Für Mart Bruggink steht fest: „Bei der Instandhaltung von Maschinen geht es darum, kluge Entscheidungen zwischen Kosten und Zuverlässigkeit zu treffen.“ Predictive Maintenance (vorausschauende Instandhaltung) fügt sich nahtlos in dieses Prinzip ein. Dennoch erfährt diese Methode nicht überall die Aufmerksamkeit, die sie eigentlich verdient. „Dabei bietet sie ganz klare Vorteile.“
Mart beobachtet, dass viele Maschinenbauer und Industrieunternehmen weiterhin auf konventionelle Instandhaltung setzen: „In der modernen Industrie gibt es drei Instandhaltungsstufen. Die erste ist die visuelle Inspektion, die zweite die Überprüfung von Hilfsmitteln und Werkzeugen, und die dritte Stufe ist die Überwachung des Maschinenzustands in Echtzeit. Die meisten Unternehmen bewegen sich noch auf Stufe eins oder zwei. Die dritte Stufe, also das Monitoring des realen Maschinenzustands, ist die Grundlage für Predictive Maintenance. Sie ermöglicht es, exakt zum richtigen Zeitpunkt die richtigen Maßnahmen zu ergreifen.“
Mart ist Projektleiter bei VIRO und erläutert, welchen Mehrwert ein exakt getimter Instandhaltungsansatz für die Industrie hat: „Wer aus Sicherheitsgründen ausschließlich präventiv wartet, treibt die Kosten unnötig in die Höhe. Bauteile werden ausgetauscht, obwohl sie ihre Lebensdauer noch längst nicht erreicht haben. Das schmälert die Rendite der Komponenten. Reaktive Instandhaltung hingegen erfordert eine umfangreiche Ersatzteilbevorratung. Stillstand ist teuer, daher muss sofort ersetzt werden. Lagerhaltung kostet jedoch ebenfalls Geld. Mit Predictive Maintenance wissen Sie, welche Komponenten in naher Zukunft benötigt werden und können diese gezielt beschaffen. Zudem sind die Folgeschäden bei reaktiver Instandhaltung oft größer, als wenn rechtzeitig eingegriffen worden wäre.“
Der Kern guter Instandhaltung liegt darin, Wartungsintervalle so gering wie möglich zu halten, nicht zu viel in präventive Maßnahmen zu investieren und reaktives „Feuerlöschen“ zu vermeiden. „Man sucht den Sweet Spot zwischen präventiv und reaktiv – genau dort liegt Predictive Maintenance.“ Voraussetzung dafür ist, dass Maschinen ausreichend Daten für Analysen liefern. Doch ist das ein Hindernis? Und wie hoch ist der zusätzliche Investitionsaufwand? „Moderne Maschinen müssen zahlreiche Normen erfüllen und erzeugen dabei ohnehin Daten. Dazu zählen zum Beispiel Energieverbrauch, Temperatur oder, bei rotierenden Großmaschinen, Schwingungen. Diese Daten werden häufig bereits gespeichert. Durch das Internet of Things bzw. Industrie 4.0 ist das heute deutlich einfacher geworden.“
Wir stellen also fest: es stehen viele Daten zur Verfügung. Aber Daten sind noch keine Information, oder? „Richtig. Erst durch die Auswertung werden sie wertvoll. Aus den Daten lassen sich Informationen über den Zustand der Maschine gewinnen. Auf dieser Basis definieren Sie KPIs,
mit denen Sie die Instandhaltung planen. Steigt der Energieverbrauch, kann das auf Verschleiß hindeuten. Treten erhöhte Vibrationen auf, könnte ein Lager das Ende seiner Lebensdauer erreicht haben. Das ist ein klares Signal für Wartungsbedarf.“
„Am Ende verfügen Sie über begrenzte personelle Ressourcen und ein begrenztes Instandhaltungsbudget. Sie müssen also priorisieren, wo und wann Sie eingreifen. Predictive Maintenance ermöglicht fundierte, datenbasierte Entscheidungen.“ Mart nennt weitere Vorteile: höhere Produktionskontinuität, weniger Reparaturen und eine längere Lebensdauer der Anlagen. Zum Abschluss setzt er einen inspirierenden Akzent: „Werfen Sie mal einen Blick auf Ihre Business Case. Wenn Sie Produkte inklusive technischem Service anbieten, müssen Sie weniger Monteure für reine Inspektionen einsetzen. Mit demselben Team können Sie mehr Kunden betreuen. Ohne unnötige Lagerinvestitionen vermeiden Sie Störungen und reaktive Einsätze. Ihre Kunden sind zufriedener und Ihr Business Case wird stärker.“
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