Maintenance-Daten
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In 4 Schritten zu besseren Maintenance-Daten [Anleitung]

Warum Sie schlechte Daten in der Instandhaltung kümmern sollten? Ganz einfach: Daten sind die Basis, auf der Sie Ihre Entscheidungen treffen. Je besser die Daten, desto wahrscheinlicher treffen Sie gute Entscheidungen. Doch was sind gute bzw. schlechte Maintenance-Daten überhaupt? 

Gute Daten in der Instandhaltung helfen Ihnen, Aussagen über den Zustand Ihres Maschinenparks, über die Leistung Ihres Instandhaltungsteams und über die Effektivität Ihrer Instandhaltungsstrategie zu treffen. Diese Daten sind aktuell, vollständig, präzise und verfolgen immer einen Zweck. 

Schlechte Daten, schlechte Entscheidungen

Unternehmen arbeiten oft jahrelang mit unpräzisen, unvollständigen Daten, ohne es zu wissen. Oder sie scheitern daran, aus der Unmenge an Daten diejenigen herauszufiltern, die ihnen dabei helfen, ihre Instandhaltungsziele zu erreichen. Stimmen die Maintenance-Daten nicht mit der Realität in Ihrem Maschinenpark überein, verzerrt das nicht nur die Realität, sondern erschwert obendrein Ihre Entscheidungsfindung und Ihre Argumentation. 

Wie wollen Sie vorbeugende Wartungsmaßnahmen treffen, ihr Wartungsbudget rechtfertigen, den Kauf eines neuen Geräts oder die Einstellung neuer Mitarbeiter verargumentieren, wenn Sie nicht die richtigen Daten haben, um diese Anfragen zu unterstützen?

Kleine Fehler, große Folgen

Es sind bereits kleine Unachtsamkeiten, die die Qualität Ihrer Maintenance-Daten negativ beeinflussen können. Folgendes Beispiel:

Ein Techniker dokumentiert seine Wartungsarbeiten nicht direkt nach erledigtem Arbeitsauftrag, sondern wartet damit bis zum Ende seiner Schicht. Weil er nicht mehr genau weiß, wie lang er tatsächlich gebraucht hat, rundet er ab. Denn kurze Reparaturzeiten sind im Unternehmen gern gesehen.

Was passiert? Sie verwenden diese Daten zur Planung ähnlicher Arbeitsaufträge. Ihr Techniker hat für denselben Auftrag künftig weniger Zeit. Er muss sich beeilen, das Fehlerrisiko steigt. Solche Fehler können eine Fehlfunktion der Anlage auslösen. Damit gefährden Sie nicht nur die Maschine, sondern auch die weitere Produktion und – noch weiter gesponnen – die Sicherheit Ihrer Produktionsmitarbeiter.

Rundet Ihr Techniker auf, planen Sie für denselben Arbeitsauftrag mehr Zeit ein als nötig. Sie arbeiten ineffizient und verschwenden wertvolle Maintenance-Zeit, die Ihre Techniker mit wichtigeren Aufgaben verbringen könnten. 

Wir zeigen Ihnen vier Dinge, die Sie tun können, um die Qualität Ihrer Maintenance-Daten zu verbessern, ohne gleich ein riesiges Projekt anzustoßen. 

Schritt 1: Status Quo erheben

Welche Instandhaltungsdaten sammeln Sie eigentlich? 

Woher sollen Sie wissen, ob Ihre Daten gut oder schlecht sind? Um das herauszufinden, verschaffen Sie sich erstmal einen Überblick, welche Maintenance-Daten Sie aktuell erheben und was Sie im Anschluss damit tun. Fragen Sie sich:

  • Welche Daten erheben wir?
  • In welchen Systemen erheben wir diese Daten? 
  • In welchem Zyklus erheben wir sie?
  • Sind die Daten vollständig? 
  • Sind die Daten valide? 
  • Entsprechen sie unseren Datenrichtlinien, z. B. in Bezug auf Format und Umfang?

Nun denken Sie vielleicht: Ihre Abteilung ist ohnehin schon überlastet. Wie sollen Sie jetzt auch noch tagelang Daten auswerten? Das ist verständlich. Konzentrieren Sie sich fürs Erste auf Bereiche und Anlagen, die schnelle Erfolge versprechen. 

Schauen Sie sich die Daten von Anlagen an, die besonders häufig oder regelmäßig ausfallen, und bei denen Sie nicht wissen, warum. 

Sprechen Sie mit Ihrem Team, um herauszufinden, ob Ihre Daten mit dem übereinstimmen, was wirklich vor sich geht. Gibt es Datenlücken? Gibt es Ungereimtheiten oder Anomalien? 

Was Sie damit erreichen: Sie decken Schwachstellen auf bei der Dateneingabe, der Dokumentation oder in Ihren Prozessen. Nur wenn Sie diese Schwachstellen kennen, können Sie diese anschließend gemeinsam beheben.  

Einige Stellen, an denen sich häufig schlechte Daten verstecken:

  • Wartungspläne
  • Wartungshistorie
  • Anomalien in Wartungsprotokollen
  • Arbeitsanweisungen
  • Inventarlisten

Schritt 2: Datenziele festlegen

Was wollen Sie mit Ihren Instandhaltungsdaten erreichen? 

Instandhaltungsdaten sind nur so gut wie der Zweck, dem sie dienen. Fragen Sie sich also: 

  • Welche Daten sammeln wir?
  • Was wollen wir damit erreichen?
  • Was passiert anschließend mit den Daten?

Definieren Sie klare Instandhaltungsziele, die sich von den allgemeinen Unternehmens-, Bereichs- und Standortzielen ableiten. Anschließend überlegen Sie, mit welchen Instandhaltungsdaten Sie das Erreichen dieser Ziele am besten messen können. 

Welche Entscheidungen möchten Sie aus den Daten ableiten und welche Daten benötigen Sie dafür? Lohnt es sich zum Beispiel, das Auftragsvolumen bei Ihrem Instandhaltungsdienstleister zu erhöhen? Oder sollten Sie die Intervalle einer bestimmten Tätigkeit verkürzen?

Verschwenden Sie vielleicht wertvolle Zeit damit, Daten zu sammeln, die Ihnen gar nicht weiterhelfen? Oder gibt es Daten, die Sie bisher nicht erhoben haben, die für Ihre Entscheidungen jedoch von großem Wert sein könnten? 

Vergewissern Sie sich, dass alle Teammitglieder die gleichen Ziele verfolgen und dass sie mit Ihren Wartungsprozessen übereinstimmen. Wenn die Ziele nicht aufeinander abgestimmt sind, leidet die Qualität, Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten.  

Schritt 3: Datenerfassung verbessern

Wie kommen die Daten in Ihre Systeme?

Dieser Schritt klingt erstmal trivial. Es ist jedoch wichtig zu dokumentieren, wie Sie Ihre Daten erfassen und wie diese in Ihre weiteren Systeme gelangen. Denn besonders bei der Eingabe und Übertragung von Daten passieren häufig Fehler. 

Um Klarheit über die Herkunft und Übertragung Ihrer Daten zu bekommen, helfen Fragen wie:

  • Wie werden die Betriebsdaten unserer Anlagen erfasst? (automatisiert per Sensor und Integration, manuell per App oder Software, in Papierform)
  • Wie gelangen die Daten in unser Instandhaltungsplanungssystem (IPS)? 
  • Welche Werkzeuge nutzen wir zur Auswertung dieser Daten? 
  • Welche Technologien nutzen unsere Techniker, um Daten bei Inspektionen, Wartungen oder Instandsetzungen einzugeben?
  • Wo werden diese Daten anschließend gespeichert?
  • Wie werten wir diese Daten aus?

Auch hier gilt: Beginnen Sie in den Bereichen bzw. bei den Anlagen, bei denen Sie die schnellsten Erfolge erzielen können. 

Sie stellen zum Beispiel fest, dass die Daten in Ihren Arbeitsaufträgen regelmäßig unvollständig sind. Sprechen Sie mit Ihren Technikern und finden Sie heraus, wo die größten Hürden im Eingabeprozess sind. Das können Sie konkret tun:

  • Stellen Sie sicher, dass Ihre Techniker die Daten einfach, schnell und fehlerfrei unmittelbar nach Abschluss der Arbeit erfassen können. 
  • Hinterfragen Sie, wie Ihre Techniker die Daten in Ihr System eingeben. Kann jeder von ihnen das Programm fehlerfrei bedienen? 
  • Geben Sie Ihren Technikern zum Beispiel vordefinierte Eingabeoptionen, aus denen sie auswählen können, statt Freitextfelder. Das verringert Rechtschreibfehler und hebt die Datenqualität. 
  • Überprüfen Sie Ihre Terminplanung und planen Sie genügend Zeit für Ihre Techniker ein, dass sie bei jedem Arbeitsauftrag auch Zeit für die anschließenden Verwaltungsaufgaben haben. 

Schritt 4: Daten richtig darstellen 

Wie sollen die Daten aufbereitet sein, damit Sie gute Entscheidungen ableiten können?

Das Problem der meisten Unternehmen ist nicht, zu wenig Daten zu haben. Die meisten stehen vor einem Berg an Maintenance-Daten und wissen nicht, wo sie anfangen und aufhören sollen zu analysieren.

Hier nochmal zur Erinnerung: Daten sind nur so gut wie der Zweck, den sie erfüllen. Richten Sie also Ihre Dashboards, Kennzahlen und KPIs so ein, dass Sie damit Bereiche identifizieren können, die verbesserungswürdig sind. 

Finden Sie zum Beispiel Abweichungen zwischen geplanten und tatsächlichen Arbeitsstunden in Ihren Arbeitsplänen heraus, können Sie Maßnahmen ergreifen, um die Planungssicherheit zu verbessern. 

Stellen Sie regelmäßig Fehlstarts fest bei Ihren Maschinen nach Wartungsarbeiten, können Sie mit diesen Daten versuchen, diese Fehlerquote zu verringern. 

Fazit

Bessere Daten wirken sich positiv auf Ihr gesamtes Instandhaltungsprogramm und Ihr Unternehmen aus:

  • Verbesserte und genauere Berichte (Datenqualität)
  • Automatisierte Berichte, die keine vollständige Überprüfung der Daten erfordern
  • Genauere Dashboards
  • Effizientes Zeitmanagement
  • Faktenbasierte Entscheidungen statt Bauchgefühl
  • Zielgerichtetes Handeln 
  • Effizienter Einsatz von Ressourcen
  • Höhere Effektivität Ihres Maintenanceprogramms

Nutzen Sie Ihre neu gewonnene Datenqualität, um gute Entscheidungen zu treffen und Ihre Instandhaltungsziele zu erreichen.

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