Instandhaltung

Präzision. Leidenschaft. Geduld.

Was man aus der Pflege eines perfekten Rosengartens über vorbeugende Wartung lernen kann

Die positiven Auswirkungen der vorbeugenden Wartung (Predictive Maintenance, kurz: PdM) sind vielfältig und sollten ganzheitlich betrachtet werden. Die Pflege eines perfekten Rosengartens ist nicht einfach, aber die Ergebnisse können fantastisch sein.

Was sind also die "Rosengartenregeln" für die PdM in der chemischen Industrie und wie können sie zu einem schönen Ergebnis führen?

  1. Geduld: Schöne Rosen wachsen langsam, ebenso wie Erfolge mit PdM. Harte Vorbereitung ist erforderlich, Ergebnisse stellen sich nicht sofort ein, also ist Geduld gefragt, und Erwartungen müssen gesteuert werden.
  2. Präzision: In Ihrem Garten würden Sie nicht überall die gleichen (teuren) Blumen pflanzen. Genauso wichtig ist es, das richtige Gleichgewicht zwischen dem Business Case und der Komplexität des Modells zu finden. Sie sollten wissen, wie tief Sie in die Modellierung Ihrer Ausrüstung einsteigen müssen und wie viel für den Wertnachweis erforderlich ist. Das ist der Schlüssel zur Wahl der richtigen PdM-Strategie.
  3. Leidenschaft: Um Ihren Garten aufblühen zu lassen, müssen Sie offen für Neues sein wie die Beschaffung des Bodens. Auch im Falle der PdM müssen Sie neue Fähigkeiten entwickeln – Sie brauchen Mitarbeiter, die Wartung, Daten und menschliche Dynamik miteinander verbinden können.
  4. Einen Gärtner einstellen? Vielleicht möchten Sie im Garten nicht alles selbst machen oder können es auch nicht. Entscheiden Sie sich bewusst, welche Kompetenzen Sie für PdM brauchen und nutzen Sie Open Source Proof of Value, bevor Sie Partner wählen.
  5. Sprechen Sie mit den Blumen: Es geht um Wissen und die Befähigung der Menschen, die über dieses Wissen verfügen. Prüfen Sie die Datenverfügbarkeit, schätzen Sie den Geschäftswert und sorgen Sie dafür, dass alles prozessgesteuert und technologiegestützt ist. Der Mensch steht an erster Stelle, die IT an zweiter.

Wenn Sie diese Regeln befolgen, werden Sie mit einem starken Geschäftsszenario überzeugen, die Produktivität steigern, Kosten senken und den Kapitaleinsatz verringern.

Die Kosten der PdM sind seit ihrer Einführung in die chemische Industrie vor 20 Jahren stark gesunken. Sensoren und Datenspeicherung sind jetzt viel günstiger und in viel größerem Umfang verfügbar, die Konnektivität und Verarbeitungsleistung ist um einiges größer. So kann PdM große Vorteile für Ihre Produktions-, Wartungs- und Managementteams bringen. Dazu gehören eine höhere Produktivität durch weniger ungeplante Ausfälle und Eingriffe sowie eine Steigerung der OEE, geringere Kosten durch eine bessere Planung der Aktivitäten, eine Verlängerung der Wrench-Time und einen geringeren Bedarf an Ersatzteilen.

Warum nutzen Chemieunternehmen diese Chance nicht?

Eine der größten Herausforderungen besteht darin, dass die chemische Industrie im Gegensatz zu vielen anderen Branchen nicht auf Standardausrüstungen basiert. Jede Anlage ist für ein bestimmtes chemisches Verfahren ausgelegt, also eine sehr individuelle Konstruktion. Zudem hat nicht jeder Standort identische Maschinen. Das macht den Wertnachweis so wichtig, denn der Business Case kann je nach Ausrüstung in viele verschiedene Richtungen gehen – von hochgradig standardisiert bis hin zu komplett maßgeschneidert und allem dazwischen.

Eine rentable Predictive-Maintenance-Reise hat drei Phasen

Phase 1: Erkunden Sie Ihre Möglichkeiten. Es gibt nicht nur eine Art von PdM, sondern verschiedene Stufen. Deshalb ist es wichtig, dass Sie Ihre Geräte zunächst klassifizieren, denn so können Sie feststellen, ob Sie mehr Zeit auf einen komplexen oder einen einfachen Ansatz verwenden sollten.

Phase 2: Beantworten Sie die „Make or Buy?“-Frage. Der Markt ist breit gefächert, und Sie müssen entscheiden, was für Sie das Richtige ist, wie viel Sie selbst leisten und wie viel Sie sich auf externe Hilfe verlassen wollen. Deshalb ist es unerlässlich, zunächst einen Wertnachweis zu erbringen, der hilft, den richtigen Weg einzuschlagen. Für viele Chemieunternehmen ist es besser, ein eigenes PdM-Programm zu entwickeln als es zu kaufen.

Phase 3: Die Industrialisierung der PdM, Einführung am ersten Standort und dann an weiteren Standorten. Starten Sie mit nur einem Bereich eines Standorts. Wenn Sie Ihre Ausrüstung klassifizieren, wählen Sie die Lösungen aus, die Ihnen den größten Nutzen bringen, wenn Sie sie über die Standorte hinweg skalieren, und die daher am meisten von PdM profitieren werden.

PdM ist ein fortlaufendes Programm, welches jährlich gewartet werden muss. Man kann nicht einfach eine fertige PdM-Lösung kaufen und sie implementieren. Man kann nur anfangen, lernen und sich verbessern – und zwar im richtigen Umfang. Es gibt einen optimalen Punkt, ab dem der Grenznutzen einer weiteren Optimierung die Kosten nicht mehr überwiegt.

 

The predictive maintenance journey

Grafik: Der Weg von der Festlegung Ihrer Strategie für PdM bis zu ihrem Ende.

 

Bringen Sie Ihre besten und klügsten Köpfe zusammen

PdM ist nicht nur ein IT-Projekt. Sie müssen Ihre Prozess- und Wartungsteams mit den Data-Science-Fähigkeiten integrieren und darauf achten, dass das Projekt prozess- und nicht IT-gesteuert ist.

Ihr Wartungs-Know-how ist der wichtigste Faktor, der auch in die IT-Lösung einfließen muss. Bei einem PdM-Projekt geht es darum, die menschlichen Fähigkeiten zu verbessern und nicht zu ersetzen, daher ist die menschliche Dynamik von entscheidender Bedeutung.

Sie müssen den Eindruck verhindern, dass PdM die eigentliche Wartung überflüssig macht. Es handelt sich immer noch um eine Wartung, nur wird diese nun intelligenter durchgeführt.

Efeso kann Ihnen helfen, Ihren Weg zur PdM einfach und lohnend zu gestalten

Der fokussierte, agile Ansatz für den Wertnachweis ist der Schlüssel zur erfolgreichen Partnerschaft. Dieser erleichtert es Unternehmen, die nicht genau wissen, wo sie anfangen sollen, oder deren Projekte nicht weiterkommen, weil Erwartungen nicht erfüllt wurden.

Noch mehr Informationen erhalten Sie hier!

Autoren: Erik Weytjens, Direktor, Efeso Consulting, und Sebastian Grundstein, Leiter des Analytics Lab, ROI-Efeso

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Rudower Chaussee 11
12489 Berlin
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