Der Einsatz von Predictive Maintenance in der industriellen Fertigung gewinnt zunehmend an Bedeutung, um unvorhergesehene Ausfälle zu verhindern und die Betriebszeit von Maschinen zu maximieren. Der Kern von Predictive Maintenance besteht darin, mithilfe von Datenanalysen den optimalen Zeitpunkt für Wartungsarbeiten zu ermitteln, bevor es zu Funktionsstörungen kommt. Doch um effektive Ergebnisse zu erzielen, müssen Unternehmen typische Fehler vermeiden und strukturierte Ansätze verfolgen.
Typische Fehler bei Predictive Maintenance
Unvollständige Datenerfassung
Ein häufiger Fehler besteht darin, unzureichende oder unvollständige Daten zu erfassen. Ohne eine solide Datenbasis ist es kaum möglich, präzise Vorhersagen zu treffen. Unternehmen verlassen sich teils auf manuelle, nicht standardisierte Datenerfassungsmethoden, was zu Lücken und Ungenauigkeiten führt. Zur Korrektur sollten Unternehmen in umfassende Sensornetzwerke investieren, um kontinuierlich Daten in Echtzeit zu sammeln und eine automatisierte Datenerfassung sicherzustellen.
Fehlende Datenanalysefähigkeiten
Selbst wenn ausreichende Daten vorhanden sind, mangelt es manchmal an den nötigen Analysefähigkeiten. Unzureichend geschultes Personal oder der Verzicht auf spezialisierte Analyse-Tools resultieren in minderwertigen oder falsch interpretierten Ergebnissen. Unternehmen sollten daher sowohl in die Schulung ihrer Mitarbeiter als auch in fortschrittliche Analysetools zur Mustererkennung investieren, um die Daten adäquat auswerten zu können.
Isolierte Implementierung ohne Integration
Ein weiterer typischer Fehler ist die isolierte Implementierung eines Predictive-Maintenance-Systems ohne Integration in bestehende Geschäftsprozesse. Dadurch bleibt das volle Potenzial der Vorhersagen ungenutzt. Die Korrektur besteht darin, das Predictive-Maintenance-System nahtlos in andere betriebliche Systeme und Prozesse zu integrieren, um einen holistischen Überblick und eine effektive Entscheidungsfindung zu gewährleisten.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
Status quo evaluieren
Beginnen Sie mit einer Bestandsaufnahme der aktuellen Wartungsprozesse und der vorhandenen Datenquellen. Identifizieren Sie Lücken in der Datenerfassung und analysieren Sie, welche spezifischen maschinellen Probleme durch Predictive Maintenance gelöst werden sollen.
Datenstrategie aufbauen
Entwickeln Sie eine Strategie für die umfassende Datenerfassung und -analyse. Berücksichtigen Sie dabei sowohl die technischen Anforderungen als auch die Notwendigkeit von Mitarbeitertrainings im Bereich Datenanalyse.
Technologien und Tools auswählen
Bewerten Sie verschiedene Sensorsysteme und Analysewerkzeuge hinsichtlich ihrer Eignung für Ihre spezifischen betrieblichen Anforderungen. Planen Sie die Implementierung und Integration dieser Werkzeuge in Ihre bestehende Infrastruktur.
Mitarbeiter schulen
In den nächsten Wochen sollten gezielte Trainings für die relevanten Mitarbeiter organisiert werden, um deren Kompetenzen in der Nutzung der neuen Systeme und Tools zu stärken. Diese Investition in Humankapital ist entscheidend für den langfristigen Erfolg des Projekts.
Pilotprojekt starten
Starten Sie mit einem Pilotprojekt an einer ausgewählten Maschine oder Produktionslinie, um die Praktikabilität und die Genauigkeit Ihrer Vorhersagen zu testen. Verwenden Sie die gewonnenen Erkenntnisse, um Prozessanpassungen vorzunehmen und die Strategie zu verfeinern.
Die konsequente Umsetzung dieser Schritte wird Ihnen helfen, die Wartungskosten zu reduzieren, die Maschinenverfügbarkeit zu erhöhen und durch verlässliche Vorhersagen das Risiko ungeplanter Ausfallzeiten signifikant zu minimieren.
