Heinl Fraunhofer IAO

Stillstand ist kein Zustand: Predictive Maintenance im Maschinenbau

Praktikerveranstaltung im Bereich „Produktion“

Predictive Maintenance ermöglicht den Austausch von Bauteilen, bevor es zum Maschinenstillstand kommt. Auf einer vom VDMA Baden-Württemberg durchgeführten Veranstaltung des Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Stuttgart berichten Vertreter der Hermle AG, der Trelleborg Sealing Solutions Germany GmbH und der John Deere GmbH & Co. KG von aktuellen Projekten.

Während früher eine Maschine erst dann repariert wurde, wenn sie bereits ausgefallen war, erlauben heute neue Technologien die frühzeitige Identifikation und Beseitigung möglicher Schwachstellen. Dies verringert die Gefahr ungewollter Maschinenausfälle und trägt zu einer erheblichen Kostenreduktion bei.

Und wie sieht das in der Praxis aus? Drei Beispiele
Unter dem Motto „Maschinenausfälle wegfräsen“ hat die Hermle AG gemeinsam mit dem vom Land Baden-Württemberg geförderten Smart Data Solution Center neue Potentiale für eine automatisierte Fernwartung identifiziert. Sowohl externe als auch interne Messgrößen erfassen Informationen wie beispielsweise Temperatur, Druck, Achsposition und Drehzahlen. Anhand einer statistischen Auswertung kann somit der jeweilige Maschinenzustand abgeleitet und das optimale Wartungsintervall beim Kunden bestimmt werden.

Die Bedeutung von Predictive Maintenance aus der Sicht eines Herstellers von C-Teilen wurde am Beispiel der Trelleborg Sealing Solutions Germany GmbH verdeutlicht. Während der Wertanteil einzelner C-Teile an der gesamten Maschine nur sehr gering ist, kann der Ausfall eines C-Teils zum Stillstand der gesamten Anlage und damit zu einem erheblichen Schaden führen – ein No-Go. Eine vorausschauende Wartung kann dies verhindern. Das Unternehmen verfolgt hierbei einen kooperativen Ansatz, um gemeinsam mit dem Kunden die Voraussetzungen für die Zustandsüberwachung zu schaffen. Langfristiges Ziel des Unternehmens ist es, unter dem Schlagwort „commodity as a service“ nicht das individuelle Produkt, sondern dessen zuverlässige Leistungserbringung zu verkaufen.

In der John Deere GmbH & Co. KG ist Predictive Maintenance in die langfristige Digitalisierungsstrategie des Unternehmens eingebettet. Qualitätsprobleme werden in Echtzeit digital erfasst und ausgewertet, um über die implementierten Qualitätskreisläufe schneller zu reagieren und damit die Produktqualität permanent zu verbessern.

Keine Digitalisierung ohne Daten
Die Praxisbeispiele zeigen, dass Predictive Maintenance keine theoretische Zukunftsvision, sondern bereits gelebte Praxis im Maschinen- und Anlagenbau ist. Jedoch scheitern noch zu viele Projekte an der Bereitschaft der Kunden, Daten aus der eigenen Fertigungsumgebung freizugeben. Hier gilt es, den digitalen Wandel weiter voranzutreiben, indem gerade in KMUs Vorbehalte ab- und Kooperationen aufgebaut werden. Gleichzeitig müssen Standards für einen zuverlässigen und sicheren Datenaustausch festgelegt werden.

Weitere Informationen zum Thema bei:
Dr. Marc-Daniel Moessinger
VDMA Baden-Württemberg
Telefon +49 711 22 801 26
E-Mail: marc-daniel.moessinger@vdma.org >>

Tags: