Blog für Instandhaltung 4.0, Wartung und Facility Management

Wie Instandhaltungssoftware
Know-how sichert

IT-Trends und die Folgen für
manuelle Management-Prozesse

Laut dem aktuellen „Cisco Visual Networking Index“ (VNI) werden im Jahr 2022 knapp 60% der Weltbevölkerung das Internet nutzten. Die Entwicklung der „Künstlichen Intelligenz“ (KI) und das sogenannte „Machine Learning“ (ML) schreiten rasant voran. Der mobile Datenverkehr explodiert. Maschinen und Anlagen sind zunehmend in der Lage, zu kommunizieren. Das „Internet of Things“ vernetzt physische und virtuelle Elemente. Sensoren in Haushaltsgeräten und Fahrzeugen sind nur ein Beispiel. Um weiter effizient zu wirtschaften und wettbewerbsfähig zu sein, müssen Unternehmen ihre Netzwerke, Maschinen und Arbeitsabläufe an die Industrie 4.0 anpassen.

Welche Folgen hat das für
die Instandhaltungs-/Wartungsbranche
und deren Fachkräfte?

Viele Infrastrukturen können nicht mit der rasanten technischen Entwicklung Schritt halten. Die herkömmlichen manuellen Management-Prozesse sind oft überlastet. Im Bereich der Instandhaltung kämpft man gegen mangelnde Dokumentation, ungeplante Ausfallzeiten, Materialausschuss und Überstunden. Produktions- und Kostenziele sind durch ungeplante Reparatur- und Wartungsarbeiten in Gefahr, das Stresslevel der Mitarbeiter hoch. Hinzu kommt der demografisch bedingte Fachkräftemangel — fachliches Know-how droht verloren zu gehen.

Automatisierte Instandhaltung
und Wartung als Lösung?

Sogenannte CMMS-Software findet bereits Anwendung in Industrie, Wirtschaft, Facility- Management, Medizin und Pflege oder im Ver- und Entsorgerbereich. Der Instandhalter einer CNC-Fräse bestückt beispielsweise die Software mit Informationen über die Materialbeschaffenheit, Wartungsintervalle und Laufleistung der eingesetzten Welle. Bevor die Welle das Ende ihrer Laufleistung erreicht hat, gibt die Software rechtzeitig Meldung über den bevorstehenden Handlungsbedarf. Die Maßnahme kann somit unter Beachtung der laufenden Produktion geplant und ausgeführt werden.

Das nächste große Ziel von Instandhaltung 4.0 — Predictive Maintenance — ist schon in Reichweite. Dabei ist ein virtueller Zwilling der Maschine das Kernstuck der Kommunikation zwischen Hersteller, Betreiber und Instandhalter. Die gesammelten Daten aller Instanzen in Verbindung mit dem 3D-Modell ermöglichen die Simulation laufender Prozesse. Präventive Maßnahmen sind damit schon im Vorfeld planbar. So erfolgt am Beispiel der Welle einer CNC-Fräse schon bei minimalen Abweichungen eine Meldung an die Software, welche Konsequenzen für den gesamten Ablauf zu erwarten sind und welche Maßnahmen empfohlen werden. So soll Instandhaltung mithilfe digitaler Wartungsplaner automatisiert, planbar, optimierend, sichernd und effizient werden.

Gehen Mitarbeiter und deren
technisches Wissen verloren?

Der Fachkräftemangel ist neben der rasanten Entwicklung der IT-Trends ebenfalls ein großes Problem. Der demografische Wandel, der das Wissen vieler „alter Hasen“ verschlingt, und der mangelnde Nachwuchs bereiten vielen Unternehmen Kopfzerbrechen. Durch Bereitschaftszeiten, teilweise im 24/7-Takt, werden menschliche Ressourcen überstrapaziert. Der Job als Instandhaltungs- oder Wartungsmitarbeiter ist nicht gerade attraktiv. Auch die Angst, durch die Automatisierung „ausgetauscht“ zu werden, setzt manchem Facharbeiter zu.
Doch durch den Einsatz von CMMS-Software können auch die Auslastung der Teams dementsprechend besser organisiert und Wartungsintervalle besser geplant werden. Neben der Kostenreduzierung sind die Schonung menschlicher Ressourcen und ein entspanntes Betriebsklima positive Nebeneffekte. Zusätzlich wird das Know-how der einzelnen Mitarbeiter gesichert und kann gezielter eingesetzt werden.

Fazit:

Durch den Einsatz von Instandhaltungssoftware werden die Arbeitskräfte nicht ersetzt, sondern durch den effizienten Einsatz entlastet und das technische Wissen gesichert.

Durch die sensorgesteuerte Wartung mit TOM Instandhaltungssoftware, kann auch Peters ältere Anlange
von den Vorteilen der Instandhaltung 4.0 profitieren.

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