Ausfallzeiten in der Produktion oder gar ein ungeplanter Anlagenstillstand kosten Geld und Zeit. Abhilfe verspricht die vorausschauende Instandhaltung. Sie erfolgt erst dann, wenn es notwendig ist, und nicht in starren Intervallen oder nach einem Defekt. Predictive Maintenance ist als Einsatzszenario von Industrie 4.0 mittlerweile auch in den Werkshallen der Lebensmittelhersteller angekommen.
Konzepte für Industrie 4.0 wie cyberphysische Systeme, Condition Monitoring, Remote Support und der digitale Zwilling schaffen die Grundlage für Predictive Maintenance – eine Strategie, bei der die Maschinen individuell und bedarfsgerecht gewartet werden, bevor es zu Ausfällen oder Störungen kommt. Das Prinzip dahinter: Gestützt durch Machine-Learning-Algorithmen und künstliche Intelligenz hilft Predictive Maintenance dabei, Unregelmäßigkeiten zu erkennen, die über die normalen oder zu erwartenden Schwankungen hinausgehen. Sobald etwas Unplanmäßiges passiert, meldet sich die Anlage selbst, um auf Fehler aufmerksam zu machen. Im Idealfall sieht das Servicepersonal auf dem Dashboard oder mobilen Endgerät anhand einer 3-D-Darstellung, wo genau das Problem lokalisiert ist und welches Bauteil betroffen ist.
Stand das Thema ohnehin schon oben auf der Agenda vieler
Lebensmittelhersteller, hat es mit der Covid-19-Pandemie noch einmal an Dynamik gewonnen. Denn wenn die Mitarbeiter aus der Instandhaltung während eines Lockdowns die Betriebe nicht betreten können, müssen kreative Lösungen für die Wartung der Maschinen gefunden werden. Branchenexperten wie Bitkom-Hauptgeschäftsführer Dr. Bernhard Rohleder sehen die Krise hier durchaus als Chance, das Industrial Internet of Things (IIoT) voranzutreiben. Aktuell nutzen bereits vier von zehn Industrieunternehmen IoT-Plattformen, mit denen Daten von Geräten, Maschinen und Anlagen an zentraler Stelle zusammengeführt und ausgewertet werden können. Jedes dritte (32 %) plant die künftige Nutzung. Das sind die Ergebnisse einer repräsentativen Studie im Auftrag des Digitalverbands Bitkom, für die 551 Industrieunternehmen ab 100 Beschäftigten im Februar und März 2021 befragt wurden. „IoT-Plattformen legen das Fundament für digitale Mehrwertdienste. Mit ihnen werden physische Produkte um weitere Funktionen angereichert und ermöglichen beispielsweise die vorausschauende Wartung“, so Rohleder.
Mit Echtzeitdaten zur proaktiven Instandhaltung
Mit den von Rohleder angesprochenen digitalen Services sind Condition Monitoring und Predictive Maintenance gemeint. In Kombination ermöglichen sie es, den Zustand von Maschinen im laufenden Betrieb zu prüfen und die Restlebensdauer einzelner Komponenten zuverlässig zu prognostizieren – denn kommt es zu einem Ausfall, muss es schnell gehen. Bestes Beispiel dafür sind hoch automatisierte Verpackungslinien, wie sie in der Pharma- und Lebensmittelindustrie zum Einsatz kommen. Bei Leistungen von 200 und mehr Picks pro Minute ist der Totalausfall ein Worst-Case-Szenario, das es zu vermeiden gilt. Wie das in der Praxis funktioniert, zeigt der Spezialist für Prozess- und Verpackungstechnik Syntegon mit MIRA (Machine Intelligence Reporting & Analytics). Die modulare Softwarelösung für die Überwachung prozesskritischer Bauteile macht Stillstandzeiten planbar und sorgt für einen störungsfreien Produktionsbetrieb. So können beispielsweise Anomalien an Lüftern durch Temperatur- und Vibrationsanalysen bis zu sechs Wochen vor einem potenziellen kostspieligen Ausfall erkannt werden. Als eigenständiges System zur vorausschauenden Wartung arbeitet MIRA parallel zum laufenden Betrieb und greift nicht in die Maschinensteuerung ein.
