Umsetzung von Predictive Maintenance im Schüttgutbereich Chancen der Digitalisierung für sich nutzen

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In Zeiten der digitalen Revolution stehen Industrieunternehmen im Schüttgutbereich viele neue Wege offen. Doch noch werden sie zu wenig genutzt. Dabei bietet sich im Predictive Maintenance großes Potenzial.

Im Zuge der Entwicklungen rund um IoT ergeben sich erhebliche Vorteile für Unternehmen und deren Produktionsumgebungen, da Produktionsschritte, Maschinen, Systeme und auch die Bediener intelligent miteinander vernetzt sind. Aufgrund der Tatsache, dass sämtliche Abläufe digitalisiert werden können und somit ein extrem hohes Maß an Transparenz im gesamten Produktionsprozess geboten wird, eröffnen sich völlig neue Möglichkeiten. Dies betrifft u.a. auch die Bewertung der Maschinenleistung sowie deren Funktionalität.

Anhand einer kontinuierlichen Datenerfassung, deren Analyse sowie der anschließenden Berechnung von Wahrscheinlichkeiten besteht die Möglichkeit, eine vorausschauende Instandhaltung der Produktionsmaschinen zu betreiben. Ziel ist es, die Maschinen proaktiv instand zu halten und auf diese Weise das Risiko von Störungen und Ausfällen auf ein Minimum zu reduzieren. Dieses Predictive Maintenance wird von der Schüttgut-Branche noch mit gemischten Gefühlen betrachtet. Dabei sind in dieser Branche die Anlagenkomponenten häufig wartungsintensiv, da die hier verarbeiteten Produkte je nach Korngröße, Feuchtigkeitsgehalt oder Temperatur die Maschinen und Prozesse stark beanspruchen. Regelmäßige Wartungen verstehen sich hier von selbst. Einfacher wäre es jedoch, wenn die Zustände anhand konkreter Daten im Auge behalten werden und so spezifischere Informationen hinsichtlich der Notwendigkeit von Wartungen abgeleitet werden könnten.

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Predictive Maintenance deckt Fehlerquellen auf

Während Produktionslinien mittlerweile in der Regel eine recht hohe Digitalisierungsrate aufweisen, Menschen, Systeme und Maschinen hervorragend kommunizieren und somit die Arbeitsabläufe um ein Vielfaches effizienter gestalten, wird von der Möglichkeit des Predictive Maintenance bislang selten Gebrauch gemacht. Dabei bietet diese Form der Wartung neue Chancen. Anwender können sich die flächendeckende Digitalisierung der Produktion zunutze machen und im Zuge dessen die Auswertung festgelegter Algorithmen zu Rate ziehen. Somit würde das Auftreten teurer Reparaturen und unvorhergesehener Betriebsunterbrechungen weitestgehend eingedämmt. Wartungs- und Serviceintervalle sowie das Ersatzteile-Management wären wesentlich besser abzusehen.

Zudem kann durch die Analyse der gesammelten Daten die Leistung der Maschinen verbessert und eine höhere Produktivität erzielt werden. All diese Faktoren stellen für Unternehmen einen echten Mehrwert dar. Doch realistisch betrachtet wird mithilfe von Predictive Maintenance lediglich ein Teil der Fehlerquellen aufgedeckt. Das Gros der Maschinenausfälle wird tatsächlich von Faktoren verursacht, die nicht vorhersehbar sind – beispielsweise durch Bedienungsfehler. Dennoch wird dem Thema im Rahmen der zukünftigen Unternehmensentwicklung auch in der Schüttgutindustrie, eine bedeutende Rolle zugeschrieben. Denn würde Predictive Maintenance in Unternehmen richtig umgesetzt, böte es viel Optimierungspotenzial! Dafür ist jedoch eine tiefgehende sowie intelligente Betrachtung der Maschinen- und Produktionsdaten erforderlich. Konkret müssten die Werte gespeichert und analysiert werden, sodass entsprechende Optimierungen folgen können.

Die Basis stellt die Transparenz der Prozesse dar. Den Unternehmen der Schüttgutindustrie wird bereits jetzt anhand geeigneter Systemsoftware die Visualisierung der gesamten Prozesskette ermöglicht. Als Beispiel sind hier u.a. Normkurven geführte Mischvorgänge zu nennen: Die einzelnen Rohstoffe inklusive deren Eigenschaften sind in Rezepten hinterlegt, sodass der automatisierte Auftragsprozess mit z.B. Wiege- und Mischprozessen fehlerfrei abläuft. Die dafür notwendigen Prozessabläufe werden mit Standardtechnologien transparent und bedienerfreundlich kontrolliert und dargestellt. Somit können die Anwender relevante Daten hinsichtlich der verarbeiteten Materialien und deren Mengen erfassen. Um zuverlässige Aussagen hinsichtlich des Maschinenzustands und eventueller Störungen zu tätigen, ist jedoch die Erhebung sehr großer Datenmengen erforderlich.

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