3 Beispiele für Instandhaltungsstrategien

Welche Instandhaltungsstrategie ein Unternehmen für sich wählt, hängt maßgeblich damit zusammen, welche Ziele ein Unternehmen mit der Instandhaltung erreichen möchten. 

Beispiele für Instandhaltungsziele

• Ausfallzeiten minimieren
• Direkte oder indirekte Instandhaltungskosten minimieren
• Verfügbarkeit der Anlagen maximieren
• Zuverlässigkeit der Anlagen maximieren
• Lebensdauer der Anlagen maximieren
• Arbeits- und Betriebssicherheit sicherstellen
• Reduzierung von Störungen 
• Vorausschauende Planung von Kosten
• Verbesserte Produktionsprozesse und Arbeitsabläufe 
• Optimierte Gesamteffizienz der Anlagen (Overall Equipment Efficiency OEE) 

Manche dieser Ziele schließen sich gegenseitig aus, manche ergänzen sich. Um diese Instandhaltungsstrategie und die dahinter liegenden Maßnahmen umzusetzen, stellt das Unternehmen entsprechende Ressourcen zur Verfügung und vergibt Instandhaltungsbudgets. Daran orientiert sich auch letztendlich, welche Art von Instandhaltungsstrategie eingesetzt wird.

Verschiedene Instandhaltungsstrategien im Überblick

Reaktive Instandhaltung

Die reaktive oder ausfallorientierte Instandhaltung ist eine der Urformen der Instandhaltung. Unternehmen führen keine vorbeugenden Maßnahmen durch, die die Lebensdauer der Maschine verlängern oder erhalten. Maschinen werden dann repariert, wenn sie beschädigt oder kaputt sind. 

Das bedeutet, dass Unternehmen im Schadensfall schnell reagieren müssen, um möglichst zügig weiter produzieren zu können und hohe Ausfallzeiten und -kosten zu vermeiden.

Die ausfallorientierte Strategie hat zum Nachteil, dass der Ausfallzeitpunkt und folgender Stillstand der Maschinen und Anlagen nicht bestimmt werden kann. Als Folge müssen Unternehmen mit dieser Instandhaltungsstrategie höhere Bereitschaftsleistungen des Instandhaltungspersonals einplanen und einen höheren Ersatzteilbestand vorhalten.

Diese Strategie wird eingesetzt bei Maschinen, die nicht oft repariert werden müssen oder die man günstig reparieren oder ersetzen kann. Reaktive Instandhaltung kann ebenfalls sinnvoll sein bei Maschinen, die redundant ausgelegt sind, zu deren Ausfallverhalten es ohnehin keine Informationen gibt und, wenn sichergestellt ist, dass bei einer Fehlfunktion keine Menschen Schaden nehmen können. 

Nicht geeignet ist diese Instandhaltungsstrategie bei Anlagen, die produktionskritisch sind und nicht redundant ausgelegt sind. Ein Ausfall solcher Anlagen kann hohe Kosten und lange Stillstandzeiten verursachen. 

Einsatzbereiche

• Geeignet für Produktionsanlagen, bei denen keine Menschen zu Schaden kommen können
• Nicht geeignet für Produktionsanlagen mit hoher Komplexität und vielen Abhängigkeiten, z.B. Werkzeugbau
• Maschinen, die selten ausfallen
• Maschinen, die schnell und kostengünstig repariert oder ersetzt werden können 

Vorteile

• Abnutzungsvorrat der Anlagen wird vollständig aufgebraucht
• Geringer Planungsaufwand der Instandhaltungsmaßnahmen
• Geringer Ersatzteilverbrauch 
• Keine Kosten für zusätzliche Planungstools oder Analysetechnik

Nachteile

• Vermeidbare Produktionsausfälle und damit verbundene Kosten
• Lebensdauer der Maschinen ist kürzer als nötig
• Schlechte Prognostizierbarkeit der Ausfälle
• Hohe Bereitschaft von Fachkräften erforderlich
• Fremdvergabe der Instandhaltung schwer möglich
• Termin- und Liefertreue gefährdet 
• Gefahr von Folgeschäden an anderen Anlagen
• Hohe Ersatzteilbestände
• Zeitdruck gefährdet Qualität der Instandhaltungsmaßnahmen und Dokumentierung

Planmäßige Instandhaltung

Die planmäßige oder periodische Instandhaltung gehört zu den vorbeugenden Instandhaltungsstrategien. Unternehmen mit dieser Strategie möchten ungeplante Ausfallzeiten auf ein Minimum reduzieren und diese durch geplante Stillstandzeiten zu Wartungszwecken ersetzen. 

Sie warten also nicht darauf, bis Anlagen oder Maschinenteile kaputt gehen, sondern führen systematisch vorbeugende Inspektionen und Wartungsmaßnahmen durch, in denen sie z.B. Verschleißteile in vordefinierten Abständen oder nach bestimmten Normen oder Vorgaben des Herstellers austauschen. Dabei ist es nicht relevant, wie der tatsächliche Abnutzungsgrad der Maschinen und Anlagen aussieht. Die Wartungsintervalle werden anhand eines Wartungskalenders geplant und orientieren sich an herstellervorgaben oder Erfahrungswerten.

Die größte Herausforderung bei dieser Instandhaltungsstrategie ist es, den optimalen Zeitpunkt für diese präventiven Wartungsmaßnahmen festzulegen. Es gilt, Verschleißteile rechtzeitig zu ersetzen, bevor sie kaputt gehen, und gleichzeitig den Ersatz so lange hinauszuzögern, dass keine unnötig hohen Kosten entstehen. Das bedeutet: Je genauer Unternehmen das Ausfallverhalten, die Belastungsintensität und die Nutzungsdauer seiner Anlagen kennt, desto präziser kann es diesen optimalen Wartungszeitpunkt ermitteln.

Einsatzbereiche

• Diese Strategie eignet sich vor allem für Maschinen, die kostengünstig ersetzt und repariert werden können und für Maschinen die selten ausfallen. Denn durch die periodische Instandhaltung allein, können Stillstände nicht ausgeschlossen werden.

Vorteile

• Gute Planbarkeit der Instandhaltungsmaßnahmen
• Outsourcing der Wartungstätigkeiten an externe Dienstleister möglich
• Lückenloser Wartungsnachweis anhand sorgfältig geführter Protokolle
• Geringerer Ersatzteilbestand und Lagerkosten
• Höhere Anlagenverfügbarkeit

Nachteile

• Schwierige Bestimmung des optimalen Wartungszeitpunkts
• Abnutzungsvorrat der Anlagen wird nicht vollständig aufgebraucht
• Höherer Ersatzteilverbrauch als bei ausfallorientierter Wartung
• Finanzielle Mehrkosten entstehen

Vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance)

Die prädiktive oder vorausschauende Instandhaltung zählt im Zeitalter der Industrie 4.0 zu den wichtigsten Instandhaltungsstrategien. Bei dieser Instandhaltungsstrategie werden Prozess- und Maschinendaten im laufenden Betrieb per Sensoren und Schnittstellen erfasst, gespeichert und anschließend analysiert. So ist es möglich, den Zustand von Maschinen und Anlagen in Echtzeit zu überwachen und gezielte Prognosen aufzustellen, wann es zu Leistungsabfällen oder Schäden kommt und eine Wartung notwendig ist. 

Predictive Maintenance ist vor allem für Maschinen sinnvoll, bei denen ein Ausfall hohe Umsatzeinbußen oder Folgeschäden bedeuten würde. Moderne Maschinen sind häufig schon mit den nötigen Sensoren ausgestattet, bei älteren können Sie nachgerüstet werden.

Eine Umfrage aus dem Jahr 2019 zeigt, für welche Anwendungsfälle Unternehmen in Deutschland Predictive Maintenance einsetzen: 

• Rüstfehler anzeigen
• Schlechte Bearbeitungsprozesse erkennen
• Fehlbedienung vermeiden
• Rüstprozesse optimieren
• Verschleiß rechtzeitig und automatisiert erkennen
• Qualität der Fertigungserzeugnisse gezielt optimieren
• Fälligkeit von regelmäßigen Wartungsarbeiten automatisiert verfolgen und anzeigen

Einsatzbereiche von Predictive Maintenance

In allen Bereichen, wo der Ausfall von Anlagen und Maschinen erhebliche Folgeschäden und Umsatzeinbußen bedeuten würde, zum Beispiel:

• Lebensmittelproduktion: Predictive Maintenance kommt in der Lebensmittelproduktion zum Beispiel zur Überwachung von Abfüllanlagen, Verpackungsanlagen oder Kühlhäusern zum Einsatz. Es reduziert die Ausschussquote bei der optischen Füllstandskontrolle von Getränkeflaschen, indem sie alle kritischen Parameter der Abfüllanlage in Echtzeit überwacht und Abweichungen sofort anzeigt, bevor es zu Über- oder Unterfüllung kommen kann. Es überwacht die Temperatur, Feuchtigkeit, Stromstärke, Vibrations- und Geräuschentwicklung in Kühlkammern und warnt rechtzeitig, bevor es zu Ausfällen kommt und die frische Ware verdirbt. Und es verhindert, dass einwandfreie Lebensmittel bei einem ungeplanten Stillstand von Abfüll- und Verpackungsanlagen mangels Puffermöglichkeiten vernichtet werden müssen. 
• Öl und Gas: Zur Gewinnung und Raffination werden teure Geräte eingesetzt, sie bei Ausfall nicht nur hohe Kosten, sondern auch Umwelt- und Gesundheitsrisiken verursachen. 
• Versorgungsunternehmen: Mit Predictive Maintenance können Versorgungsunternehmen Frühwarnzeichen auf Versorgungs- und Nachfrageseite rechtzeitig erkennen und beheben, bevor es zu kostenintensiven Reparaturen und Kundenbeschwerden kommt.
• Schienenverkehr: Hier hilft Predictive Maintenance, ungeplante Ausfälle von Zügen und Stellwerkstörungen zu vermeiden, Verzögerungen im Betriebsablauf zu verhindern, und die Wartezeit auf Ersatzteile zu reduzieren, indem sie rechtzeitig bestellt werden können.
• Luftfahrt: Fluggesellschaften setzen Sensoren in ihren Maschinen ein, um Verschleißteile wie Turbinen oder Pumpen rechtzeitig austauschen und Standzeiten auf dem Boden vermeiden zu können. Außerdem steigt damit die Sicherheit der Fluggäste und die technisch bedingten Flugverspätungen sinken.
• Automotive: Automobilunternehmen betreiben einige der größten Roboterparks der Welt, produzieren just in time und haben eng integrierte Lieferketten. Jede Störungen der produktion wie z.B. durch ungeplante Ausfälle führt zu Störungen der gesamten Lieferkette. Predictive Maintenance Systeme überwachen kritische Produktionsparameter in Echtzeit und ermöglichen rechtzeitige Wartungsarbeiten, bevor es zu Stillständen und Ausfällen kommen kann. 
• Windkraftanlagen: Schwingungsanalysen können Ausfälle von Windkraftanlagen heute fast vollständig vermeiden.
• Häfen: Der Ausfall von Kränen bedeuten lange Wartezeiten für Schiffe und weniger Durchsatz für Häfen. Predictive Maintenance reduziert diese Ausfallzeiten, verbessert die Servicequalität und reduziert den Ausschuss in Häfen. 

Vorteile 

• Höhere Verfügbarkeit der Anlagen
• Weniger Stillstandzeiten 
• Geringere Wartungs- und Betriebskosten (z.B. Strom)
• Höhere Lebensdauer der Maschinen
• Optimaler Wartungszeitpunkt
• Optimierter Einsatz der Service-Mitarbeiter
• Bessere Maschinenleistung und Produktivität

Nachteile

• Investitionen in Hardware (Sensoren, Fühler, Kameras) und Analyse-Software nötig
• Notwendigkeit, riesige Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen, in verschiedenen Formaten zu sammeln, selektieren und auszuwerten, um zuverlässige Aussagen über den Zustand der Anlagen machen zu können.
• Mitarbeitende müssen geschult werden, damit sie mit diesen Datenanalysen und Wartungshinweisen umgehen kann.

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