Zustandsbasierte Prognose liefert präzise Zeitfenster

Ausgefallene Anlagen bringen oft die komplette Produktion zum Erliegen. Eventuell müssen Ersatzteile besorgt werden. Es kann Tage dauern, bis die Maschine den gewohnten Betrieb wieder aufnimmt. Für das Unternehmen entsteht dadurch ein großer wirtschaftlicher Schaden. Die enormen Kosten, die durch einen solchen Ausfall entstehen, müssen jedoch nicht sein.

Um solche Fehlzeiten von Maschinen zu vermeiden, bietet das Unternehmen Cassantec zustandsbasierte Prognosen. Mit der Methode Prognostics wird vorhergesagt, in welchem Zeitfenster bei einer Anlage Störungen auftauchen können. Dabei erstellt das Unternehmen individuell für die jeweiligen Anlagen mithilfe eines prognostischen Ansatzes einen Bericht, wann mit welcher Wahrscheinlichkeit welche Störung zu erwarten ist. Daraus kann der Anlagenbetreiber den Zeitpunkt ableiten, wann Instandhaltungsarbeiten nötig sein werden. Zu Beginn wird gemeinsam mit dem Kunden ermittelt, welches die häufigsten potenziellen Störungen der Anlage sind. Eine Schadenshistorie ist nicht nötig; das heißt, das Unternehmen kann auch solche Störungen prognostizieren, die bisher an der Anlage nicht vorkamen. Beim Erstellen des Berichts verwendet das Unternehmen eine einzigartige Kombination mathematischer Methoden. So werden zukünftige Zustandstrends, Risikoprofile von Störungen und die verbleibende Restdauer von Anlagen ermittelt. Mittels historischer und aktueller Zustands- sowie Prozessdaten, wie Temperatur, Schwingungsdaten und Schmierstoffanalysen, wird die Prognose in regelmäßigen Abständen aktualisiert. Die Ergebnisse der Analyse werden entscheidungsorientiert präsentiert, so dass der Plan für notwendige Instandhaltungsarbeiten optimiert werden kann. Der Prognosebericht wird als Abonnement angeboten (Software as a Service Modell). In speziellen Fällen ist auch der Erwerb einer Software-Lizenz möglich.

In der Praxis zeigt sich deutlich die Wichtigkeit von Prognosen für einen wirtschaftlich und technisch optimierten Anlagenbetrieb in der Baugruppenfertigung. Die Tatsache, dass mit Prognostics zustandsorientierte Restlebensdauer-Prognosen für wichtige Aggregate erstellt werden können, ist ein Quantensprung für viele Instandhaltungs- und Zuverlässigkeitsmanager. Für diese prognostischen Informationen gibt es zudem keine adäquaten Alternativen. Zum Beispiel ist das Verschärfen von Alarmwerten der Zustandsüberwachung kein Ersatz für nötige Prognosen, weder unter dem Kosten- noch dem Sicherheitsaspekt: Eine derartige Maßnahme per se kann zu vermehrten Fehlalarmen führen, die sich eher negativ auf verschiedene Nutzenbereiche auswirken.

Viele Entscheidungen von Instandhaltungsmanagern betreffen die Zukunft, basieren allerdings nicht auf prognostischen Informationen. Zum Beispiel besteht die Erwartung, dass bis zur nächsten routinemäßigen Instandhaltung kein Zwischenfall mehr geschieht. Oder Betriebe nehmen Aufträge an, in der Annahme, dass die für die Erfüllung des Auftrages benötigte Maschine keine Störungen während des Produktionslaufs haben wird. Gewissheit bezüglich dieser Zukunftserwartungen und Annahmen haben die Entscheider jedoch nicht. Durch Prognostics gewinnen sie eine objektive, datengestützte Entscheidungsgrundlage und können transparent absehen, wann mit einer Störung zu rechnen ist. Anhand der Prognoseberichte kann das Unternehmen außerdem aktiv die Restlebensdauer der Maschine steuern, indem es die Betriebskapazitäten anpasst. Es erhält die Möglichkeit, optimierte Instandhaltungspläne zu erstellen, bei denen Maßnahmen gebündelt werden, um Kosten zu sparen und vor allem Stillstandszeiten zu reduzieren. Die Instandhaltung nach fixem Zeitplan wird zur Instandhaltung nach technischer Notwendigkeit, wobei die Prognose eine frühzeitige Planung von Arbeiten und Ersatzteilbeschaffung ermöglicht. Das spart Kosten, steigert die Anlagenverfügbarkeit und erweitert den Planungshorizont des Instandhaltungsmanagers, da die Prognosen einen Horizont von einigen Wochen bis Monaten bis hin zu wenigen Jahren hergeben. Unnötige Eingriffe können vermieden werden und die Eingriffe können zeitlich gebündelt stattfinden, um ihre Zahl zu minimieren. Prognostics ermöglicht zudem ein flottenweites Lernen.

Der Prognosebericht geht über den Nutzen der Zustandsüberwachung hinaus. Mit diesem Ansatz wurde auch die präventive Diagnostik erweitert. Diese kann nur ein Signal geben, wenn sich aktuell ein Zeitfenster, in dem es zu Störungen kommen kann, öffnet. Prognostics berechnet den Zeitpunkt, wann in der Zukunft sich dieses Zeitfenster öffnen wird, wann es sich wieder schließt und wie das Risiko darin verteilt ist.

Auch wenn mit einer datengestützten Diagnostikfunktion schon wesentliche Fortschritte erzielt werden können, ist die Prognostik für die zustandsbasierte Instandhaltung unerlässlich: Anlagenbetreiber benötigen Restlebensdauer-Prognostik für die Optimierung ihrer Instandhaltungsstrategie, die Früherkennung von Störungen und die Vermeidung von Engpässen. Dienstleister in der Zustandsüberwachung haben Interesse an automatisierter intelligenter Prognostik, zum Beispiel zur Skalierung und Differenzierung ihrer Dienstleistungen. Software-Anbieter in den Bereichen Instandhaltungsplanung und Asset Management möchten prognostische Modelle einsetzen, um durch die bessere Informationsgrundlage optimierte Entscheidungsmöglichkeiten anbieten zu können.