Zwei Audi-Mitarbeiter werfen einen prüfenden Blick in das Innere eines defekten Industrie PCs

Zwei Audi-Mitarbeiter werfen einen prüfenden Blick in das Innere eines defekten Industrie PCs. Im Karosseriebau von Audi A4, A5, und Q5 im Werk Ingolstadt sichern etwa 100 Instandhalter rund um die Uhr den Betrieb. - (Bild: Audi)

Plötzlich knattert und qualmt es in der Verfüllanlage des Ziegelwerks, beißender schwarzer Rauch steigt über dem Ende der Kettenbahn in Richtung Hallendecke. Der Anlagenführer läuft zum Bedienpult und betätigt den Not-Aus. Die Anlage steht, es stinkt nach verbranntem Gummi. Der Mann am Bedienpult benachrichtigt telefonisch die Kollegen von der Instandhaltung. Die beiden Ketten der Bahn inklusive verschmortem Keilriemen müssen ausgewechselt werden, das verzögert die Produktion um rund vier Stunden. „Crash-Management“, nennt dies Jürgen Wild, Stützpunktleiter Piepenbrock Instandhaltung Mönchengladbach, „das bedeutet, der Verantwortliche wartet, bis ein Defekt auftritt. Erst dann ruft er den Instandhalter.“

Doch auch regelmäßige Inspektion und Wartung schützt nicht immer vor Störungen in der Produktion. „Störungen gehören zum Alltag jedes Unternehmens. Wenn Produkte in Großserie hergestellt werden, schnurrt die Produktion nicht in einem durch wie eine Nähmaschine,“ sagt Thorsten Wolf. Er berät und schult Fertigungsbetriebe im Umgang mit technischen Störungen. Seine Spezialität: agile Organisationsentwicklung.

Kennziffer „technische Verfügbarkeit“

Anhand einer Checkliste überprüft der Mitarbeiter des Service-Dienstleisters HS Hensel eine technische Anlage
Regelmäßige Wartung kann vor bösen Überraschungen im Betrieb schützen. Anhand einer Checkliste überprüft der Mitarbeiter des Service-Dienstleisters HS Hensel eine technische Anlage. - (Bild: HS Hensel)

Wie lange und wie oft Maschinen und Anlagen aufgrund technischer Pannen stehen, erfasst die Kennziffer der technischen Verfügbarkeit. „Sie liegt in der Regel zwischen neunzig und fünfundneunzig Prozent“, sagt Josef Finger, ein Kollege Jürgen Wilds, der die Piepenbrock-Niederlassung West leitet und mit rund 90 Mann mehrere Dutzend Industriebetriebe betreut, teilweise von extern, teilweise mit einem festen Team vor Ort. Anders ausgedrückt: Eine Maschine steht 5 bis 10 % ihrer Betriebszeit, weil Störungen sie lahmlegen oder diese gerade beseitigt werden. „Besonders viel Zeit verlieren Unternehmen durch unstrukturiertes Suchen“, meint Wolf.

In seinen Workshops lernen die Mitarbeiter daher die systematische Fehlersuche nach einem definierten Lösungsprozess. „Meine Kunden lernen Methoden wie zum Beispiel das Fischgrät-Diagramm – eine Fehlerursache nach der anderen wird ausgeschlossen.“

Ursachen für häufige Störungen

Vorbeugende Instandhaltung statt Crash-Management: Grundfos misst regelmäßig Schwinggeschwindigkeit, -beschleunigung und -weg von Pumpen und Motoren
Vorbeugende Instandhaltung statt Crash-Management: Grundfos misst regelmäßig Schwinggeschwindigkeit, -beschleunigung und -weg von Pumpen und Motoren, um immer zuverlässig über deren aktuellen Zustand informiert zu sein. - (Bild: Grundfos)

Schließlich treten immer wieder Störungen auf, deren Ursache erfahrenen Produktionsmitarbeitern erst einmal ein Rätsel bleibt. In der Mittwochs-Umfrage der Produktion gab die Mehrheit der Leser (41 %) an, unter häufigen Störungen aufgrund von Bedienfehlern zu leiden, 21 %  der Umfrageteilnehmer sehen Verschleiß als häufigste Störungsursache. Weitere 21 % beobachten, dass Störungen vornehmlich dann auftreten, wenn es Veränderungen innerhalb des Produktionsprozesses gab. In 18 % der Fälle führen IT-Mängel zu Störungen.

„Klar ist, die schlimmsten Störungen treten nachts oder am Wochenende auf, wenn es schwierig ist, Instandhalter und Ersatzteile zu bekommen“, beschreibt Wild, die ‚gefühlte‘ Wahrheit der Instandhalter. Der Berater Wolf unterscheidet zwischen bekannten und unbekannten Fehlern. Erstere erkennt der Produktionsmitarbeiter in der Regel schnell, Zweitere kosten Zeit. So berichtet er von einem Hersteller, dessen Lieferant eines Tages einen Zusatzstoff in das Spritzgussgranulat mischte. Der Hersteller stellte wie gewohnt seine Spritzgussteile damit her und verklebte sie. Doch die Klebestellen hielten nicht. „Die Ursachensuche in diesem Fall war denkbar schwierig“, erinnert sich der Berater.

Fakten

  • 100 000 € kann eine Stunde Bandstillstand einen Automobilhersteller kosten.
  • 15 000 € kostet im Schnitt der ungeplante Ausfall einer größeren Papiermaschine pro Stunde.
  • 41 000 € kostet eine Stunde IT-Systemausfall ein Unternehmen mit 5 000 Mitarbeitern.
  • Instandhaltung 4.0 bedeutet Kosten minimieren, durch rechtzeitig durchgeführte Instandhaltungsmaßnahmen auf Basis von Echtzeitdaten.

Störungsmanagement und Big Data

Frau testet Leckagesuchgerät Leak-Detect
Moderne Messgeräte unterstützen den Instandhalter. Ein Werkzeug zum Aufspüren von Undichtigkeiten ist das Leckagesuchgerät ‚Leak-Detect‘. Es wurde von Hilger und Kern auf der Basis einer modernen Ultraschalltechnologie entwickelt. - (Bild: Hilger und Kern)

Einen wissenschaftlichen Ansatz für den Umgang mit Störungen bietet das Institute for Industrial Management (FIR) an der RWTH Aachen (siehe Kasten unten). „Bevor es an die Behebung geht, muss jeder Fehler erst einmal eindeutig identifiziert und gemessen werden“, sagt Sebastian Schmitz, der sich mit dem Fehlermanagement auf Basis von Big Data beschäftigt. Doch dafür müssten viele Maschinen erst einmal aufgerüstet werden. „Die Unternehmen wägen die Kosten eines Stillstands ab gegen die Kosten einer Aufrüstung. Bei größeren Maschinen lohnt sich die Integration von Sensoren. Wenn der Hersteller im Falle eines Ausfalls Ausweichmöglichkeiten hat, lohnt es sich eventuell weniger“, erläutert Schmitz.

Diagramm Störungsmanagement, Big Data der Studie FIR
Studie FIR: Für effektives Störungsmanagement könnte Big Data zielgerichteter genutzt werden. Sebastian Schmitz vom Institut für Industrial Management (FIR) an der RWTH Aachen beschreibt in seiner Studie, wie ein ganzheitliches Störungsmanagement auf Basis von BIG Data aussieht. - (Bild: FIR)

In der Regel dokumentieren Unternehmen heute technische Störungen, Ausfallzeiten und Wartungsaktivitäten, gerade die Unternehmen, die in Richtung Digitalisierung denken. Und das werden laut Schmitz immer mehr. „Wir merken mittlerweile, dass extrem viele Unternehmen den Big Data Ansatz verfolgen. Sie haben oft bereits Pilotprojekte in ihre Fertigung integriert, um auszuprobieren, wie das funktioniert.“

Fehlermanagement mit Hilfe globaler Expertendatenbank

Einer der Digitalisierungsvorreiter ist Bosch. Das Unternehmen produziert an verschiedenen Standorten weltweit ABS- und ESP-Geräte auf Bosch-eigenen, jeweils identischen Anlagen. Diese sind über das ERP miteinander vernetzt. Eines der wichtigsten Werkzeuge im Fehlermanagement ist eine globale Expertendatenbank. In ihr werden alle Fehlermeldungen gesammelt, inklusive möglicher Fehlerursachen. Gleichzeitig ‚liken‘ die Maschinenbediener die in ihrem Fall korrekte Fehlerursache.

Dr. Arnd Kolleck, I 4.0-Experte aus dem Bosch-Werk Blaichach im Allgäu, erklärt, welcher Gedanke dahinter steht: „Unsere Mitarbeiter haben viel Expertenwissen, das wir weltweit vernetzen möchten. Ein wichtiges Stichwort hierbei ist die ‚Schwarmintelligenz‘. Dabei helfen uns Werkzeuge, wie sie bereits aus dem privaten Umfeld aus den sozialen Netzwerken bekannt sind – etwa das ‚Liken‘.“ Standardisierte Fehlercodes machen es möglich, dass sich die Maschine weltweit im Fehlerfall mit einem eindeutigen Code meldet. Der Mitarbeiter bekommt anschließend online eine Liste von Handlungsempfehlungen.

Kolleck hat dazu ein Beispiel: „Ein Maschinenbediener wird zur Reparatur einer Maschine gerufen. Findet er unter den Handlungsempfehlungen aus der Expertendatenbank keine Lösung, beschreibt er diese selbst und verbindet seine Lösung mit der ursprünglichen Fehlermeldung.“ Sollte dieser Fehler zu einem späteren Zeitpunkt erneut auftreten – etwa in einer anderen Schicht oder in einem anderen der international mehr als 250 Bosch-Werke – können die Mitarbeiter dort sofort auf die Wissensdatenbank zurückgreifen.

Handlungsempfehlungen per Smartphone

Der Maschinenbediener oder Instandhaltungsmitarbeiter erhält dann sogleich die Liste der Handlungsempfehlung aufs Tablet oder Smartphone. „In dieser Liste stehen jene Handlungsempfehlungen am weitesten oben, die über einen ‚like‘-Button von den Mitarbeitern ausgewählt wurden“, so Kolleck. Bilder und Videos helfen dann dem Mitarbeiter bei der Fehlerbehebung. „Damit konnten wir den zeitlichen Aufwand der Fehlerbehebung deutlich reduzieren. Dies trägt dazu bei, die Produktivität unserer Fertigung enorm zu steigern, um bis zu zwanzig Prozent pro Jahr“, freut sich der Bosch-Mann.

Soweit digitalisiert sind die meisten Unternehmen noch lange nicht. „Bevor die Unternehmen sich mit Instandhaltung 4.0 beschäftigen, sollen sie erst einmal ihre Hausaufgaben in Instandhaltung 1.0 machen“, kritisiert daher auch Finger. Doch auch er sieht eine technische Anlagenverfügbarkeit von über 98 % nicht ohne umfassende Vernetzung und zusätzliche Sensorik erreichbar.

So funktioniert Big Data-Störungsmanagement

Die Analyse aller zur Verfügung stehender Daten ermöglicht, potenzielle Störungen zu identifizieren, bevor die Störung Auswirkung auf den Produktionsprozess hat.

  • Der erste Schritt besteht in einer Analyse und Identifikation der Störung. Hierfür stehen verschiedene Instrumente zur Verfügung. Beispielsweise kann mithilfe der proaktiven online FMEA die Störung hinsichtlich Eintrittswahrscheinlichkeit und Auswirkung bewertet werden.
  • Im zweiten Schritt muss eine Bewertung des störungsbehebenden Mitarbeiters stattfinden. Bewertet werden technische Aspekte (berufliche Erfahrung, erworbene Zertifikate) und wirtschaftliche Aspekte (Verfügbarkeit des Mitarbeiters).
  • Im abschließenden dritten Schritt findet nun die Störungsbehebung statt, hierzu werden dem Mitarbeiter kontextbasierte Informationen, welche zur Störungsbehebung relevant sind, zur Verfügung gestellt. Weiterhin sollte abschließend der Prozess der Störungsbehebung bewertet und analysiert werden.       

Quelle: Institut für Industrial Management (FIR)

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