Umsatzsteigerung durch Vorhersage von Ausfällen kritischer Teile

Der Ausfall kritischer Maschinenteile führt häufig zu langen Ausfallzeiten und erfordert für den Austausch oft einen erfahrenen Servicetechniker vor Ort. Ein vorausschauender Wartungsservice zur Vorhersage solcher Ausfälle - bevor sie auftreten - erhöht die Verfügbarkeit (und damit die Effizienz) der Maschine und die Qualität Ihrer Serviceverträge. 

Viele Maschinen und Anlagen haben kritische Komponenten mit einer langen Konstruktionslebensdauer, aber oftmals fallen diese Teile während der Lebensdauer der Maschine aus. Der Ausfall dieser kritischen Teile ist verheerend für den Produktionsprozess und kostet Ihre Kunden viel Geld, da die meisten Unternehmen diese kritischen Teile nicht auf Lager haben. Solche Risiken können mit einem vorausschauenden Wartungsservice reduziert werden, bei dem der Zustand von kritischen Komponenten kontinuierlich überwacht wird.

Die Auswirkungen eines Ausfalls von kritischen Maschinenteilen

Obwohl sie nicht als standardmäßige Verschleißteile angesehen werden, verschleißen bestimmte Teile einer Maschine generell innerhalb der Maschinenlebensdauer. Diese Teile sind oft keine Standardkomponenten und werden speziell für einen bestimmten Maschinentyp oder eine bestimmte Baureihe hergestellt. Der Austausch erfordert daher spezielle Teile und geschulte Techniker.

Infolgedessen sind diese Reparaturen regelmäßig von längerer Dauer und können erhebliche Auswirkungen auf die Produktion und den Ruf sowohl der Marke des Maschinenbauers als auch der Kundenseite haben. Was wäre, wenn Sie solche Ausfälle auf Basis der auf SPS-Ebene verfügbaren Daten oder bei Bedarf mit zusätzlichen Sensoren vorhersagen könnten?

Datenauswertungen in der Produktion zur Vorhersage von Teileausfällen

Erfahrene Servicetechniker können oft durch Ertasten der Vibrationen oder einfach durch Abhören der Maschine entscheiden, ob die Maschine gut läuft. Maschinenbauer können ihr Fachwissen nutzen und es mit Maschinendaten kombinieren, um zu bestimmen, wann Teile am Ende ihrer Lebensdauer sind - z.B. indem sie Symptome messen, um die Ursachen von Fehlern aufzudecken. Die Datenanalyse von ausgefallenen Teilen und von Teilen, die kurz vor dem Ende der Lebensdauer stehen, kann mit Datenwissenschaften kombiniert werden, die zu erkennbaren Mustern führen.

Rotationen, Vibrationen, Ultraschall, Temperatur und Strom- oder Ölverbrauch sind potenzielle Indikatoren für Verschleiß und lassen sich relativ einfach mit Sensoren oder SPS-Daten überwachen. Die Überwachung der richtigen Daten und der Abgleich mit bekannten Mustern ist das Bindeglied, das Ihre kombinierte Serviceerfahrung an jeder Maschine herausbringt, und zwar 24/7/365.

Vorzüge für Anbieter von vorausschauender Wartung

Sie und Ihr Kunde wissen unter Umständen schon, dass ein Ausfall wahrscheinlich ist, bevor er überhaupt eintritt. Der Austausch von Teilen und die Durchführung von kritischen Wartungsarbeitenvor dem Ausfall zu einem Zeitpunkt, an dem die Auswirkungen auf die Produktion begrenzt sind, kann die Qualität und den Umsatz Ihrer Serviceverträge erhöhen und zu Einsparungen für Ihre Kunden führen, da die negativen Auswirkungen auf deren Produktion reduziert werden. Die potentiellen Kosten einer verlorenen Produktionsstunde, sowie die Auswirkungen in Verbindung mit einem Stillstand über viele Tage hinweg, machen solche Serviceverträge für Ihre Kunden oft sehr attraktiv.

Ein kritisches Überwachungssystem, bei dem Sie Echtzeitdaten sammeln und Alarmierungen auf Basis von erkennbaren Datenmustern für Maschinenteile mit definierter Lebensdauer einstellen, erhöht die Betriebszeit der Maschine und die Kundenbindung. Indem Sie zusätzlich einen kostenpflichtigen Servicevertrag für die vorausschauende Überwachung anbieten, können Sie beim Austausch von Teilen von ungeplanten zu geplanten Ausfallzeiten übergehen. Das führt garantiert zu neuen Umsätzen.

Anwendungsfall: Prädiktive Überwachung der Vibration einer Pumpe

Verschlissene Kugellager in einer Pumpe können zu Vibrationen, Temperaturänderungen, Verlagerungen, Ausfallzeiten oder Ölrückständen führen. Warnen Sie Ihren Kunden, dass ein Ausfall wahrscheinlich ist, bevor er eintritt, und planen Sie gemeinsam einen Austausch. Auf diese Weise kann Ihr Kunde von einem Service mit minimalen Auswirkungen auf die Produktion profitieren.

Eine effektive Überwachung deckt die Ursache des Problems auf, verhindert ein erneutes Auftreten dessen und behebt möglicherweise auch andere damit verbundene Fehler. Gemeinsam mit den Ingenieuren und After-Sales-Spezialisten werden die kritischen Teile identifiziert und Tests an defekten Teilen durchgeführt. Zusätzlich werden mit Hilfe von Data-Science-Modellen Muster in den Daten erkannt, die zu einer erfolgreichen Überwachungsstrategie führen können.

Aufbau einer Überwachungsstrategie für kritische Anlagen

Hier finden Sie eine vereinfachte Übersicht, wie Sie Ihr Servicemodell mit der präventiven Überwachung kritischer Anlagen erweitern können:

1) Ausgangspunkt - aktuelle Praxis mit Daten zu kritischen Teilen

In der ersten Phase werden die aktuellen Ausfälle von kritischen Teilen analysiert. Bestimmen Sie, welche Teile aufgrund der Vorlaufzeit und des Bedarfs an qualifizierten Servicetechnikern für einen Austausch einen signifikanten kritischen Einfluss auf den Produktionsprozess haben. Stellen Sie dann fest, ob Teiledaten mit einer klaren statistischen Korrelation und Kausalität zwischen dem gegebenen Wert und dem Zustand des fraglichen Teils erfasst werden.

Überlegen Sie, ob solche Daten auf SPS-Ebene verfügbar sind oder von angeschlossenen Geräten erfasst werden können oder ob eine zusätzliche Sensorik erforderlich wäre. Die Vermeidung zusätzlicher Sensoren wäre immer vorzuziehen, da diese auch eine gewisse Ausfallrate haben. Eine Option ist, vorhandene Sensoren an der Maschine zu berücksichtigen und eventuell deren Fähigkeit zur Erfassung von Frequenzen, Temperatur oder Beschleunigung über z. B. IO-Link zu nutzen.

Eine enge Zusammenarbeit zwischen Datenspezialist, After-Sales-Service und Entwicklungsingenieuren ist erforderlich, um festzustellen, ob erkannte Muster relevant oder nur 'weißes Rauschen' sind. Auf dieser Grundlage wird ein Projektplan und ein Testschema entwickelt.

2) Prototyping - Testen

Führen Sie eigene Tests an Maschinen/Baugruppen der in Frage kommenden kritischen Komponenten durch, um die (im ersten Schritt aufgestellte) Hypothese zu bestätigen oder zu widerlegen. Entwickeln und verfeinern Sie Ihre Modelle anhand Ihrer Erkenntnisse.

Führen Sie einen Feldtest durch, basierend auf den Daten von bestimmten Maschinen im Feld, die mit den erforderlichen Änderungen ausgestattet sind. So sammeln Sie Erfahrungen über die Maschineneffektivität im Feld, um sicherzustellen, dass Sie diesen Service gezielt (und auf Ihre Kundenbedürfnisse abgestimmt) verkaufen und bauen Vertrauen in das Modell und das potenzielle Geschäftsmodell auf.

3) Markteinführung des Geschäftsmodells

Definieren Sie, wie dieser Mehrwert am effizientesten gegenüber den Kunden eingesetzt wird, um Umsatz, Kundenzufriedenheit und Markenbekanntheit zu steigern:

• Handelt es sich 'nur' um eine Umsatzsteigerung und ein zusätzliches Angebot für den Wartungsservice, oder kann dies auch zur weiteren Differenzierung Ihrer Maschinen und Dienstleistungen gegenüber dem Wettbewerb genutzt werden?
• Wie hoch sind die Kosten für eine Produktionsstunde für Ihre Kunden und könnten Sie diesen Service vermarkten und gleichzeitig einen besseren Workflow für Ihre eigene Produktion erhalten?

Erhöhen Sie Ihren Umsatz durch vorausschauende Wartung

Möchten Sie kritische Ausfälle verhindern und mehr zufriedene und profitable Kunden haben? Durch die Einführung eines vorbeugenden Wartungsservices für kritische Anlagen verbessern Sie Ihre Kundenbeziehungen und erhöhen die Kundenloyalität.

Wenn Sie Hilfe bei der Definition Ihrer digitalen Strategie und der Nutzung von Datenanalysen benötigen, können Sie sich unverbindlich von einem unserer Branchenexperten beraten lassen.

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