Wir haben Antworten auf Ihre Fragen.

Die Definition von KI also zu Deutsch kĂŒnstliche Intelligenz spiegelt sich in Software, die Algorithmen beinhaltet, die durch Machine learning ZusammenhĂ€nge sichtbar machen, von denen wir frĂŒher nur trĂ€umen konnten. Das bedeutet nicht. Dass es eine einzige Software ist, sondern fĂŒr jeden speziellen Einsatz eine Software entwickelt wird. Wichtig ist nur, dass eine Vernetzung gegeben ist, damit alle Softwarepakete zusammenarbeiten können. Heute gibt es eine Vielzahl von Anbieter, die solche Software anbieten.

Ein wichtiger Einsatz fĂŒr so eine Software ist die Instandhaltung bzw. Wartung.

Dort war lange Zeit die Reaktive Instandhaltung die zeitgemĂ€ĂŸe Art der Wartung.

Die Maschinen laufen so lange, bis eine Störung, die nicht durch den Bediener beseitigt werden kann die weitere Nutzung unmöglich machen. Also es werden erst Maßnahmen ergriffen, wenn die Instandhaltung zum Einsatz kommen muss.

Wir möchten das an einem Beispiel verstÀndlich machen.

Ein Kugellager in einer Maschine verschleißt so lange, bis es kein Kugellager mehr ist, sondern 2 Ringe mit undefinierten Klumpen dazwischen. Aber funktionieren tut es nicht mehr. Da kann der Bediener so viel in seiner Arbeitsanweisung, die er als PDF zur VerfĂŒgung hat, nachlesen wie er möchte, aber starten kann er die Maschine nicht mehr. Und wie so oft war weder im Netz noch in Papierform das entsprechende PDF vor Ort. Jetzt kommt die Instandhaltungsabteilung ins Spiel, der Mitarbeiter ermittelt, dass das Kugellager defekt ist. Im Idealfall ist eines an Lager, und die Maschine lĂ€uft 2 Stunden spĂ€ter wieder. Aber das könnte auch Tage dauern, bis die Maschine wieder einsatzfĂ€hig ist.

Das bedeutet, dass zum Beispiel 2 oder 3 Tage eine oder mehrere Maschinen ausfallen. Oh je was Kosten oder Termine betrifft. Somit ist der grĂ¶ĂŸte Nachteil dieser Methode, dass Betriebsstörungen, und damit hohe Kosten sehr hĂ€ufig auftreten. Keine so gute Maßnahme.

Das war natĂŒrlich bereits frĂŒh den Unternehmen ein Dorn im Auge. Also musste die reaktive Instandhaltung durch eine bessere Wartung ersetzt werden. So wurde die vorbeugende Instandhaltung geboren.

Die ErklĂ€rung ist ganz einfach. Man wartet nicht, bis die Maschine ausfĂ€llt, sondern nimmt Maßnahmen vor, die einen Ausfall der Maschine weitgehend eliminieren. Also wird in regelmĂ€ĂŸigen AbstĂ€nden Maßnahmen durgefĂŒhrt, die das sicherstellen. Die Nachteile sind, dass eventuell bereits weit vor dem wirklichen Verschleiß Teile getauscht werden. Es entstehen also Kosten, die nicht zwingend erforderlich wĂ€ren. DafĂŒr sind Maschinenstörungen deutlich weniger.

Die Vorteile der vorbeugenden Instandhaltung / prĂ€ventive Instandhaltung sind, dass die Maschinenlaufzeiten deutlich erhöht werden, und schwere FolgeschĂ€den weitgehend vermieden werden. Damit sich auch die Kennzahlen verbessern. Das ist der große Vorteil der prĂ€ventiven Instandhaltung / vorbeugende Instandhaltung gegenĂŒber der reaktiven Wartung.

Doch nun hat eine neue Ära begonnen. Das Zeitalter der Predictive Maintanance / vorausschauende Instandhaltung (Englische Übersetzung), also eine weiter Stufe gegenĂŒber der vorbeugende Instandhaltung.

Diese hat sich in Deutschland noch nicht durchgesetzt. Obwohl diese die grĂ¶ĂŸten Vorteile in der Instandhaltung bietet. Bei Wikipedia gibt es zwar fĂŒr Predictive Maintanance ErklĂ€rungen, aber bei vorrausschauender Instandhaltung findet man noch so gut wie gar keine Definition hierfĂŒr. Also wird es Zeit, dass bei Wikipedia auch hierfĂŒr ein Eintrag erfolgt.

Dabei wird an Hand von Daten aus der Maschine der idealste Zeitpunkt fĂŒr Maßnahmen ermittelt.

Daten und idealer Zeitpunkt, wie hÀngt das zusammen?

Bei der Predictive Maintanance / vorausschauende Instandhaltungwerden die Maschinendaten fortlaufend in einer Datenbank hinterlegt. Dabei ist die genaue zeit ein wichtiger Punkt. Und die Software fĂŒr die Predictive Maintanance / vorausschauende Instandhaltung macht ein stĂ€ndiges Monotoring der Daten. Dann vergleicht sie diese mit den mit den Sollwerten. Und im Laufe der Zeit erkennt sie durch das Machine Learning, dass Daten sich verĂ€ndern, und wie diese Änderung zu interpretieren ist. Und je mehr Daten mit ihren Folgen verfĂŒgbar sind, um so genauer wird die Prognose ausfallen, wann der ideale Zeitpunkt fĂŒr eine Maßnahme ist. Dieser wird natĂŒrlich dahin verlegt, wo die Maschine stillstehen kann.

Was fĂŒr Daten werden benötigt?

In einer Maschine sind jede Menge Sensoren verbaut. Und die Werte dieser Sensoren wird in die Datenbank geschrieben. Dies geschieht ĂŒber eine Schnittstelle ĂŒblich sind der OPC UA.

Es gibt Sensoren, die mehrere Werte gleichzeitig ĂŒberwachen. Zum Bespiel Vibration, Temperatur und GerĂ€usche. Weitere Sensoren ĂŒberwachen die Lage oder zurĂŒckgelegte Wege oder die KrĂ€fte die benötigt werden.

Nehmen wir zum Beispiel einen Bohrer in der Metallbearbeitungsmaschine. Um die Tiefe des Loches genau zu bestimmen, muss er einen bestimmten Weg zurĂŒck legen. Messen zum Beispiel die Zeit die er dafĂŒr benötigt, bekommen wir eine genaue Aussage, wie scharf der Bohrer noch ist. Und damit könne wir genau bestimmen, wann der ideale Zeitpunkt fĂŒr den Wechsel des Bohrers ist. Damit die die Definition bestimmt, wann der Bohrer verschließen ist.

Oder ein anderes Beispiel ist, dass die Leistungsaufnahme eines Motors immer grĂ¶ĂŸer wird. Das wiederum kann mehrere Ursachen haben. Doch wir haben ja noch Daten von unseren Sensoren. Und da gibt es bestimmt einen Zusammenhang, dass zum Bespiel an einem Lager die Temperatur höher ist, oder das GerĂ€usche vorhanden sind, die da nichts verloren haben.

Dann erhĂ€lt der Mitarbeiter von der Wartung, der also fĂŒr die Predictive Maintanance zustĂ€ndig ist von der Software die Info, die Leistungsaufnahme des Motors X ist zu hoch und Maßnahmen erforderlich sind, und gleichzeitig treten GerĂ€usche an der Umlenkung 15 auf, und die Temperatur von Lager 14 ist deutlich ĂŒber der Norm. Super jetzt weiß er genau, worauf er achten muss, und kann sich vor Ort das ganze anschauen, und mit dem Maschinenbediener das ganze Besprechen die Teile bestellen, und an einem Wochenende die Maßnahme durchfĂŒhren. Und das ganz ohne Betriebsstörung. Die Maschine wird zum Goldesel.

Der Vorteil der Predictive Maintanance erklÀrt sich von selbst, der Produktionsprozess lÀuft ohne Störungen, Kundentermine stehen und die Kosten gehen ganz schön nach unten.

Deshalb ist es nicht so leicht verstĂ€ndlich, warum die Predictive Maintanance noch nicht richtig im Mittelstand angekommen ist. Wo man doch ein gutes Monotoring ĂŒber die Condition seiner Maschinen / Analgen hat. Denn die Kennzahlen verbessern sich erheblich, und Excel Listen werden ĂŒberflĂŒssig.

Was fĂŒr ein Unterschied ist es zwischen den was wir haben, und dem was wir haben könnten.

Ein weiterer Schritt wÀre die TPM (Total productive manufacturing) zu deutsch Totale Produktive Fertigung.

Dabei wird der gesamte Produktionsprozess gesteuert. So wird zum Beispiel, wenn ein Ofen im Einsatz ist, der die unterschiedliche Produkte unterschiedliche Temperaturen benötigt, die Produktion so gesteuert, dass ein minimaler Energieeinsatz erforderlich ist. TPM ist eine sehr hohe Stufe der Industrie 4.0.maschinen

Wie sehen also, dass im Mittelstand von Deutschland es höchste Zeit ist etwas zu tun, um nicht langfristig das Nachsehen zu haben. Damit die Unterschiede der Vergangenheit angehören.

Packen wir es an.

Wir haben Antworten auf Ihre Fragen.

Predictive-Maintenance
Welche Bedeutung hat die KI bzw. AI (artifical intelligence)?

Die Definition von KI also zu Deutsch kĂŒnstliche Intelligenz spiegelt sich in Software, die Algorithmen beinhaltet, die durch Machine learning ZusammenhĂ€nge sichtbar machen, von denen wir frĂŒher nur trĂ€umen konnten. Das bedeutet nicht. Dass es eine einzige Software ist, sondern fĂŒr jeden speziellen Einsatz eine Software entwickelt wird. Wichtig ist nur, dass eine Vernetzung gegeben ist, damit alle Softwarepakete zusammenarbeiten können. Heute gibt es eine Vielzahl von Anbieter, die solche Software anbieten.

Ein wichtiger Einsatz fĂŒr so eine Software ist die Instandhaltung bzw. Wartung.

Dort war lange Zeit die Reaktive Instandhaltung die zeitgemĂ€ĂŸe Art der Wartung.

Definition Reaktive Instandhaltung?

Die Maschinen laufen so lange, bis eine Störung, die nicht durch den Bediener beseitigt werden kann die weitere Nutzung unmöglich machen. Also es werden erst Maßnahmen ergriffen, wenn die Instandhaltung zum Einsatz kommen muss.

Wir möchten das an einem Beispiel verstÀndlich machen.

Ein Kugellager in einer Maschine verschleißt so lange, bis es kein Kugellager mehr ist, sondern 2 Ringe mit undefinierten Klumpen dazwischen. Aber funktionieren tut es nicht mehr. Da kann der Bediener so viel in seiner Arbeitsanweisung, die er als PDF zur VerfĂŒgung hat, nachlesen wie er möchte, aber starten kann er die Maschine nicht mehr. Und wie so oft war weder im Netz noch in Papierform das entsprechende PDF vor Ort. Jetzt kommt die Instandhaltungsabteilung ins Spiel, der Mitarbeiter ermittelt, dass das Kugellager defekt ist. Im Idealfall ist eines an Lager, und die Maschine lĂ€uft 2 Stunden spĂ€ter wieder. Aber das könnte auch Tage dauern, bis die Maschine wieder einsatzfĂ€hig ist.

Das bedeutet, dass zum Beispiel 2 oder 3 Tage eine oder mehrere Maschinen ausfallen. Oh je was Kosten oder Termine betrifft. Somit ist der grĂ¶ĂŸte Nachteil dieser Methode, dass Betriebsstörungen, und damit hohe Kosten sehr hĂ€ufig auftreten. Keine so gute Maßnahme.

Das war natĂŒrlich bereits frĂŒh den Unternehmen ein Dorn im Auge. Also musste die reaktive Instandhaltung durch eine bessere Wartung ersetzt werden. So wurde die vorbeugende Instandhaltung geboren.

ErklÀrung, was ist eigentlich eine vorbeugende Instandhaltung / prÀventive Instandhaltung ?

Die ErklĂ€rung ist ganz einfach. Man wartet nicht, bis die Maschine ausfĂ€llt, sondern nimmt Maßnahmen vor, die einen Ausfall der Maschine weitgehend eliminieren. Also wird in regelmĂ€ĂŸigen AbstĂ€nden Maßnahmen durchgefĂŒhrt, die das sicherstellen. Die Nachteile sind, dass eventuell bereits weit vor dem wirklichen Verschleiß Teile getauscht werden. Es entstehen also Kosten, die nicht zwingend erforderlich wĂ€ren. DafĂŒr sind Maschinenstörungen deutlich weniger.

Die Vorteile der vorbeugenden Instandhaltung / prĂ€ventive Instandhaltung sind, dass die Maschinenlaufzeiten deutlich erhöht werden, und schwere FolgeschĂ€den weitgehend vermieden werden. Damit sich auch die Kennzahlen verbessern. Das ist der große Vorteil der prĂ€ventiven Instandhaltung / vorbeugende Instandhaltung gegenĂŒber der reaktiven Wartung.

Doch nun hat eine neue Ära begonnen. Das Zeitalter der Predictive Maintanance / vorausschauende Instandhaltung (Englische Übersetzung), also eine weitere Stufe gegenĂŒber der vorbeugenden Instandhaltung.

Diese hat sich in Deutschland noch nicht durchgesetzt. Obwohl diese die grĂ¶ĂŸten Vorteile in der Instandhaltung bietet. Bei Wikipedia gibt es zwar fĂŒr Predictive Maintanance ErklĂ€rungen, aber bei vorrausschauender Instandhaltung findet man noch so gut wie gar keine Definition hierfĂŒr. Also wird es Zeit, dass bei Wikipedia auch hierfĂŒr ein Eintrag erfolgt. 

Was ist die Bedeutung / Definition der Predictive Maintanance / vorausschauende Instandhaltung?

Dabei wird an Hand von Daten aus der Maschine der idealste Zeitpunkt fĂŒr Maßnahmen ermittelt.

Daten und idealer Zeitpunkt, wie hÀngt das zusammen?

Bei der Predictive Maintanance / vorausschauende Instandhaltungwerden die Maschinendaten fortlaufend in einer Datenbank hinterlegt. Dabei ist die genaue zeit ein wichtiger Punkt. Und die Software fĂŒr die Predictive Maintanance / vorausschauende Instandhaltung macht ein stĂ€ndiges Monotoring der Daten. Dann vergleicht sie diese mit den mit den Sollwerten. Und im Laufe der Zeit erkennt sie durch das Machine Learning, dass Daten sich verĂ€ndern, und wie diese Änderung zu interpretieren ist. Und je mehr Daten mit ihren Folgen verfĂŒgbar sind, um so genauer wird die Prognose ausfallen, wann der ideale Zeitpunkt fĂŒr eine Maßnahme ist. Dieser wird natĂŒrlich dahin verlegt, wo die Maschine stillstehen kann.

Was fĂŒr Daten werden benötigt?

In einer Maschine sind jede Menge Sensoren verbaut. Und die Werte dieser Sensoren wird in die Datenbank geschrieben. Dies geschieht ĂŒber eine Schnittstelle, ĂŒblich sind der OPC UA.

Es gibt Sensoren, die mehrere Werte gleichzeitig ĂŒberwachen. Zum Beispiel Vibration, Temperatur und GerĂ€usche. Weitere Sensoren ĂŒberwachen die Lage oder zurĂŒckgelegte Wege oder die KrĂ€fte die benötigt werden.

Nehmen wir zum Beispiel einen Bohrer in der Metallbearbeitungsmaschine. Um die Tiefe des Loches genau zu bestimmen, muss er einen bestimmten Weg zurĂŒck legen. Messen zum Beispiel die Zeit, die er dafĂŒr benötigt, bekommen wir eine genaue Aussage, wie scharf der Bohrer noch ist. Und damit könne wir genau bestimmen, wann der ideale Zeitpunkt fĂŒr den Wechsel des Bohrers ist. Damit die Definition bestimmt, wann der Bohrer verschließen ist.

Oder ein anderes Beispiel ist, dass die Leistungsaufnahme eines Motors immer grĂ¶ĂŸer wird. Das wiederum kann mehrere Ursachen haben. Doch wir haben ja noch Daten von unseren Sensoren. Und da gibt es bestimmt einen Zusammenhang, dass zum Beispiel an einem Lager die Temperatur höher ist, oder dass GerĂ€usche vorhanden sind, die da nichts verloren haben.

Dann erhĂ€lt der Mitarbeiter von der Wartung, der also fĂŒr die Predictive Maintanance zustĂ€ndig ist, von der Software die Info, die Leistungsaufnahme des Motors X ist zu hoch und Maßnahmen erforderlich sind, und gleichzeitig treten GerĂ€usche an der Umlenkung 15 auf, und die Temperatur von Lager 14 ist deutlich ĂŒber der Norm. Super, jetzt weiß er genau, worauf er achten muss, und kann sich vor Ort das ganze anschauen, und mit dem Maschinenbediener das ganze besprechen, die Teile bestellen, und an einem Wochenende die Maßnahme durchfĂŒhren. Und das ganz ohne Betriebsstörung. Die Maschine wird zum Goldesel.

Vorteile des Predictive Maintenance

Der Vorteil der Predictive Maintanance erklÀrt sich von selbst, der Produktionsprozess lÀuft ohne Störungen, Kundentermine stehen und die Kosten gehen ganz schön nach unten.

Deshalb ist es nicht so leicht verstĂ€ndlich, warum die Predictive Maintanance noch nicht richtig im Mittelstand angekommen ist. Wo man doch ein gutes Monotoring ĂŒber die Condition seiner Maschinen / Analgen hat. Denn die Kennzahlen verbessern sich erheblich, und Excel Listen werden ĂŒberflĂŒssig.

Was fĂŒr ein Unterschied ist es zwischen den was wir haben, und dem was wir haben könnten.

Ein weiterer Schritt wÀre die TPM (Total productive manufacturing) zu deutsch Totale Produktive Fertigung.

Dabei wird der gesamte Produktionsprozess gesteuert. So wird zum Beispiel, wenn ein Ofen im Einsatz ist, der die unterschiedliche Produkte unterschiedliche Temperaturen benötigt, die Produktion so gesteuert, dass ein minimaler Energieeinsatz erforderlich ist. TPM ist eine sehr hohe Stufe der Industrie 4.0.maschinen

Wie sehen also, dass im Mittelstand von Deutschland es höchste Zeit ist etwas zu tun, um nicht langfristig das Nachsehen zu haben. Damit die Unterschiede der Vergangenheit angehören.

Packen wir es an.


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