December 20, 2022 · 2 min read
In diesem Blogartikel erläutern wir, wie sich die Rolle von Wartungsteams im Zuge des digitalen Wandels in der Industrie derzeit verändert. Welchen Einfluss haben die neuen Technologien auf deren Rolle? Wie werden die Wartungsaufgaben in Zukunft aussehen?
Industrieunternehmen sind derzeit einem rasanten digitalen Wandel ausgesetzt. Das Interesse am Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), sowie der Datenerfassung und intelligenten Analysen wächst enorm. Datengesteuerte Entscheidungen und leistungsfähiges Instandhaltungsmanagement sind das Gebot der Stunde. Doch wie verändert sich die Rolle von Instandhaltungsteams angesichts der zunehmenden Bedeutung von vorausschauender Wartung?
Früher standen regelmäßig und vorab geplante Inspektionen und Wartungen an der Tagesordnung von Wartungsteams. Heute gilt das Sicherstellen einer hohen Verfügbarkeit von Anlagen und Maschinen bei maximaler Kosteneffizienz als oberste Priorität für Instandhaltungsmanager*innen in Industrieunternehmen.
Nachdem sich das Bild der Instandhaltung immer mehr wandelt, verändert sich auch die Rolle des traditionellen Wartungsteams. Diese handelten früher eher reaktiv oder befolgten einen festgelegten Wartungsplan. Heute zeigt sich eine klare Entwicklung hin zu digitalen Wartungsmanager*innen.
Der große Unterschied: Letztere können viel proaktiver vorgehen und sich viel stärker mit anderen Bereichen wie zum Beispiel Logistik und Produktion vernetzen, weil alle denselben Datensatz betrachten.
Das Prinzip ist einfach: Je mehr Menschen miteinander reden, dieselben Daten nutzen und von denselben Plattformen aus arbeiten, umso effizienter kann die Arbeit gestaltet werden.
Die Rolle der Wartungsmanager*innen steht immer stärker in Zusammenhang mit der Nutzung und Analyse von Daten. Der wichtigste Aspekt für Wartungsteams ist es, den Feuerwehr-Modus sowie die Kultur der Notfallpläne endgültig zurückzulassen, damit die Wartungsmaßnahmen rechtzeitig und proaktiv angegangen werden können.
Die Aufgaben von Wartungsteams
Instandhaltungsteams in industriellen Unternehmen bestehen typischerweise aus Fachleuten, die dafür sorgen, dass die gesamten Anlagen und Maschinen einer Produktionsstätte ordnungsgemäß gepflegt werden, um diese dauerhaft im Optimalzustand laufen lassen zu können. Dafür beaufsichtigen und überwachen sie die Funktionsweise aller Maschinen, planen Instandhaltungsmaßnahmen – wie zum Beispiel die Budgetierung und Sicherstellung von Ersatzteilverfügbarkeit – und koordinieren schwierige Reparaturen in dringenden Fällen.
Zudem verfolgen Sie wichtige Leistungsindikatoren (KPIs), bewerten die Ergebnisse und berichten diese ans Management. In den letzten Jahren versuchen immer mehr Instandhaltungsmanager*innen von einer reaktiven zu einer vorausschauenden Instandhaltungsstrategie überzugehen, um die Vorteile von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen für sich zu nutzen.
Durch den Einsatz von Predictive Maintenance-Lösungen haben Wartungsteams die Möglichkeit, Anlagenausfälle zu verhindern sowie individuelle Instandhaltungsmaßnahmen gezielt zu planen. So kann beispielsweise der Wartungsbedarf einer Kühlanlage bereits einige Wochen vor der Störung punktgenau prognostiziert werden.
Vorausschauende Wartungslösungen erlauben detaillierte Analysen von Zusammenhängen in Anlagen und ermöglichen eine Vielzahl an Optimierungen, auch hinsichtlich Energieeffizienz.
Neue Technologien verändern Instandhaltungsstrategien
Die technologischen Fortschritte in den Bereichen Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Sensoren und Analytik bieten Wartungsteams hervorragende Werkzeuge, um Instandhaltungsabläufe zu verbessern.
Ging es früher hauptsächlich darum, Maschinen zu reparieren, nachdem sie ausgefallen waren und zu versuchen, sie so schnell wie möglich wieder zum Laufen zu bringen, warnen heute Sensoren frühzeitig vor möglichen Ausfällen und zeigen notwendige Wartungsarbeiten rechtzeitig an.
Der Schlüssel zu all dem liegt in der Analyse von Maschinendaten sowie in der Überwachung von Leistungskennzahlen. Fest steht, dass Wartungsmanager*innen in Zukunft mehr Zeit damit verbringen werden, die von den Maschinen generierten Daten zu sichten und mithilfe der entsprechenden Software zu analysieren.
Predictive Maintenance - Die AiSight-Lösung
Zur Unterstützung Ihrer Wartungsteams hat AiSight eine Lösung entwickelt, die weit über vorausschauende Wartung hinausgeht und bis in die Maschinendiagnostik reicht.
Mit unserem Play & Play-Sensor bekommen Sie bereits ab dem ersten Tag umfangreiche Einblicke in den Zustand Ihrer Maschinen. Die AiSight-Lösung bringt Ihnen all die Vorteile von vorausschauender Wartung, und erspart Ihnen die Nachteile wie zum Beispiel jene einer langsamen und teurer Implementierung.
In unserer neuen Fallstudie erfahren Sie, warum die Hamburger Energiewerke auf die AiSight-Lösung setzt und welche Vorteile der Einsatz unserer Lösung bisher mit sich bringt.
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