👁‍Strategisches Condition Monitoring

Eine datenzentrierte Methode zur Auswahl technischer Verfahren für die zustandsorientierte Instandhaltung

Jutta Isopp (Messfeld GmbH)

Im Kontext der industriellen Digitalisierung werden zustandsorientierten Instandhaltungsstrategien eine hohe Bedeutung beigemessen. Condition Monitoring, also die Überwachung industrieller Anlagen, erhält durch intelligente Sensorik, durch die Verringerung der Kosten für Speicherung von großen Datenmengen und durch moderne Visualisierungs- und Analyseverfahren für Zeitreihendaten einen steigenden Stellenwert. Doch wie können Unternehmen feststellen, welche Verfahren an welchen Komponenten wirtschaftlich einzusetzen sind? Welche Daten sollen in welcher Qualität und Quantität erhoben werden? Wie sieht der zu erwartende Nutzen aus? Diese Fragen beantwortet das Verfahren des „strategischen Condition Monitoring“, das wir nachfolgend vorstellen.

Auswahlverfahren für Condition Monitoring

Vor dem Einsatz von Condition Monitoring Verfahren sind jene kritischen Anlagen aus der Gesamtheit aller vorhandenen Anlagen auszuwählen, bei denen ohne Überwachung ein hohes technisches, wirtschaftliches oder qualitatives Risiko besteht. Abbildung 1 gibt einen Überblick über die dazu vorgeschlagene Vorgangsweise: Zunächst werden auf der Ebene des betrieblichen Instandhaltungs- bzw. Asset Managements die „kritischen“ Anlagen ausgewählt (z.B. mittels RCM-Ansätzen) (siehe dazu Beitrag „Strategisches Vorgehen als Erfolgsfaktor“ auf Seite 39»). Bereits an dieser Stelle gilt: je stärker sich eine Entscheidung auf Daten stützt, desto objektiver kann sie getroffen werden. Die Entscheidung beinhaltet auch die Wahl einer geeigneten Instandhaltungsstrategie. Als Grundlage der Entscheidung können – soweit vorhanden – sowohl aktuelle als auch historische Maschinen- und Maschinen-Metadaten herangezogen werden.

 

Detaillierung auf Komponenten-Ebene

Zur Ermittlung der geeigneten Instandhaltungsstrategie und der technischen Verfahren für die zustandsorientierte Instandhaltung auf Komponentenebene ist eine weitere Detaillierung erforderlich. Eine strukturierte Vorgangsweise dazu wird in Abbildung 2 dargestellt.

Bewertung der aktuellen Situation

Zur Bewertung der aktuellen Situation ist zunächst zu klären, ob die Anlage bereits erfolgreich gewartet und instandgehalten wird. Abhängig davon gilt der erste Blick der aktuellen Situation bzw. der Betrachtung der historischen Daten:

• Die Analyse von Störungsdaten gibt Aufschluss über aktuelle Problemstellungen.
• Der Check der einzelnen Datenpools gibt Aufschluss darüber, welche Daten in welcher Qualität und Quantität vorhanden sind. Eine Datenflussanalyse ist hier hilfreich.

Als Basis für die Auswahl können dann Störungsmeldungen und/ oder Aufzeichnungen über die Ausfallszeiten und Ausfallsgründe herangezogen werden. Ist die Datenqualität gut, kann auf dieser Basis weitergearbeitet werden. Ist die Datenbasis (Datenqualität/ Quantität) unzureichend, so müssen Struktur und Problemstellungen abgeschätzt werden.

 

Auswahl der Komponenten

Die Strukturierung der Komponenten, d.h. die Zerlegung der Anlage in Einzelkomponenten, erfolgt in Abhängigkeit der Verfügbarkeit der Daten: Insbesondere wenn die Datenqualität nicht ausreichend ist, müssen Annahmen getroffen werden. Auch dazu schlägt die Methode des strategischen Condition Monitoring eine strukturierte Vorgangsweise vor (siehe Abbildung 2): Die Bewertung der Häufigkeit bzw. der Konsequenzen von Ausfällen erfolgt über Abschätzung und ist damit individuell und nicht datenbasierend, was eine Einschränkung der Entscheidungssicherheit nach sich zieht.

Zusammenfassend ergibt sich durch die Auswertung der Daten bzw. aufgrund der Abschätzung eine Priorisierung jener Anlagenkomponenten, die für die Auswahl von Condition Monitoring im Detail betrachtet werden. Jede einzelne Ursachenebene bietet entsprechende Handlungsmöglichkeiten: Hier zeigt sich, welche Parameter zu ermitteln und welche Werte zu messen sind. Daraus wird die aus technischer Sicht geeignete Condition Monitoring Methode abgeleitet.

   

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