04491 Digitalisierung der Instandhaltung
Die Vorteile von Predictive Maintenance für den Arbeitsschutz
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Internationale Studien belegen, dass Wartungs- bzw. Instandhaltungskräfte in größerem Maße als die übrigen Beschäftigten Belastungen wie Lärm, Vibrationen und unterschiedlichen Arten von Strahlung ausgesetzt sind. Die Digitalisierung bietet eine große Chance, den Arbeits- und Gesundheitsschutz für diese Zielgruppe deutlich zu verbessern. Dazu gehört vor allem die „Predictive Maintenance”, die „vorausschauende Wartung”, die seit einigen Jahren schon das Instandhaltungsmanagement revolutioniert. Dieser Beitrag stellt zunächst die Technologie genauer vor und vergleicht sie mit den bislang dominierenden Instandhaltungsverfahren. Die Bedeutung und die Vorteile für den Arbeits- und Gesundheitsschutz werden anschließend dargestellt. von: |
1 Grundlagen der Predictive Maintenance: Ziele, Technologie und Vorteile
„Predictive Maintenance” (im Folgenden abgekürzt mit PM) wird zumeist als „Vorausschauende Wartung” ins Deutsche übersetzt und ist einer der aktuell am meisten diskutierten Bausteine der Industrie 4.0. Aber was genau ist damit gemeint? Die Grundidee beider Wartungsmethoden ist einfach: Unternehmen statten ihre Maschinen und Anlagen mit Sensoren aus, die ständig Daten wie Temperatur, Vibrationen, Drehzahl oder Betriebsgeräusche messen. Diese Informationen schickt die Maschine dann online an ein zentrales Analysesoftwaresystem. Das System errechnet Durchschnittswerte, die den optimalen Betriebszustand der Maschine abbilden. Weicht eine Maschine zu stark von diesen Werten ab, schlägt das System sofort Alarm und setzt einen Wartungseinsatz in Gang [1]. Somit lassen sich Störungen rechtzeitig voraussagen und konkrete und problemorientierte Wartungsarbeiten einleiten.
Proaktiv anstatt reaktiv
Wesentliches Merkmal der PM ist somit seine „Proaktivität”, um damit das Eintreten von Störungen an Maschinen und Anlagen wirkungsvoller als bislang üblich zu verhindern oder zumindest deutlich zu reduzieren. Aufgrund der riesigen Datenmengen werden „Big-Data”-Techniken und Datenbanken eingesetzt. Die erfassten Messwerte und Analysedaten werden von den Maschinen und Anlagen entweder an Servicezentralen oder direkt an die Hersteller übermittelt. Um PM effizient zu betreiben, sind drei Arbeitsschritte erforderlich [1], [2]:
Wesentliches Merkmal der PM ist somit seine „Proaktivität”, um damit das Eintreten von Störungen an Maschinen und Anlagen wirkungsvoller als bislang üblich zu verhindern oder zumindest deutlich zu reduzieren. Aufgrund der riesigen Datenmengen werden „Big-Data”-Techniken und Datenbanken eingesetzt. Die erfassten Messwerte und Analysedaten werden von den Maschinen und Anlagen entweder an Servicezentralen oder direkt an die Hersteller übermittelt. Um PM effizient zu betreiben, sind drei Arbeitsschritte erforderlich [1], [2]:
