Lernziele
- Mit der richtigen Asset-Management-Strategie können gleichzeitig verbesserte Verfügbarkeit und reduzierte Wartungskosten erreicht werden.
- Predictive Maintenance kostet weniger als reaktive Wartung aufgrund höherer Verfügbarkeit und weniger unnötiger Servicearbeiten an Anlagen in gutem Zustand.
- Anlagen, die mit Höchstleistung laufen, senken die Energiekosten und steigern gleichzeitig den Durchsatz und die Qualität.
Einblicke ins Asset Management
- Asset Management ist für Zuverlässigkeitsteams zu einer strategischen Priorität geworden, weil es kontinuierlichen Betrieb, höhere Verfügbarkeit und niedrigere Wartungskosten ermöglicht, indem von reaktiver und planbasierter Wartung zu prädiktiven, datengetriebenen Entscheidungen gewechselt wird.
- Eine erfolgreiche Asset-Management-Strategie stimmt Überwachungs- und Sensortechnologien mit der Kritikalität der Anlagen ab, konzentriert frühe Anstrengungen auf hochriskante oder problematische Anlagen und nutzt Experten-Guidance sowie eine unternehmensgerechte Dateninfrastruktur, um messbare ROI und langfristige operative Vorteile zu liefern.
Moderne Zuverlässigkeitsteams haben erkannt, dass Asset Management jetzt ein strategisches Muss ist. Folglich besteht mehr Dringlichkeit denn je, sicherzustellen, dass kontinuierlicher Betrieb wirklich kontinuierlich bleibt, ohne ungeplante Ausfallzeiten durch Anlagenfehler.
Globale Märkte werden zunehmend volatiler. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, benötigen Organisationen kontinuierlichen Betrieb, Spitzenverfügbarkeit und niedrigere Wartungskosten – gleichzeitig. Auf den ersten Blick mag die gleichzeitige Erreichung von Kostensenkung und verbesserter Verfügbarkeit widersprüchlich erscheinen, besonders angesichts schrumpfender Teams und weniger Zuverlässigkeitsexperten.
Mit der richtigen Asset-Management-Strategie verstärken sich jedoch verbesserte Verfügbarkeit und reduzierte Wartungsausgaben gegenseitig. Predictive Maintenance kostet einfach weniger als reaktive Wartung und Anlagen, die mit Höchstleistung laufen, senken die Energiekosten und steigern Durchsatz und Qualität.
Zukunftsorientierte Teams untersuchen Wege, ihre Asset-Management-Strategien zu implementieren und/oder zu verbessern. Im Zuge des Booms der digitalen Transformation stehen Führungskräfte jedoch vor einer überwältigenden Technologielandschaft mit zu vielen Point-Solutions und scheinbar unklaren Wegen zum Return on Investment (ROI). Infolgedessen stocken viele Teams, bevor sie überhaupt mit der Umsetzung beginnen.
Glücklicherweise gibt es einen gangbaren Weg nach vorn, und er ist nicht annähernd so herausfordernd, wie viele denken. Durch einen strategisch klaren Ansatz, klare Technologie-Ausrichtung und expertengetriebene Implementierung können Zuverlässigkeitsteams von isolierten Experimenten zu einer ROI-gesteuerten Strategie übergehen.
Abstimmung von Anlagen und Budgets
Viele Organisationen haben bereits eine vorbeugende Wartungsstrategie für ihre Zuverlässigkeitsteams, die den standardmäßigen herstellerempfohlenen Praktiken folgt, um sicherzustellen, dass ihre Anlagen die notwendige Aufmerksamkeit erhalten. Das alleinige Verlassen auf vorbeugende Wartung birgt jedoch Risiken.
Erstens und vor allem kann in Zeiten von Fachkräftemangel und wenigen verfügbaren Experten die Einhaltung von Wartungsplänen leicht nachlassen, wenn die richtigen Personen nicht verfügbar sind. Wenn vorbeugende Wartung verzögert oder übersprungen wird, können unbemerkte Anlagenprobleme schnell zu Anlagenausfällen führen.
Selbst wenn ein Werk seinen vorbeugenden Wartungsplan perfekt einhält, kann das Zuverlässigkeitsteam zu viel Zeit und Geld durch Überwartung von Anlagen verschwenden. Wird eine Anlage regelmäßig überholt, unabhängig vom tatsächlichen Bedarf, nutzt das Team Teile und löst Stillstände aus, die völlig unnötig sind, da die Anlage noch Monate oder Jahre Lebensdauer im aktuellen Zustand haben kann. Schlimmer noch: Das Zerlegen einer gut laufenden Anlage birgt das Risiko, Probleme zu erzeugen, die vorher nicht bestanden – und wenn diese Anlage bis zum nächsten geplanten Zyklus nicht erneut gewartet wird, könnte das Problem zu einem Ausfall führen, bevor jemand eingreifen kann.
Die Abhängigkeit von traditionellen Zuverlässigkeitsstrategien ist verlockend, doch das Versagenspotenzial liefert ein starkes Business-Case für prädiktive Überwachung und Analytik.
Betrachten Sie das Beispiel einer großen Raffinerie, die unsicher war, ob sie in prädiktive Wartungstechnologien investieren sollte. Nach zahlreichen Meetings mit dem Automatisierungs-Lösungsanbieter kämpfte das Team, bis ein schwerer Anlagenausfall sie zwang, die Kosten des Nichtstuns zu konfrontieren. Das Team erkannte, dass die reaktive Natur ihrer Wartungsstrategie enorm teuer war und konnte anhand des Ausfalls demonstrieren, welche Kostenvermeidung möglich gewesen wäre, hätte man die geplante prädiktive Überwachung implementiert.
Der reale Einfluss war ausreichend, um das Team zu einer Proof-of-Concept-Initiative zu bewegen. Sie instrumentierten etwa 10 % ihrer Anlagen, hauptsächlich problematische, und nutzten diese Pilotprojekte, um schnellen ROI zu zeigen.
Die zentrale Erkenntnis? Reale Ausfälle zeigen oft, was Modelle und Tabellen nicht können: Reaktive Wartung ist weitaus teurer als prädiktive Optimierung.
Abkehr von manueller Datenerfassung
Was ist der erste Schritt zur Implementierung eines modernen Predictive-Maintenance-Programms? Teams müssen über die strukturellen Beschränkungen unregelmäßiger, manueller Datenerfassungsansätze hinausgehen. Manuelle Datenerfassung alle 30 bis 90 Tage ist zu selten, um frühe Fehler, Degradation oder Ursachen zu erkennen. Probleme können schnell entstehen, und Teams benötigen sofortigen Zugriff auf den Anlagenzustand, um Prioritäten zu setzen. Manuelle Runden sind zudem kostenintensiv hinsichtlich Personalkosten und können Mitarbeitende in Gefahr bringen.
Moderne Zuverlässigkeitsstrategien basieren auf automatisierter Datensammlung durch kontinuierliche Zustandsüberwachung. Durch das Hinzufügen intelligenter Sensoren zu Anlagen im Werk können Teams sicherstellen, dass Daten in regelmäßigen Intervallen erfasst werden, um Analytik-Tools zu speisen und wirksame Einblicke in den Maschinenzustand zu geben (siehe Abbildung 1).
Kontinuierliche Zustandsüberwachung ist besonders wertvoll für schlanke Teams. Da immer mehr Anlagen im Werk automatisch überwacht und aus manuellen Runden herausgenommen werden, können Mitarbeitende sich wertvolleren Aufgaben widmen. Darüber hinaus, wenn eine Organisation zweckgerechte Zustandsüberwachungs-Tools einsetzt, sind die Daten sauber und kontextualisiert, sodass sie bereit sind, Machine-Learning- und prädiktive Analytik-Tools zu speisen.
Erfolg von Asset-Management-Programmen
Die meisten Asset-Management-Programme beginnen mit einem Proof-of-Concept-Pilot, doch ohne klares ROI-Modell scheitern viele frühzeitig oder stocken. Da viele Organisationen erst am Anfang ihrer modernen Asset-Management-Reise stehen, fällt es ihnen oft schwer, klare ROI-Ziele zu definieren, die zum Erfolg führen.
Hier kann die Zusammenarbeit mit einem erfahrenen Automatisierungs-Lösungsanbieter ein hilfreicher erster Schritt sein. Ein Partner mit jahrzehntelanger Expertise in der jeweiligen Branche kann branchenspezifische Strategien identifizieren, die das Zuverlässigkeitsteam replizieren kann.
Beispielsweise wusste das Zuverlässigkeitsteam einer großen nordamerikanischen Raffinerie, dass es mehr Daten benötigte, um chronischen Anlagenausfällen vorauszusehen. Das Team vertraute auf die IT-Abteilung, die jedoch kostengünstige, wenig leistungsfähige Sensoren für die Umsetzung identifizierte. Bevor das Team die Lösung verpflichtete, wandte es sich an seinen Automatisierungs-Lösungsanbieter, der es mit Experten einer anderen Raffinerie im selben Unternehmen vernetzte, die ein ähnliches Programm bereits Jahre zuvor implementiert hatte. Der Experte zeigte, dass die wenig leistungsfähigen Sensoren nicht die benötigten umsetzbaren Erkenntnisse und den effektiven ROI liefern würden, und half, zu fortschrittlicheren Sensoren mit prädiktivem Mehrwert zu wechseln.
Anlagenkritikalität
Zusätzlich zu einem effektiven Fokus auf ROI müssen Teams wissen, welche Anlagen sie instrumentieren und wie sie das tun. Anlagen variieren stark; beispielsweise erfordern ein Kühlturmpumpen, ein Kessel-Zufuhrpumpen und ein Kompressor unterschiedliche Überwachungsfrequenzen. Die Überwachung jeder Prozessvariablen ist weder praktisch noch kosteneffizient, daher müssen Teams einer kritikalitätsbasierten Strategie folgen, um eine wirksame Überwachung sicherzustellen.
Die Überwachung reicht typischerweise von:
- Monatlichen manuellen Routen: geringe Kritikalität
- Stündlichen drahtlosen Sensoren: mittlere Kritikalität
- Kontinuierlicher Überwachung (einmal pro Minute oder pro Sekunde): hohe Kritikalität
- Hochgeschwindigkeits-Sub-100-Millisekunden-Überwachung: Anlagen mit katastrophalem Risiko
Ein effektives, ganzheitliches Asset-Management-Programm nutzt mehrere Modalitäten, die an die Kritikalität der Anlagen angepasst sind, anstatt einer einzigen universellen Lösung. Auf diese Weise kann das Team seine begrenzten Ressourcen dort einsetzen, wo ein Ausfall das höchste Risiko birgt, und letztlich den höchsten ROI liefern (siehe Abbildung 2).
Sensoren zur Verwaltung der Anlagen
Neben der Sicherstellung, dass die richtigen Anlagen überwacht werden, müssen Teams auch die richtigen Sensortechnologien einsetzen. Die grundlegendsten drahtlosen Sensoren liefern nur Rohdaten, sodass Teams in ungefilterten Informationen ertrinken. Selbst wenn ein Team über ein tiefes Analysten-Bench verfügt – und das tun die meisten nicht – könnte die Zeit, die benötigt wird, um diese Daten in umsetzbare Informationen zu verwandeln, viel besser für andere Aufgaben genutzt werden.
Um diese und verwandte Probleme zu adressieren, lassen zukunftsorientierte Teams die Sensoren die Daten verarbeiten, indem sie hochfähige intelligente Sensoren einsetzen, die Daten in umsetzbare Anweisungen umwandeln, bevor sie ihre Berichte liefern. Diese Werkzeuge nutzen Edge-Analytics und onboard-Künstliche-Intelligenz (KI), um die häufigsten Ursachen von Problemen zu identifizieren und Entscheidungshilfen zusammen mit den Daten zu liefern (Abbildung 3).
In der Praxis sparen diese Werkzeuge Zuverlässigkeitsteams erheblich Zeit. An einem Standort für Spezialchemikalien, an dem das Zuverlässigkeitsteam eine Reihe intelligenter drahtloser Vibrationssensoren installierte, erhielten die Techniker nach der Aktivierung der Sensoren sofort eine Meldung über zu geringe Schmierung an einer rotierenden Anlage. Bei der Inspektion stellten sie fest, dass die Anlage nicht nur kurz vor dem Ausfall stand, sondern noch nie geschmiert worden war.
In einem anderen Werk meldete ein Anlagenüberwachungsgerät ein Schmierungsproblem an das Zuverlässigkeitsteam, das annahm, das Gerät sei fehlerhaft, weil die Anlage erst eine Woche zuvor geschmiert worden war. Bei manueller Inspektion stellte das Team fest, dass das falsche Schmiermittel verwendet wurde – ein Problem, das wahrscheinlich übersehen worden wäre, wenn man sich auf manuelle Runden oder wenig leistungsfähige Sensoren verlassen hätte, die nur Rohdaten liefern.
Die richtigen intelligenten Sensoren reduzieren den Bedarf an spezialisierter Analytik-Kompetenz, ein wertvoller Differenzierungsfaktor, wenn Fachwissen knapp ist.
Bestimmen, welche Anlagen überwacht werden sollen
Eine gut funktionierende Anlage kann Jahre benötigen, um zu degradieren, bis ein Eingriff Ressourcen spart. Daher ist das Instrumentieren der besten Anlagen des Werks keine ideale Strategie, um den ROI eines Asset-Management-Programms zu demonstrieren.
Die meisten Werke ohne Asset-Management-Programm haben problematische Anlagen. Diese sind ideale Ziele für Überwachung und Analytik. Wenn ein Team sich auf Anlagen mit bekannten Problemen konzentriert und genug Anlagen einbezieht, um ROI zu zeigen – typischerweise im Bereich von 10 % aller Anlagen – und dann die Daten gründlich überwacht und berichtet, um frühe Erfolge aus vermeidbaren Ausfällen zu erfassen, wird das Ergebnis wahrscheinlich ein hochwertiger Proof-of-Concept-Pilot sein.
Fortschrittliche Asset-Management-Technologie
Der Erfolg von Asset Management erfordert sowohl fortschrittliche Werkzeuge als auch menschliche Expertise. Teams müssen nicht nur die richtigen Sensortechnologien identifizieren, sondern sie auch effektiv basierend auf der Kritikalität der Anlagen implementieren. Doch nicht jedes Unternehmen verfügt über das nötige Fachpersonal, um diese Ziele zu erreichen.
Dies ist ein weiterer Bereich, in dem viele Teams erfolgreiche Programme durch den Aufbau von Expertenpartnerschaften mit Automatisierungs-Lösungsanbietern mit einem breiten Portfolio an Sensoren, Software und Services für alle Anlagenklassen vorantreiben. Diese Organisationen verfügen typischerweise über interne Category 3- und 4-Analysten – Personal, das für fortgeschrittene Prozess- und Systemanalyse, Optimierung und Problemlösung qualifiziert ist – deren Expertise für hochwertige Diagnostik unerlässlich ist. Expertenpartner können Teams dabei helfen, Kritikalität zu bestimmen, Analyseunterstützung zu bieten, Teams während der Implementierung zu coachen und das Programm kontinuierlich zu optimieren, während das Zuverlässigkeitsteam Erfolge nachweist.
Ein weiterer wichtiger Vorteil der Zusammenarbeit mit einem Expertenpartner ist deren Fähigkeit, dem Unternehmen zu helfen, seine Investitionen zukunftssicher zu machen. Die heute erfolgreichsten Zuverlässigkeitsprogramme werden als Teil einer Enterprise-Operations-Platform-Strategie aufgebaut, die sich auf nahtlose Datenmobilität vom intelligenten Feld über die Edge in die Cloud konzentriert. Auf Basis eines einheitlichen Daten-Fabrik-Modells hilft eine Enterprise-Operations-Platform-Strategie nicht nur, Lösungen nahtlos zu integrieren für einfachere Bereitstellung und Wartung, sondern bereitet das Team auch auf zukünftige technologische Fortschritte vor.
Wenn Teams beginnen, Erfolge auf Werksebene zu demonstrieren, wollen viele zu einer zentralisierten Maschinen-Gesundheitsverwaltung übergehen, zunächst im Werk und schließlich im gesamten Unternehmen. Ein Expertenpartner kann dieses Ziel unterstützen, indem er von Anfang an mit einer Enterprise-Operations-Platform-Strategie plant, um Daten-Silos zu vermeiden, die die Sichtbarkeit einschränken und die Integration behindern (siehe Abbildung 3).
Zudem werden diese Kompetenzen auch dann wertvoll sein, wenn aufkommende KI-Technologien das Asset Management weiter voranbringen. Die fortschrittlichsten Zuverlässigkeitswerkzeuge nutzen bereits KI für automatisierte Vibrationsanalyse, Mustererkennung, Identifizierung von Fehlermodi und prädiktive Empfehlungen.
Doch das ist erst der Anfang. KI der nahen Zukunft wird die Zeit bis zum Ausfall mit zunehmender Genauigkeit vorhersagen – jedoch nur, wenn langfristig hochwertige Daten vorhanden sind. Teams, die eine Asset-Management-Lösung auf Basis eines Enterprise-Operations-Platform-Modells bauen, schaffen das leistungsstarke Datenfundament, das nötig ist, um diese Fähigkeiten zu erschließen und in den kommenden Jahren Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Strategisches Asset Management liefert erhöhten Erfolg
Es ist möglich, gleichzeitig sowohl Kostensenkung als auch verbesserte Verfügbarkeit und Leistung zu erreichen. Die effektivsten Asset-Management-Programme zielen auf die richtigen Anlagen, nutzen die richtigen Werkzeuge, erfassen die richtigen Daten, setzen auf Expertenpartnerschaften und skalieren zu Unternehmens-Analytik. Dieser Ansatz schafft das Datenfundament für umsetzbare Entscheidungsunterstützung heute und KI-gesteuerte Zuverlässigkeit in den kommenden Jahren.
Teams, die die Modernisierung verzögern, riskieren, die Wettbewerbslücken zu vergrößern, während andere Organisationen prädiktive und schließlich prädiktive Vorteile aufbauen. Asset Management ist nicht länger nur ein Wartungsprogramm; es ist ein strategischer Baustein für operative Exzellenz und Unternehmens-Wettbewerbsfähigkeit.
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