SmartMaintenance

Softwareunterstützung für ein bedarfsorientiertes

Instandhaltungsmanagement in Produktionsumgebungen

Roman Emonts-Holley

Maintenance 2016 Dortmund

24.02.2016

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© FIR

EinleitungHerausforderung zukünftiger Instandhaltung

11%3% 3% 3%

43%

40%

28%21%

46%57%

69%76%

1990 2000 2010 2015

Geringe Komplexität Mittlere Komplexität Hohe Komplexität

Komplexität der Produktion

Volatilität von Auftragseingängen

Variantenreichtum der Produkte

Planungshorizont

Flexibles und Leistungsfähiges

Instandhaltungsmanagement

Maximierung der Produktionsfähigkeit

Minimierung von Ausfallrisiken

Minimierung Wartungs- und Betriebskosten

Anlagenkomplexität (Anzahl verbauter Elemente, Anzahl Verknüpfungen

zwischen den Elementen und Art der Verknüpfung) im Verlauf der Zeit. (Quelle:

FIR Expertenstudie)

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© FIR

Potentiale Smart Maintenance

Wirtschaftliche Bedeutung der Instandhaltung

ACATECH 2015; Smart Maintenance für Smart Factories

0,25

2,2

1

0 0,5 1 1,5 2 2,5

vermiedene Kosten ausFolgeschäden

direkte Kosten

Maschinen- und

Anlagevolumen

Instandhaltungs-

maßnahmen

In Deutschland beträgt das Maschinen- und Anlagenvolumen über 2,2 Billionen Euro

Die jährlichen direkten Ausgaben für Instandhaltungsmaßnahmen betragen rund 250

Milliarden Euro

Das wertschöpfende Potenzial der Instandhaltung ergibt sich in diesem Kontext aus

den vermiedenen drei- bis fünfmal höheren Folgekosten einer mangelhaften oder

vernachlässigten Instandhaltung

Billionen Euro

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© FIR

Stand von Wissenschaft und Technik

Condition

Monitoring

Smart

Maintenance

Umfangreiche Messmöglichkeiten durch

Sensorik, z. B. kraftabhängige oder

akustische Messmethoden [1]

Bereits langjähriger Einsatz in der Praxis

[2]

Anwendung von überwachten

Lernverfahren der Mustererkennung [4]

Beispiel: IBM Predictive Maintenance and

Quality

Noch kein SmartMaintenance-System

verfügbar

[1] JEMIELNIAK 1999; Commercial Condition Monitoring System

[2] FRAUNHOFER IML 2015; CoMiS; Link: http://www.iml.fraunhofer.de/content/dam/iml/de/documents/OE%20240/Forschungsskizze_CoMiS.pdf

[3] GFM 2015; Link: http://www.maschinendiagnose.de/seminare-condition-monitoring.html

[4] SCHENKDORF U. BÖHM 2015; Aspekte einer datengetriebenen, zustandsabhängigen Instandhaltung

[5] EODA 2014; Predictive Maintenance (mit R)

[6] FRAUNHOFER IWU 2015; Twitternde Produktionsmaschine; Link: http://www.e3-fabrik.de/de/e3-konkret/iMain.html

[7]IBM 2015; Link: http://www-03.ibm.com/software/products/de/predictive-maintenance-quality

Auswertung beschränkt sich auf

erfahrungsgestützte und manuelle

Methoden [3]

Projekt „SeSi“ mit dem IMR

Weites Projekt „iMAIN“ durch Fraunhofer

IWU [6]

Auswertemethoden i. d. R. statistisch

Automatisierte Auswertung der Daten

Automatisierter Abgleich der ermittelten

Daten mit Referenzkennzahlen

Interaktion zwischen

Instandhaltungsplanungssystem und

Produktionsplanungssystem

WissenschaftTechnik

Daten-

auswertung

5

© FIR

Stand der Technik

Reactive

Maintenance

Preventive

Maintenance

Condition-based

Maintenance

Predictive

Maintenance

Industrie 4.0

Maintenance

IBM Predictive

Maintenance and

Quality [3]

Siemens Plant

Maintenance &

Condition

Monitoring [2]

Oracle

PeopleSoft Asset

Management [1]

Zeitreagierend

agierend

Wertschöpfungs-

orientierungSmart

Maintenance

[1] Oracle; Link: https://docs.oracle.com/cd/E52390_01/fscm92pbr3/eng/fscm/famp/concept_UnderstandingAssetMaintenanceRepairWarrantiesandInsurance-9f7a3c.html

[2] Siemens; Link: http://help.sap.com/saphelp_pdm_od_1411/helpdata/de/44/d03a53b6ad6a57e10000000a44538d/frameset.htm

[3] IBM; Link: http://www-03.ibm.com/software/products/de/predictive-maintenance-quality

Korrektive

Wartung nach

Störung

6

© FIR

Smart Maintenance

Softwaretool für die

Dokumentation und

Bewertung von

Zustandsdaten

Automatisierte Zuordnung

und Propagierung der

Wartungsprioritäten

Erstellung einer bedarfs-

abhängigen IH-Strategie

Interaktive, APS-gekoppelte

Software für ein bedarfs- und

produktionsoptimiertes

Instandhaltungsmanagement

Smart-Objects-

Bibliothek

Condition

Monitoring

sensorischer

Werkzeughalter

Empfangsstation

Visualisierungssoftware

Grafikbasierte, interaktive

Benutzerschnittstelle

APS-System

Defekt

Wartung fällig

In Betrieb

7

© FIR Bild 3: Struktur Smart Maintenance (Quelle: FIR 2016)

Struktur Smart Maintenance

Smart Objects Bibliothek

Datenerfassung Prognose & IH-Planung Produktionsplanung

Wartungsauftrag

• Anlegen eines

Wartungsauftrags

unter Einbeziehung

der Produktion

• Parallelisierung

Einplanung Wartungsaufgabe

mit Ressourcen

Smart Object

• Datenaufnahme und -

weitergabe

Datenverarbeitung

• Erstellung Polarplot

und Kurvenschar

• Normierung

Prognose

• Visualisierung der

aufgenommen Daten

• Auswahl einer statistischen

Methode zur Prognose

• Vorschlag eines

Planungszeitraums

Produktion

• Regeln &

Kriterien

ID

Anfang

Ende

Daten

Optimierung

• Festlegung der

Aktualisierungs

-intervalle

IH

Job

8

© FIR

Aktueller Stand des Projekts

Die Smart-Objects-Bibliothek zur quantitativen Bewertung der Messergebnisse

30 Fräsungen 120 Fräsungen 210 Fräsungen

© pro micron © pro micron© pro micron

Anzahl der Fräsungen

Entwicklung der Werkzeugkurve

9

© FIR

Aktueller Stand des Projekts

Die Smart-Objects-Bibliothek zur quantitativen Bewertung der Messergebnisse

In der Visualisierungssoftware kann die

Musterform eines optimalen Werkzeugs

hinterlegt werden und mit der aktuellen

Werkzeugkurve verglichen werden:

optimale Werkzeugkurve

mögliche aktuelle Werkzeugkurve

© pro micron

Bessere Visualisierung des

Verschleißfortschritts

Genaue Überwachung

der Verschleißgrenze

10

© FIR

© pro micron

Aktueller Stand des Projekts

Die Smart-Objects-Bibliothek zur quantitativen Bewertung der Messergebnisse

Weitere mögliche Muster der Werkzeugkurven:

© pro micron

In der Praxis sehr vielfältiger

Einsatz der Werkzeuge

► Sehr viele verschiedene

Werkzeugkurven

► Schwer Muster der

Verschleißkurven

zusammenzufassen

► Findung eines allgemeingültigen

Algorithmus zur automatischen

Verschleißfortschrittsermittlung

sehr kompliziert

Herausforderung:

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© FIR

Smart Maintenance

Softwaretool für die

Dokumentation und

Bewertung von

Zustandsdaten

Automatisierte Zuordnung

und Propagierung der

Wartungsprioritäten

Erstellung einer bedarfs-

abhängigen IH-Strategie

Interaktive, APS-gekoppelte

Software für ein bedarfs- und

produktionsoptimiertes

Instandhaltungsmanagement

Smart-Objects-

Bibliothek

Condition

Monitoring

sensorischer

Werkzeughalter

Empfangsstation

Visualisierungssoftware

Grafikbasierte, interaktive

Benutzerschnittstelle

APS-System

Defekt

Wartung fällig

In Betrieb

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© FIR

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Roman Emonts-Holley, M.Sc

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