Verringerung ungeplanter Ausfallzeiten mit präskriptiver Analytik

Hersteller stehen immer wieder vor der Herausforderung ungeplanter Ausfallzeiten, die sich negativ auf die Produktion, die Kosten und die Kundenbeziehungen auswirken. Die präskriptive Analytik in der Fertigung wird von den Herstellern mehr und mehr eingesetzt, um diese Probleme zu bewältigen. Mit einer Mischung aus analytischen Erkenntnissen und Echtzeit-Überwachung des Anlagenzustands kann die präskriptive Analytik mögliche Ausfälle frühzeitig erkennen. Dies hilft Fabriken, ungeplante Ausfallzeiten drastisch zu reduzieren, was wiederum die Produktion stabil und die Betriebssicherheit hoch hält [1].

Ursachen und Auswirkungen ungeplanter Ausfallzeiten

Ungeplante Ausfallzeiten sind oft das Ergebnis komplexer Probleme und nicht einzelner fehlerhafter Geräte. Schwache Zustandsüberwachung, schlechte Wartungspläne und menschliche Fehler sind häufige Ursachen. Nach einer Untersuchung von Deloitte verursachen ungeplante Ausfallzeiten bei den Herstellern jährliche Verluste in Millionenhöhe. Solche Unterbrechungen können langfristige Kundenbeziehungen und die Marktposition schädigen, was sich wiederum auf den Gewinn auswirkt [2].

Ein solides Verständnis dieser Kosten ist von entscheidender Bedeutung. Die Hersteller leiden sofort unter Produktionsausfällen, Ressourcenverschwendung und längeren Unterbrechungen in ihren Liefernetzen. Um diese Risiken wirksam zu verringern, ist es entscheidend, Ausfallzeiten durch datengesteuerte Analysen proaktiv zu behandeln [2].

Unterschiede zwischen prädiktiver und präskriptiver Analytik

Im Gegensatz zur prädiktiven Analytik hat sich die präskriptive Analytik zu einer wirksamen Lösung im Fertigungssektor entwickelt. Im Gegensatz zur prädiktiven Analytik, die vorhersagen kann, wann eine Anlage ausfällt, kann die präskriptive Analytik Ratschläge geben, was im Voraus zu tun ist, um Ausfälle zu vermeiden.

Durch die Analyse von historischen und Echtzeit-Überwachungsdaten kann die präskriptive Analytik subtile Warnhinweise auf potenzielle Probleme erkennen. Auf diese Weise können Hersteller Maßnahmen ergreifen, bevor es zu einem Ausfall der Anlage kommt, was zu geringeren Ausfallzeiten führt [3]. 

Hersteller, die präskriptive Analysen einsetzen, haben laut einer McKinsey-Studie echte Vorteile. Tatsächlich können Ausfallzeiten um bis zu 20 % reduziert werden. Die Qualität der präskriptiven Modelle wird durch die kontinuierliche Verfeinerung der Algorithmen immer besser. Ihre Präzision, Zuverlässigkeit und betriebliche Konsistenz werden dadurch verbessert [3].

Leistungsindikatoren (KPIs) für ein effektives Ausfallzeitenmanagement

Die Verfolgung spezifischer KPIs ermöglicht ein effektives Ausfallzeitmanagement. Zu den wesentlichen KPIs gehören:

• Mittlere Zeit zwischen Ausfällen (MTBF)
• Mittlere Zeit bis zur Reparatur (MTTR)
• Gesamtanlageneffektivität (OEE)
• Häufigkeit von Ausfallzeiten

Die konsequente Überwachung dieser Indikatoren ermöglicht es den Herstellern, Fortschritte genau zu messen. Durch die Festlegung klarer, erreichbarer Ziele können Unternehmen die Zuverlässigkeit ihrer Anlagen und die Gesamtproduktivität systematisch verbessern [2].

Die routinemäßige Analyse dieser KPIs hilft bei der Ermittlung von Bereichen, die Aufmerksamkeit erfordern. Dies ermöglicht eine rechtzeitige Anpassung der Instandhaltungsstrategien. Die Verringerung ungeplanter Ausfallzeiten wird durch diesen disziplinierten Ansatz unterstützt, der eine kontinuierliche Verbesserung ermöglicht [3].

Methoden zur Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten durch präskriptive Analytik

Digitale Zwillinge für die vorausschauende Wartung 

Der Einsatz digitaler Zwillinge, d. h. virtueller Abbilder realer Anlagen, ermöglicht es Fabriken, verschiedene Betriebsszenarien zu üben. Diese Simulationen helfen dabei, Schwachstellen in den Anlagen zu finden, bevor sie im wirklichen Leben ausfallen.

Laut PwC kann die Technologie des digitalen Zwillings in Verbindung mit präskriptiver Analytik die Vorhersagefähigkeiten erheblich verbessern. Präzise und präventive Wartungseingriffe werden durch diese Verbindung möglich [4].

Edge Computing für Echtzeit-Einblicke

Beim Edge Computing befinden sich die Verarbeitungsknoten physisch in der Nähe der Geräte oder Sensoren, die die Daten erfassen. Kürzere Reaktionszeiten nach der Problemerkennung sind das Ergebnis der Fähigkeit des Edge Computing, Daten lokal zu verarbeiten. Gartner hebt hervor, dass diese Fähigkeit für Echtzeitreaktionen entscheidend ist. Sie ermöglicht es den Herstellern, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren, indem sie potenzielle Probleme schnell beheben [5].

Kombination von Zustandsüberwachung und präskriptiver Analytik in der Fertigung

Die Kopplung der Überwachung des Anlagenzustands mit präskriptiver Analytik schafft einen effektiven Rahmen für die vorausschauende Wartung. Bei der Echtzeitüberwachung werden kontinuierlich Daten gesammelt, die in Analysemodelle einfließen, mit denen Anomalien erkannt werden können. Mit dieser Methode lassen sich laut der IBM-Forschung Ausfallzeiten erheblich reduzieren. Sie ermöglicht eine proaktive Wartung, die auf präzisen, analytisch gestützten Empfehlungen beruht [6].

Praktische Strategien für die Implementierung von präskriptiver Analytik

Hersteller sollten präskriptive Analyseprojekte beginnen mit gezielten, überschaubaren Initiativen . Pilotprojekte, die sich auf kritische Maschinen oder wiederkehrende Stillstandsprobleme konzentrieren, können schnelle Ergebnisse zeigen. Die Verwendung historischer Wartungsprotokolle mit präskriptiven Daten hilft bei der Identifizierung wiederkehrender Probleme und ermöglicht rasche Korrekturmaßnahmen [3].

Analysen werden in größerem Umfang genutzt, wenn eine Kultur der vorbeugenden Instandhaltung eingeführt wird. Um analytische Daten richtig zu bewerten und Erkenntnisse in Instandhaltungsmaßnahmen umzusetzen, müssen die Mitarbeiter regelmäßig geschult werden. Es ist möglich, innerhalb eines Teams Vertrauen zu schaffen und das Engagement aufrechtzuerhalten, indem man Beispiele für erfolgreiche Analyselösungen weitergibt [6].

Sofortige Maßnahmen zur Verringerung ungeplanter Ausfallzeiten

Hersteller können präskriptive Analysen sofort durch spezifische Maßnahmen anwenden:

• Optimieren Sie die Wartungsplanung: Nutzen Sie die Vorhersagen der Analytik, um die Wartungspläne zu steuern und zu verbessern.  
• Verbessern Sie die Erkennung von Anomalien: Verbessern Sie die Früherkennung möglicher Geräteausfälle durch den Einsatz fortschrittlicher Erkennungsalgorithmen.  
• Verwenden Sie intuitive Dashboards: Sorgen Sie dafür, dass Wartungswarnungen leicht zu erkennen sind und Sie darauf reagieren können, indem Sie übersichtliche visuelle Tools einsetzen.

Durch den Einsatz dieser praktischen Lösungen werden schnelle Entscheidungen und eine sofortige Verringerung der Ausfallzeiten ermöglicht. Dadurch wird die Betriebssicherheit erhöht [5].

Beseitigung von Hindernissen für die Einführung von Analyseverfahren

Die Einführung von präskriptiven Analysen kann durch mehrere allgemeine Hindernisse behindert werden:

• Probleme mit der Datenqualität: Die Verarbeitung von Daten muss genau und konsistent sein, um zuverlässige Analyseergebnisse zu erzielen.
• Widerstände gegen die Automatisierung: Eine Möglichkeit, die Zurückhaltung der Mitarbeiter zu überwinden, besteht darin, die Vorteile klar zu kommunizieren und zu zeigen, wie effektiv die Analytik ist.
• Vertrauen in analytische Empfehlungen: Die Mitarbeiter haben eher Vertrauen in die Analyseergebnisse, wenn sie transparente Berichte und klare Erklärungen erhalten.

Die Lösung dieser Probleme trägt dazu bei, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren, indem die Analytik systematisch in die routinemäßigen Wartungsarbeiten integriert wird [3].

Künftige Entwicklungen in der Analytik zur Reduzierung von Ausfallzeiten

Neue Fortschritte in der präskriptiven Analytik verbessern das Ausfallzeitenmanagement noch weiter. Verbesserte digitale Zwillingsfunktionen bieten genauere Simulationen, was bedeutet, dass Anlagenfehler besser vorhergesagt und verhindert werden können.

Dank der Entwicklungen im Bereich des Edge-Computing werden die Datenverarbeitungszeiten noch kürzer sein, so dass schneller auf mögliche Probleme reagiert werden kann. Gleichzeitig wird die Bereitstellung von Analyselösungen durch automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML) erleichtert. Für Hersteller unterschiedlicher Größe und Fähigkeiten wird dies den Zugang erleichtern.

Vorsprung durch intelligentere Wartung

Die Verringerung ungeplanter Ausfallzeiten durch präskriptive Analytik ist für Fertigungsunternehmen, die auf konstante Leistung und Rentabilität ausgerichtet sind, von entscheidender Bedeutung. Die Integration einer gründlichen Zustandsüberwachung mit präzisen analytischen Daten ist von entscheidender Bedeutung. Sie liefert Herstellern Strategien für die vorbeugende Instandhaltung. Mit diesem Ansatz wird es weit weniger Ausfallzeiten geben.

EU Automation bietet spezialisierte Unterstützung, die praktisches Fachwissen und zuverlässige Komponenten umfasst. Dies ermöglicht eine effektive Einführung von präskriptiven Analyselösungen. Durch diese Partnerschaft sind Unternehmen in der Lage, ihre Strategien für die analytikgestützte Instandhaltung zu verbessern. Dadurch können die Betriebseffizienz und die Produktionssicherheit erhöht werden.

Referenzen

[1] Harvard Business Review, "The Big Idea: Prescriptive Analytics," 2020. Available: https://hbr.org/2020/09/the-big-idea-prescriptive-analytics
[2] Deloitte Insights, "Predictive Maintenance and the Smart Factory," 2021. Available: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/industry-4-0/using-predictive-technologies-for-asset-maintenance.html
[3] McKinsey & Company, "Unlocking the value of prescriptive analytics," 2023. Available: https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/unlocking-the-value-of-prescriptive-analytics
[4] PwC, "Leveraging analytics in manufacturing to drive performance improvements," 2022. Available: https://www.pwc.com/gx/en/industries/industrial-manufacturing/digital-manufacturing.html
[5] Gartner, "Market Guide for Prescriptive Analytics," 2020. Available: https://www.gartner.com/en/documents/3986356
[6] IBM Institute for Business Value, "Analytics: The real-world use of big data in manufacturing," 2022. Available: https://www.ibm.com/downloads/cas/ZRN4POQX