Refine
Document Type
- Lecture (2)
- Article (1)
- Doctoral Thesis (1)
- Report (1)
Is part of the Bibliography
- no (5)
Keywords
- BITKOM (1)
- Condition-Monitoring (1)
- Datenbasierte Dienstleistungen (2)
- Dienstleistungen (1)
- Erklärungsmodell (1)
- Instandhaltung (1)
- Key-Performance-Indicator (1)
- Lean (1)
- Offshore-Windenergie (1)
- Service Innovation (1)
Institute
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.
Aktuell beeinflusst keine Entwicklung die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, so stark wie die digitale Transformation. Nahezu täglich entstehen dabei Ideen und Geschäftsmodelle, die etablierte Unternehmen entweder bedrohen oder vor völlig neue Herausforderungen stellen. Smart Services nehmen hierbei eine Schlüsselposition ein. Unter der Leitung des FIR an der RWTH Aachen hat sich das Center Smart Services daher zum Ziel gesetzt, die Potenziale der Digitalisierung im Kontext professioneller Dienstleistungen zu erforschen. Im Gegensatz zu klassischen, in der Regel öffentlich geförderten, Forschungsvorhaben entscheidet im Center Smart Services eine Gemeinschaft von Industrie- und Forschungspartnern über die Forschungsaktivitäten. Die Zusammenarbeit von Vertretern aus verschiedenen Branchen und Stufen derselben Wertschöpfungskette baut dabei auf ein hohes Maß an gegenseitigem Vertrauen und ist deshalb so besonders erfolgreich.
In diesem Kontext startete das FIR an der RWTH Aachen gemeinsam mit Forschungs- und Industriepartnern zu Beginn dieses Jahres das Forschungsvorhaben Smart-Service-Check. Im Rahmen des Vorhabens wurden ein Modell sowie ein darauf basierendes Tool entwickelt, welches die Bewertung des Smart-Service-Reifegrads eines industriellen Dienstleisters ermöglicht. Das Instrument verschafft industriellen Dienstleistern Transparenz über den Status quo des eigenen Unternehmens als Smart-Service-Anbieter und dient der Identifikation von Handlungsschwerpunkten und Verbesserungspotenzialen.
Einhergehend mit der Tertiarisierung steigt der Stellenwert industrieller Dienstleistungen.
Zugleich nehmen der Wettbewerbsdruck und die Kundenanforderungen stetig zu. Dieser Umstand zwingt die Anbieter dazu, ihre Effizienz und
Effektivität bei der Erstellung industrieller Dienstleistungen zu verbessern. Vor diesem Hintergrund stellt die Übertragung der Prinzipien des Lean Managements auf den industriellen Dienstleistungsbereich einen erfolgversprechenden Ansatz dar. Sowohl in der wissenschaftlichen Literatur als auch in der industriellen Praxis finden sich Belege für erste erfolgreiche Anwendungen der Lean-Prinzipien auf die Produktion industrieller Dienstleistungen. Dennoch weist der Dienstleistungssektor im Hinblick auf die Anwendung und Verbreitung von Prinzipien des Lean Managements erhebliche Entwicklungspotenziale auf. Dies ist nicht zuletzt auf die fehlende Kenntnis operativer Entscheidungsträger hinsichtlich der Wirkung
der Lean-Prinzipien auf industrielle Dienstleistungen zurückzuführen.
Vor diesem Hintergrund besteht das übergeordnete Ziel der Arbeit in der Entwicklung eines Modells zur Erklärung und Bewertung der Wirkung ausgewählter Gestaltungsprinzipien des Lean Managements auf den Nutzenbeitrag industrieller Dienstleistungen. Im Fokus der Untersuchung stehen dabei die Prinzipien der Prozesssynchronisation. Dazu wird im Rahmen der Arbeit zunächst ein Modell entwickelt, welches die relevanten Variablen und Parameter zur Beschreibung der industriellen Dienstleistungsproduktion aufzeigt und operationalisiert. Auf diesem Beschreibungsmodell aufbauend wird ein systemdynamisches Simulationsmodell entwickelt, welches die Wirkung der Lean-Prinzipien der Prozesssynchronisation auf industrielle Dienstleistungen erklärt. Dazu werden, dem Aachener Lean-Services-Zyklus folgend, die Steuerung der Nachfrage, die Glättung der Auslastung sowie die Harmonisierung der Leistungserstellung in ihrer Wirkung analysiert und systemdynamisch modelliert.
Zur Sicherstellung einer effektiven und stabilen Nutzung von Offshore-Windenergieanlagen sind aufgrund der exponierten Hochseelage spezielle Herausforderungen zu lösen. Ein intensives Monitoring sowie eine umfassende Fernüberwachung sind deshalb erfolgsentscheidend. Übergeordnetes Ziel des Forschungsvorhabens KiZO bestand daher in der Schaffung der organisatorischen sowie technischen Voraussetzungen für eine Onshore-Remote-Betriebsführung zur Zustandsüberwachung von Offshore-Windparks. Hierzu wurde ein integriertes Konzept zur intelligenten Zustandsüberwachung entwickelt. Dieses sieht die Bündelung bereits installierter Systeme zur Zustandsüberwachung der einzelnen Windenergieanlagen vor und verknüpft sie mit wirtschaftlichen Kenngrößen. Die gewonnenen Daten werden mit wesentlichen Betriebsparametern (bspw. Windgeschwindigkeit, Generatorleistung) kombiniert und auf einer gemeinsamen Datendrehscheibe abgespeichert. Dort stehen die Zustands- und Betriebsdaten für Auswertesysteme dauerhaft zur Verfügung. Zudem werden die Daten dort vorverdichtet und analysiert, um die Ergebnisse dieser Analysen mithilfe von technischen und betriebswirtschaftlichen Key-Performance-Indicators (KPI) darzustellen. Aus der Visualisierung können anschließend technische Diagnosen und betriebswirtschaftliche Handlungsanweisungen für das Betriebspersonal abgeleitet werden.
Das wissenschaftliche Ziel des FIR bestand in der Erweiterung existierender Konzepte aggregierter Kennzahlensysteme durch neue, bisher nicht erfasste Kennzahlen zur Betriebsführung von Windenergieanlagen und -parks. Auf Basis des Konzepts der vorbeugenden Instandhaltung waren neue Parameter zu identifizieren, die eine Annahme der Betriebsbereitschaft und betrieblichen Leistungsfähigkeit nicht nur auf Einzelanlagen, sondern auch auf der Ebene eines Windenergieparks ermöglichen. Das Forschungsinteresse des FIR bestand daher primär in der Entwicklung eines Erklärungsmodells, welches technische Kennzahlen aus betrieblicher Planung und Betriebsführung mit Kennzahlen der Unternehmensführung verknüpft und erklärt. Die Entwicklung erfolgte durch den Einsatz analytischer Ansätze der Kennzahlenverdichtung und -aggregation und mündete in einem systemdynamischen Simulationsmodell.