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Wartung: Reliability Centred Maintenance spart Instandhaltungskosten

Wartung
Reliability Centred Maintenance spart Instandhaltungskosten

Um Maschinenstillstände zu vermeiden, setzen viele Unternehmen auf vorausschauende Maßnahmen aus aufgezeichneten Zustandsdaten. Eine kostengünstigere Instandhaltungslösung soll Reliability Centred Maintenance (RCM) sein.

Georg Hünnemeyer
Geschäftsführer Hünnemeyer Consulting, Ottobrunn

Die Reliability Centred Maintenance-Methode (RCM) basiert auf der Risikoabschätzung bei der vorbeugenden Wartung technischer Systeme. Bereits im Vorfeld schätzen die Verantwortlichen die Auswirkungen von Fehlern auf die Funktionalität einer Anlage und ihre Folgen für die Sicherheit und Wirtschaftlichkeit ab. Sie betrachten die Fehlerursachen und deren Auswirkungen auf den Gesamtprozess, um ein effektives und kostengünstiges Wartungskonzept zu erstellen. Dabei spielen verschiedene Faktoren eine Rolle: etwa die Dauer und der Aufwand der Wartungstätigkeit oder die Häufigkeit aller Instandhaltungstätigkeiten wie Monitoring und Datenerfassung. Funktionale Zuverlässigkeit, Pflegeaufwand und Lebensdauer der Komponenten bestimmen die Wartungsfrequenz. Während des Designs lassen sich Einflussfaktoren auf die Instandhaltungskosten steuern, im Verlauf der Betriebsphasen sind dagegen nur noch wenige Elemente beeinflussbar. RCM als Prozess setzt genau dort an, wo eine Einwirkung noch möglich ist. Mithilfe der Methode können Betriebe entscheiden, was das individuelle Ziel ihrer Fertigung sein soll: Kosteneinsparung, Umweltaspekte, Sicherheit, die Verfügbarkeit der Anlage oder aber der bestmögliche Kompromiss. Außerdem bietet die Methode den Vorteil, dass sie auch bei bestehenden Anlagen zum Einsatz kommen kann – ohne eine teure Nachrüstung von Sensoren, Soft- oder Hardware.

Zielgerichtete Datenerfassung

Führt ein Unternehmen etwa die RCM-Methode ein, erfasst es zunächst ein Systemkonzept. Dabei definiert der Betrieb das Einsatzprofil und bestimmt die Verfügbarkeits- und Zuverlässigkeitsanforderungen. Außerdem erstellt er einen Fehlerauswirkungs- und Bewertungskatalog. Dann werden die Systemanforderungen festgelegt. Sie definieren den erlaubten Zeitaufwand für alle Instandhaltungsmaßnahmen inklusive der Zugänglichkeit dieser Handlungen und geben die mittleren Reparaturzeit vor. Die Zufälligkeitsanforderungen an die Funktionen folgen aus der Bewertung, die dazu dient, festzustellen, wie schwer die Folgen eines Ausfalls wären.

Dabei muss das Unternehmen drei Szenarien einkalkulieren: einen kompletten Systemausfall ohne weitere Nutzungsmöglichkeiten der Anlage, einen eingeschränkten Betrieb oder eine Funktionsstörung, die keine unmittelbaren Folgen für den Ablauf hat. Im dritten Schritt folgt die kontinuierliche Validierung des Designs.

RCM als kostengünstige Instandhaltungsmaßnahme

RCM funktioniert also mit einer zielgerichteten Datenerfassung. Predictive Maintenance hingegen erfordert eine genaue Kenntnis der Systeme. Daher muss vorab die Notwendigkeit der Datenerfassung analysiert werden. Eine Vorgehensweise auf Grundlage von Big Data wäre ansonsten von vornherein zum Scheitern verurteilt: Die kontinuierliche Aufzeichnung des Systemzustands optimiert die Wartung nicht, da sie nur das Ergebnis des Designs beschreibt. Daraus ergibt sich keine Kostenminderung. Mit RCM lässt sich dagegen sowohl der Zeitpunkt als auch die Häufigkeit der Datenerfassung festlegen und somit der Aufwand erheblich reduzieren. Auch bei zufällig auftretenden Fehlern verfehlt Predictive Maintenance ihre Wirkung, denn die Datenerfassung liefert keine neuen Aussagen über bestehende Systemeigenschaften. Zur Aufzeichnung eingesetzte Sensoren erhöhen als zusätzliche Komponenten zudem die Fehlerrate des Systems. Im laufenden Betrieb hat der Unternehmer keinen Einfluss mehr auf die durch die Entwicklung festgelegte Physik der Systeme: Manchmal können jahrelang aufgezeichnete Daten gar nicht genutzt werden.

KMU erliegen einem Irrglauben

Die RCM-Methode führt zu einer Kostenreduktion von etwa 30 %. Eine gezielte Datenaufzeichnung, die die Annahmen während der Entwicklung des Instandhaltungsplans im Unternehmen validiert, kann die Kosten weiter senken, da nun bekannt ist, welche Parameter eine Aussage über die Ausfallwahrscheinlichkeit gestatten. Predictive Maintenance hingegen erweckt oft den Eindruck, dass Designfehler durch Datenaufzeichnungen und Wartungen kompensiert werden sollen. Am Ende profitieren aber die Softwarefirmen, während kleine und mittlere Unternehmen zahlen und dem Irrglauben erliegen, dass Big Data die Instandhaltungskosten reduziert.

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