Beim Automobilkonzern Audi haben Instandhaltungs-Experten eine Predictive Maintenance-Lösung entwickelt, mit der Daten gesammelt und interpretiert werden. Die Instandhalter können so Verschleiß an Produktionsanlagen vorhersehen. „In den Stanznietsystemen werden zwischen 600.000 und 1,2 Mio. Niete mit Druckluft durch einen Kunststoffschlauch getrieben. Bei dieser Technik wird der Stanzniet mit bis zu 20 Metern pro Sekunde durch den Schlauch befördert. Dadurch entstehen Verschleißspuren innerhalb des Schlauchs“, sagt Andreas Rieker, Instandhaltungsplaner am Audi-Standort Neckarsulm.
Die Instandhalter des Konzerns werten Millionen an Daten, Big Data, aus, um den idealen Zeitpunkt für den Austausch der Schläuche zu bestimmen. Plötzlich auftretende Anlagenausfälle können damit weitestgehend ausgeschlossen und anfallende Wartungsarbeiten in der produktionsfreien Zeit durchgeführt werden. Das Ziel: Verschleiß und auftretende Probleme zu erkennen, bevor sie entstehen. Mithilfe von Daten, Algorithmen und Messwerten werfen die Experten einen Blick in die Zukunft. Die Prozesse werden von den Mitarbeitern außerdem standardisiert, um mehrere Anlagen und Maschinen mit Datenbanken zu verbinden.
Eine App als Wissensdatenbank
Unterstützt werden die Mitarbeiter von der App „iMaintenance“. Dahinter verbirgt sich eine Wissensdatenbank mit rund 5 000 Seiten Material, Maßnahmen zur Fehlerbehebung und Handlungsempfehlungen. Zeigt eine Maschine einen Fehlercode an, kann der Techniker diesen einfach auf einem Tablet eingeben und erhält eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, was bei der Instandhaltung zu tun ist. Die App informiert den Instandhalter augenblicklich und vollautomatisch über Fehler an einer Anlage. Via Push-Nachricht teilt sie ihm in Echtzeit alle Informationen mit, die für seine Arbeit relevant sind.
Das Projekt „Predictive Maintenance“ erleichter die Arbeit der Instandhalter und fördert eine effizientere Produktion. Nach einer erfolgreichen Pilotphase soll es in die Serienproduktion gehen und auch an anderen Anlagen und in anderen Bereichen eingesetzt werden. (kk)
