen Prozessen leisten. Hierbei erfolgreich zu agieren, erfordert zum einen den Ist-Stand genau zu kennen und zu analysieren und zum anderen Methoden zu entwickeln noch effizienter zu sein, Stillstandszeiten zu verkürzen oder ganz zu vermeiden und Ressourcen so sparsam wie möglich einzusetzen. Das Motorenwerk Chemnitz beschäftigt sich seit einigen Jahren mit verschiedenen Methoden und Systemen um diese Ziele zu erreichen. Einige davon sind entwickelt, getestet, ausgerollt und werden permanent weiterentwickelt, andere befinden sich in der Konzept- oder Testphase. Es findet dazu ein reger Austausch zwischen den Volkswagen-Werken statt.

Effizienzsteigerung in der Instandhaltung

  • Jörg UHLIG
    Dr.-Ing., Teamleiter Projekte Stahlwerk
  • Anna-Maria LEITNER
    Dipl.-Ing., Leitung Projekte Prozessmanagement
  • Udo GLÄSEL
    Fachgebietsleiter rechnergestützte Instandhaltung
  • Simon WINKELMANN
    BEng, Teamleiter Methoden und Systeme
  • Andreas van GISTEREN
    Dipl.-Ing., Leitung Projekte Prozessmanagement
  • alle Hüttenwerke Krupp Mannesmann GmbH

Zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit wurde ein Programm in der Instandhaltung gestartet, mit dem Ziel die Verlustzeiten zu reduzieren und damit die Effizienz der Eigenleistung zu erhöhen. Das Programm sieht einen standardisierten Prozess vor, der für jeden Instandhaltungsbereich in einem ca. 14-wöchigen Einführungsprozess individuell angepasst wird. Die gesamte Umsetzung erstreckt sich über zwei Jahre. Die Ergebnisse werden durch Kennzahlen visualisiert und in allen Unternehmensebenen besprochen.

Herausforderungen in der Ausgestaltung von Industrie 4.0 Lösungen

  • Kai LORENTZEN
    Dr.-Ing., Automotive Electronics, Project Industry 4.0, Robert Bosch GmbH

Der flächendeckende Einzug von Industrie 4.0 Lösungen in der deutschen Industrie hat noch nicht stattgefunden. Der nur schwer messbare Nutzen und eine mögliche Verlangsamung der Prozesse durch die Implementation moderner Industrie 4.0 Lösungen verhindern die durchdringende Einführung. Die vorliegende Arbeit beschreibt die Herausforderungen und Veränderungen, die mit der Einführung von Industrie 4.0 Lösungen einhergehen. Die Erkenntnisse basieren auf Interviews mit Fertigungsmitarbeitern verschiedener produzierender Unternehmen. Anhand der Ansätze des Lean Manufacturing und den Aktivitäten von Toyota werden Entwicklungen und Lösungsansätze bei der Implementation in bestehende System-Architekturen und Produktionsprozesse vorgestellt. Zusätzlich wird dargestellt, wie Benutzeroberflächen in Industrie 4.0 Applikationen als Schlüssel in der Mensch und Maschine Kommunikation funktionieren und Probleme über einen konsequenten Nutzerfokus gelöst werden können.

Best Practice durch Benchmarking

  • Hanna JÖCHLINGER
    MSc, Wissenschaftliche Mitarbeiterin
  • Johann JUNGWIRTH
    MSc, Wissenschaftlicher Mitarbeiter
  • beide Lehrstuhl Wirtschafts- und Betriebswissenschaften, Montanuniversität Leoben

Benchmarking stellt eine Methode zur kontinuierlichen Weiterentwicklung von Unternehmen dar, indem Verbesserungspotenziale durch den Vergleich mit den Branchenführern abgeleitet werden. Für Instandhaltungsorganisationen bietet der MA² – Maintenance Award Austria als Preis für die beste IH-Organisation Österreichs die Möglichkeit, an einer Benchmark-Studie teilzunehmen um von den besten Organisationen Österreichs zu lernen. Die Datenerhebung der teilnehmenden Unternehmen im Rahmen des Preises erfolgt dabei mittels eines Fragebogens, welcher auf einem Bewertungsmodell in elf Potenzialfeldern beruht. Die seit 2012 geführte Datenbank kann bereits Daten von über 100 Unternehmen verschiedener Branchen zum Vergleich verzeichnen. Im Rahmen von gesamtheitlichen, branchenübergreifenden Auswertungen der Datensätze aller bisherigen teilnehmenden Unternehmen konnten die Kategorien Managementsysteme und –konzepte sowie Instandhaltungsstrategie mit den größten Verbesserungspotenzialen für Instandhaltungsorganisationen ermittelt werden. Dabei wird deutlich, dass eine Entwicklung in Richtung schlanker, wissensbasierter Managementsysteme, welche eine dynamische Anpassung der Instandhaltungsstrategie ermöglichen, zu erfolgen hat.

Informationsmanagement und -technologien in der Instandhaltung

  • Christoph JASCHINSKI
    Dr.-Ing., Chef Sales Officer / Global Board of Management, Leadec Holding GmbH

Im Rahmen von Industrie 4.0 wird oft diskutiert, wie die Automatisierung der Produktion am besten realisiert werden kann und welche Systeme, Werkzeuge und Hilfsmittel hierzu geeignet sind. Ohne menschliche Hilfe, vor allem in der Instandhaltung, ist eine Umsetzung von Industrie 4.0 auch zukünftig nicht zu machen. Dies mag paradox klingen, aber das Wichtigste in einer individualisierten und vernetzten Produktion bleibt der Mensch. Hier stellt sich die Frage, mit welchen Digitalisierungswerkzeugen zukünftig die Menschen in einem Werk bestmöglich unterstützt werden können, gerade dann, wenn die technische Komplexität der Anlagen und Maschinen zunimmt und die zur Verfügung stehenden Menschen aufgrund ihrer Qualifikation, Erfahrung und spezifischen Kenntnisse vor Herausforderungen stehen, diese Komplexität zu beherrschen und die erwartete Produktionseffizienz im betrieblichen Alltag schnell realisieren zu können.

Predictive Maintenance

  • Patrick STRAUSS
    MSc, Doktorand, BMW Group München
  • Rene WÖSTMANN
    MSc, Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Institut für Produktionssysteme, TU Dortmund
  • Jochen DEUSE
    Univ.-Prof. Dr.-Ing., Leiter des Instituts für Produktionssysteme, TU Dortmund

Neue Technologien fördern die fortschreitende Digitalisierung sowohl im Consumer- als auch im industriellen Umfeld. Speziell in der Instandhaltung ergeben sich dabei neue Möglichkeiten, Störungen und Ausfälle zu prognostizieren und durch die Echtzeit-Auswertung relevanter Datenströme eine prädiktive Instandhaltung (Predictive Maintenance) erfolgreich umzusetzen. Im Rahmen dieses Beitrags wird die Entwicklung und Umsetzung eines Predictive-Maintenance-Systems auf Basis von kostengünstigen Embedded Systems (Mikrorechnern) und Sensorik aus dem Consumer-Bereich vorgestellt. Dies beinhaltet sowohl die Entwicklung eines Low-Cost Sensorkits, dessen Anbindung an das Internet of Things (IoT) sowie darauf aufbauend die Anwendung von Data Analytics, um Prognosemodelle für drohende Ausfälle zu erstellen und kritische Muster in den Daten zu erkennen. Das entwickelte System wird anhand eines durchgängigen Anwendungsfalls bei der BMW Group demonstriert.

Dynamische Grenzwerte für intelligente Instandhaltung

  • Patrick BANGERT
    CEO, algorithmica technologies GmbH

Durch Sensorik und Condition-Monitoring-Systeme werden viele Messreihen aufgezeichnet und sollen analysiert und alarmiert werden. Vielerorts führt dies zu hohem menschlichen Aufwand. Automatisch analysierende Methoden sind wichtig, um die Alarmflut für den menschlichen Experten zu limitieren. Anstatt jede Messreihe mit festen Grenzwerten zu versehen, die zu Alarmen führen sobald der Messwert den Grenzwert schneidet, ist es oft sinnvoll, einen dynamischen Grenzwert einzuführen. Diesem liegt ein berechnendes Modell zugrunde, welches anhand anderer Messwerte den Erwartungswert des interessanten Wertes bestimmt und einen Konfidenzintervall bestimmt. Somit verschiebt sich der erlaubte Bereich je nach Situation von selbst. Man bekommt in Summe weniger Alarme und die Alarme, die man bekommt, sind häufiger reale Alarme.

Vernetzte Maschinen - Vernetzte Instandhaltung

  • Alexander MEISINGER
    Mag. MSc, Head of Sales, STIWA Manufacturing Software
  • Kurt GRUBER
    Head of Business Unit After Sales, STIWA Manufacturing Software

Die Vernetzung von Montageanlagen, Produkten und Komponenten und weiteren am Produktionsprozess beteiligten Systemen ist das Merkmal einer Vernetzten Produktion bzw. Instandhaltung. In der diskreten Produktion ist das effiziente Instandhalten von Montageanlagen mit Hilfe intelligenter Datenkonzepte und -analysen ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal und birgt hohes Einsparungspotential. Die Prozess-Sicherheit und intelligente Vernetzung aller am Prozess beteiligten Systeme unterstützen dabei jede Instandhaltungsstrategie. Die Grundlage dazu, die Daten als Quelle der Wertschöpfung für Produktion und Instandhaltung zu nutzen, wird bereits beim Anlagenbau gelegt. Werden die richtigen Schritte gesetzt, wird eine Steigerung der Gesamtanlageneffektivität um 10 bis 20 Prozentpunkte erreichbar.

Schwachstellenanalyse zur Gewährleistung der Handlungsfähigkeit in komplexen Systemen

  • Robert BERNERSTÄTTER
    Dipl.-Ing., Wissenschaftlicher Mitarbeiter
  • Robin KÜHNAST
    Dipl.-Ing., Wissenschaftlicher Mitarbeiter
  • beide Lehrstuhl Wirtschafts- und Betriebswissenschaften, Montanuniversität Leoben

Die klassischen Methoden der Schwachstellenanalyse zeichnen sich durch eine hohe Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Einflussfaktoren aus. Diese Flexibilität wird allerdings durch ein rigoroses Ausschlussprinzip erreicht, da große Datenmengen mit lediglich zweidimensionalen Techniken gefiltert werden müssen. Die Analysen gleichen einem iterativen Verfahren, bei dem nicht ausgeschlossen werden kann, wichtige Informationen während der Durchführung zu verlieren. In dem folgenden Beitrag wird ein Verfahren vorgestellt, das unendlich viele Dimensionen simultan auf Schwachstellen analysieren kann. Mittels einer Kombination aus Assoziations- und Generalized Sequential Pattern Analyse können Ursache-Wirkungsbeziehungen statistisch belegt und in die konventionelle Schwachstellenanalyse eingebettet werden.

Optimierung des anlagenspezifischen Instandhaltungsstrategiemix

  • Alfred KINZ
    Dipl.-Ing., Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Lehrstuhl WBW, Montanuniversität Leoben
  • Werner SCHRÖDER
    Dr., IH-Leiter mechanische Fertigung, BMW Motoren GmbH
  • Theresa PASSATH
    Dipl.-Ing., Wissenschaftliche Mitarbeiterin, Lehrstuhl WBW, Montanuniversität Leoben
  • Patrick PRAHER
    MSc, Researcher Data Analysis Systems, Software Competence Center Hagenberg
  • Bernhard FREUDENTHALER
    Dr., Executive Head Data Analysis Systems, Software Competence Center Hagenberg

Die wertschöpfungsorientierte Gestaltung des Instandhaltungsmanagements ist ein wesentlicher Erfolgsfaktor für ein produzierendes Unternehmen und übergeordnetes Ziel des Lean Smart Maintenance Konzepts. Die Instandhaltungsstrategie hat wesentlichen Einfluss auf die Effektivität der Instandhaltung und somit auf deren Wertschöpfungsbeitrag. Durch sich permanent verändernde Umfeldbedingungen ändern sich auch die Ziele der Instandhaltung. Die aus dem Zielsystem abgeleitete Instandhaltungsstrategie muss daher dynamisch an diese Veränderungen angepasst werden. Der Beitrag stellt eine Methodik zur Optimierung und dynamischen Anpassung des Instandhaltungsstrategiemix an den nach Kosten- und Risikoaspekten wichtigsten Anlagen vor, und erklärt die Methodik ausführlich am Fallbeispiel der mechanischen Fertigung des BMW Group Werks Steyr.

Total Productive Management

  • Matthias DUDDECK
    Leiter TPM-Management, Evonik Ressource Efficiency GmbH

Die Einführung, Umsetzung und Weiterentwicklung von Total Productive Management hat sich das Segment Resource Efficiency von EVONIK Industries AG als Ziel gesetzt. Im Fokus steht die Senkung der Instandhaltungskosten. Dies wird als Voraussetzung zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit gesehen. Mit der autonomen und geplanten Instandhaltung sind die Voraussetzungen dafür geschaffen worden. Die ersten Stufen der Umsetzung in diesen beiden Säulen sind erreicht. Wir stellen aber auch immer wieder fest, dass es bis zur vollständigen Umsetzung noch ein sehr langer Weg ist. Das dafür auch die unternehmenspolitischen Rahmenbedingungen gegeben sein müssen, wurde anhand der Barrieren und Hindernisse aufgezeigt. Die Ausweitung von TPM auf die anderen Geschäftsbereiche des Konzerns ist neben dem Beginn in der Administration der nächste Schritt. Die in der Schnittmenge zur Instandhaltung befindlichen administrativen Prozesse werden in der Folge der Umsetzung immer transparenter und dadurch Probleme sichtbarer. Diese Prozesse müssen zukünftig analysiert und optimiert werden. Aufgrund der gemachten Erfahrungen in Produktion und Technik kann hier auf eine solide Organisationsstruktur zurückgegriffen werden. Dies ist die Voraussetzung für das weitere organische Wachstum. Die Grundlagen für die ganzheitliche Optimierung sind nun vorhanden. Die TPM-Thematik ist im gesamten Geschäftsbereich von Resource Efficiency & Additives platziert und ein Begriff. Wir sind überzeugt davon, dass die permanente Verbesserung an den Prozessen uns zu einem wettbewerbsfähigen und adaptiven Unternehmen macht.

Service 4.0 und Predictive Maintenance

  • Sebastian FELDMANN
    Partner, Roland Berger GmbH

Predictive Maintenance ist eine hervorragende Möglichkeit, der Differenzierung im Service aus Kundensicht – und ein möglicher (nicht zwingender) Baustein eines 360° Service- und digitalen Geschäftsmodells, der auf vorhandenen Fähigkeiten der Service-Erbringung aufbauen können muss. Es kann stark zur Service-Differenzierung beitragen und sowohl differenziertes Wachstum als auch nachhaltige Profitabilität bieten. Dazu bedingt es zwingend der Einbettung in ein Service-Gesamtkonzept aus physischen und digitalen Komponenten – nur in einem stimmigen, gesamtheitlich integrierten Serviceansatz kann Predictive Maintenance sein volles Potenzial entfalten.

 

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