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Industry 4.0 and Smart Maintenance represent a great opportunity to make manufacturing and maintenance more effective, safer, and reliable. However, they also represent massive change and corresponding challenges for industrial companies, as many different options and starting points have to be weighed and the individual right paths for achieving Smart Maintenance need to be identified. In our paper, we describe our approach to evaluating maintenance organizations in a case study for the oil and gas industry, developing a shared vision for the future, and deriving economical and effective measures. We will demonstrate our approach, by showcasing a specific example from the oil and gas industry, where a need for action on HSE-relevant critical flanges in the company's piping systems was identified. We describe the steps, that were taken to identify the need for action, the specifications of the project and the criticality analysis of the piping system. This resulted in the derivation of a digitalization measure for critical flanges, which was first commercially analyzed and then the flanges were equipped with a continuous monitoring solution. Finally, a conclusion is drawn on the performed procedure and the achieved improvements.
Reliability-centered maintenance for production assets is a well-established concept for the most effective and efficient disposition of maintenance resources. Unfortunately, the approach takes a lot of effort and relies heavily on the knowledge of individuals. Reliability data in Computerized Maintenance Management System (CMMS) is scarce and almost never used well. An automated risk assessment system would have the potential to contribute to the dissemination and effective use of risk information and analysis. The individuality of production setting, however, prevents current systems from being practically relevant for most industries. The presented approach combines ontologies to store and link knowledge, an information logistics model displaying the various information streams, and the Internet of production to take the different user systems and infrastructure layers into account. The provided model of a reference digital shadow for risk information and a detailed information logistics model will help software companies to improve reliability software, standardize and enable assets owners to establish a customized digital shadow for their production networks. [https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-57993-7_2]
Die beschriebenen unterschiedlichen Ausprägungen der sechs Gestaltungsfelder im Rahmen der Smart-Maintenance-Roadmap stellen Meilensteine dar, die Unternehmen bei der eigenen Transformationen ihrer Instandhaltungsorganisation unterstützen. Smart Maintenance sollte jedoch nicht als eine endgültige Entwicklungsstufe betrachtet werden. Vielmehr beschreibt Smart Maintenance das Verständnis um den dazugehörigen Transformationsprozess selbst: erfolgreiche Smart-Maintenance-Unternehmen kennen also die Zusammenhänge, die zwischen den jeweiligen Entwicklungsphasen bestehen und können diese für die Umsetzung der folgenden Transformationsschritte ihrer Instandhaltung aber auch angrenzender Organisationseinheiten nutzen. Dabei hilft eine zyklische Betrachtung der nachfolgenden vier Schritte, um den Weg zur Smart Maintenance aktiv und zielgerichtet zu gestalten:
1. Entwicklung eines gemeinsamen Zielverständnisses
2. Regelmäßige Bestimmung der eigenen Position im Smart-Maintenance-Transformationsprozess
3. Ableitung und Sortierung der Entwicklungsschritte in einer individuellen Roadmap
4. Umsetzung der nächsten Entwicklungsschritte auf Basis der zuvor erledigten "Hausaufgaben"
Das Projekt ´DM4AR`, welches am 1. Juni gestartet ist, hat sich zum Ziel gesetzt, die automatische Generierung von Augmented Reality Inhalten aus verschiedenen Datenquellen zu ermöglichen. Hierbei wird eine AR-Plattform zur automatisierten Aufbereitung und Umwandlung von Daten geschaffen und den Mitarbeitern ermöglicht über diese Plattform auf vorhanden Informationen und generierten Inhalte zu zugreifen. So können notwendige Informationen während des Leistungsprozesses kontextbezogen abgerufen werden. Dabei müssen die Mitarbeiter mit geeigneten Ziel- und Anreizsystemen sowie Referenzprozessen in der Bereitstellung von implizitem Wissen unterstützt werden. Die informationstechnische Realisierung erfolgt in Kooperation mit der oculavis GmbH und der Software AG. Die Erhebung der Anforderungen und Validierung der Forschungsergebnisse erfolgt mit der TOP Mehrwert-Logistik GmbH & Co. KG, thyssenkrupp Industrial Solutions AG und der YNCORIS GmbH & Co. KG.. Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) gefördert und durch den Projektträger Karlsruhe (PTKA) betreut.
Unser Projekt ‚Sales-Service‘ sollte dazu dienen, ein Vorgehen zu entwickeln, um Servicetechniker in den aktiven Vertrieb von Services und Produkten integrieren zu können und damit Unternehmen Wege aufzuzeigen, das Vertriebspotenzial aus der regelmäßigen und intensiven Kundeninteraktion der Servicetechniker stärker und gewinnbringender als bis dato zu nutzen. Hierzu gestalteten wir eine Analyticsbasierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker (in Form von Algorithmen für Open-Source-Software), mithilfe derer Unternehmen künftig die notwendigen Vertriebsinformationen bereitgestellt werden können. Zudem entwickelten wir Aufbau- und Ablauforganisation (Blueprints & Referenzprozesse) sowie die entsprechenden Managementinstrumente(Balanced Scorecard- & Anreizsystem) für einen vertriebsorientierten Service.
Das Projekt Sales-Service hat zum Ziel, Servicetechniker in den aktiven Vertrieb von Services und Produkten zu integrieren und damit das Vertriebspotenzial aus ihrer regelmäßigen und intensiven Kundeninteraktion zu nutzen. Hierzu wird eine Analytics-basierte Vertriebsunterstützung für Servicetechniker (Algorithmen für Open-Source-Software) gestaltet, die ihnen die notwendigen Vertriebsinformationen bereitstellt. Zudem werden Aufbau- und Ablauforganisation (Blueprints & Referenzprozesse) sowie die entsprechenden Managementinstrumente (Balanced Scorecard & Anreizsystem) für einen vertriebsorientierten Service entwickelt. Das IGF-Vorhaben 19829 N des FIR e. V. an der RWTH Aachen wird über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.
Before starting with smart maintenance and machine learning, get things done right. Big data and analytics are a great way to get the most out of your assets, but they are not always the biggest lever and require a solid data foundation. As shown it is possible to get more out of the resources you have with relatively simple tools by applying the right method and bringing together the right people. To turn a computer system into a working tool and take full advantage of the capabilities of modern software solutions, specific steps must be taken, and both management and personnel need to be involved in shaping the future business processes. Only the right processes are able to generate a solid data foundation and enable the RCM method to work and improve asset lifecycle management and overall costs.
Ausgehend von dem 2017 vom FIR unter dem Dach der acatech erarbeiteten
Industrie 4.0 Maturity Index wurde der bestehende Instandhaltungscheck (IH-Check) am FIR weiterentwickelt und gezielt ergänzt. Das Ergebnis ist ein dreiphasiges Vorgehen zur Gestaltung eines ganzheitlichen, zukunftsorientierten Konzepts für die Instandhaltungsorganisation. Durch das Assessment werden zunächst Ansatzpunkte innerhalb der Organisation identifiziert, um darauf aufbauend mithilfe methodischer und technologischer Maßnahmen den Wertbeitrag der Instandhaltung zu maximieren.
Einen spannenden Einblick in die Systematik und den Projektablauf liefert dabei nachfolgend das Projekt bei der Drägerwerk AG & Co. KGaA (Dräger) in Lübeck.
Die Smart Maintenance befähigt die Mitarbeitenden in der Instandhaltung dazu, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, dabei unternehmensinterne und -externe Anspruchsgruppen zu berücksichtigen und so den unternehmerischen und gesellschaftlichen Wertbeitrag der Instandhaltung und des Service zu steigern. In der Fachgruppe Smart Maintenance am FIR entwickeln Expert:innen Modelle, Methoden und Werkzeuge für die umfassende technologische und organisatorische Transformation der Instandhaltung und des Service.
Um den wachsenden Anforderungen an die globalen Wertschöpfungsnetzwerke in Bezug auf Effizienz und Zuverlässigkeit gerecht zu werden, sehen sich produzierende Unternehmen damit konfrontiert, mit minimalem Ressourceneinsatz höchsten Ansprüchen an Qualität und Versorgungssicherheit gerecht werden zu müssen. Dies rückt die zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung als Mittel für den effizienten Ressourceneinsatz bei gleichzeitiger Minimierung von Risiken für die Verfügbarkeit, die Produktivität und die Qualität der Anlagen in den Mittelpunkt einer auf die Zukunft ausgerichteten Instandhaltungsgestaltung. Eine Möglichkeit, die Aufwände und die Erfolgswahrscheinlichkeit für die Einführung und den Betrieb der zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung zu steigern, bietet sich durch die zunehmende, kostengünstige Verfügbarkeit und Auswertbarkeit von Daten. Dadurch wird ein Beitrag für die nachhaltige Steigerung des Wertbeitrags der Instandhaltung für das gesamte Wertschöpfungsnetzwerk geleistet. Die vorliegende Arbeit dient dem Ziel, praktikable Modelle für eine datenbasierte zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung zu schaffen. Dafür werden die Elemente der zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung beschrieben und ihre Zusammenhänge erklärt. Die Beschreibungs- und Erklärungsmodelle werden durch ein Vorgehensmodell ergänzt, welches die praktische Implementierung der datenbasierten zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung in der produzierenden Industrie ermöglicht. Für die Entwicklung und Validierung der Modelle wurde ein intensiver Austausch mit der Praxis über Experteninterviews, Workshops und Projekten gewährleistet. Die entwickelten praxisnahen Modelle leisten damit einen Beitrag für die Verbesserung und Gestaltung von Instandhaltungsprozessen und -organisationen. Darüber hinaus können die Modelle der Gestaltung von Anwendungssystemen für die Entscheidungsunterstützung in der Instandhaltung dienen.
(Quelle: https://www.apprimus-verlag.de/datenbasierte-zuverlassigkeitsorientierte-instandhaltung-von-produktionsanlagen.html)