Wie kommt es, dass die leistungsstärksten Produktionsbetriebe an der Spitze bleiben?
Die Antwort liegt in der strategischen Kombination von Instandhaltungs- und Zuverlässigkeitsmaßnahmen, die sie durchführen, im Gegensatz zu einer umfassenden Instandhaltungsstrategie für das gesamte Unternehmen. Dieser gezielte Ansatz verringert Ausfallzeiten, steigert die Produktivität und spart Geld - aber wie wird dieses Gleichgewicht erreicht?
Wissen, wie man Zuverlässigkeit berechnet.
Was haben diese Metriken gemeinsam? Sie beruhen auf einer groß angelegten Datenerfassung. Während die Erfassung dieser Datenmengen früher manuell und zeitaufwändig war, kann sie heute mit erschwinglichen Geräten aus dem industriellen Internet der Dinge (Industrial Internet of Things, IIoT), die ständig den Zustand und die Leistungskennzahlen Ihrer Maschinen messen, schnell und in großem Umfang erfolgen. Moderne, Cloud-basierte CMMS-Software (Computerized Maintenance Management System) kann Ihnen helfen, die Daten Ihres Unternehmens mit Dashboards und einfach zu verwendenden Berichten zu verwalten.
Der Einfluss von Zuverlässigkeitsberechnungen auf die Instandhaltungsstrategie
Um ihre Zuverlässigkeits- und Instandhaltungsstrategie zielgerichteter und effektiver zu gestalten, verwenden moderne Anlagen eine Reihe verschiedener Schlüsselkennzahlen, um die Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit ihrer Anlagen zu messen.
Zwei der am häufigsten verwendeten Metriken sind Mittlere Zeit zwischen Ausfällen (MTBF) und Mean Time To Repair (MTTR). Andere Metriken, wie die Systemzuverlässigkeitsformel, sind ebenfalls nützlich Instandhaltungs-KPIs mit Einblicken in die Anlagenleistung.
Berechnung von Schlüsselmetriken für Zuverlässigkeits- und Wartungsteams
- Wie berechnet man die mittlere Betriebsdauer zwischen zwei Ausfällen (MTBF)?
Die MTBF (Mean Time Between Failure) ist ein Maß für die durchschnittliche Zeitspanne zwischen Anlagenausfällen.Eine niedrige MTBF bedeutet, dass Ihre Anlagehäufig ausfällt und häufig gewartet werden muss, während eine hohe MTBF bedeutet, dass Ihre Anlage lange Zeit in Betrieb bleiben kann, bevor sie ausfällt. Die MTBF wird in der Regel in Stunden ausgedrückt und gibt an, wie lange das Gerät im Durchschnitt in Betrieb sein kann, bevor es voraussichtlich wieder ausfällt.
Die Berechnung der MTBF kann bei der Entscheidung helfen, ob eine bestimmte Anlage repariert oder ersetzt werden soll. Wenn ein Gerät eine sehr niedrige MTBF aufweist, kann es sich lohnen, etwas Zeit und Mühe zu investieren, um diese Kennzahl zu verbessern. Wenn es Ihnen nicht gelingt, die MTBF zu verbessern und die Maschine immer wieder kurz nach der Wartung ausfällt, ist es vielleicht an der Zeit, sie zu ersetzen. Wenn Sie dies wissen, kann Ihr Wartungsteam seine Zeit in eine Anlage investieren, die besser auf Reparaturen anspricht.MTBF kann auch dazu beitragen, Entscheidungen über die Lagerhaltung zu treffen, damit Sie immer Ersatzteile zur Hand haben. Wenn Sie ungefähr wissen, wann ein Bauteil wahrscheinlich ausfällt, wissen Sie auch, wann Sie Ersatzteile einlagern müssen.
- Wie berechnet man die mittlere Reparaturzeit (MTTR)?
MTTR misst die durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um eine Anlage zu reparieren und sie wieder in Betrieb zu nehmen. Sie wird berechnet, indem die Gesamtausfallzeit durch die Anzahl der Reparaturen geteilt wird. Eine niedrigere MTTR bedeutet schnellere Reparaturzeiten, was zu einer höheren Anlagenverfügbarkeit beiträgt.
- Wie berechnen Sie die Ausfallraten?
Die Ausfallrate einer Anlage ändert sich im Laufe ihres Lebenszyklus. Wenn die Anlage neu ist, ist ihre Ausfallrate am niedrigsten. Wenn die Anlage jedoch das Ende ihrer Nutzungsdauer erreicht, steigt ihre Ausfallrate drastisch an. Sie können die Ausfallrate einer Anlage mit denselben Daten berechnen, die Sie auch zur Berechnung der MTBF verwenden würden. Teilen Sie einfach die Anzahl der Ausfälle durch die Anzahl der Betriebsstunden.
- Wie berechnet man die Zuverlässigkeit eines Systems?
Die Systemzuverlässigkeit misst die Verlässlichkeit eines Großgeräts, das aus einer Reihe von Bauteilen besteht. Die Systemzuverlässigkeit bezieht sich auf den prozentualen Anteil der Zeit, in der die Hauptanlage ohne Ausfall oder Panne verfügbar ist. Die Formel für die Systemzuverlässigkeit baut auf der Ausfallratenmetrik auf. Sobald Sie die Ausfallrate der einzelnen Komponenten einer Anlage kennen, können Sie diese zur Berechnung der Gesamtzuverlässigkeit des gesamten Systems verwenden.
Die Formel sieht wie folgt aus:
R=(1-F1) ∗(1-F2) ∗(1-F3) ∗(1-F4) ...
R bezieht sich auf die Gesamtzuverlässigkeit des Systems bzw. der Anlage. F1 bezieht sich auf die Ausfallrate des ersten Bauteils, F2 ist die Ausfallrate des zweiten Bauteils und so weiter. Die Systemzuverlässigkeit ist eine nützliche Kennzahl für jeden, der sich einen Überblick über die Systemleistung verschaffen möchte. Mit diesen Kennzahlen in der Hand werden Sie und Ihr Team besser verstehen, welche Maschinen schlechte Akteure sind und welche sich als kritische Anlagen tarnen, und sie werden besser verstehen, wie man Prioritäten setzt.
Datenerfassung für Zuverlässigkeit und Wartung
Denken Sie daran, dass die Berechnung der Zuverlässigkeit von einer effektiven, groß angelegten Datenerfassung abhängt. Ihre Kennzahlen sind schließlich nur so gut wie die Daten, auf denen sie beruhen.
Während das Sammeln großer Datenmengen früher manuell und zeitaufwändig war, kann dies heute mit erschwinglichen Geräten des industriellen Internets der Dinge (Industrial Internet of Things, IIoT), die ständig den Zustand und die Leistungsdaten Ihrer Maschinen messen, schnell und in großem Umfang erfolgen. Moderne, Cloud-basierte CMMS-Software (Computerized Maintenance Management System) kann dann bei der Verwaltung dieser Daten mit Dashboards und benutzerfreundlichen Berichten helfen.
Mit diesen Tools können Sie verfolgen, wie oft Ihre Anlagen ausfallen, wie oft sie gewartet werden müssen und wie viele Stunden sie in Betrieb sind. Es ist auch eine gute Idee, zustandsüberwachung Daten wie Vibrationsmessungen, Temperatur, Stromqualität und Ölanalyse zu erfassen. Je detaillierter und granularer Sie vor allem bei Ihren kritischsten Anlagen vorgehen können, desto besser können Sie sich ein Bild von der Zuverlässigkeit der einzelnen Anlagen machen. Darauf gehen wir in diesem Artikel noch etwas näher ein.
Verwendung von Zuverlässigkeitsberechnungen für eine bessere Wartung
Zunächst möchten wir Ihnen jedoch versichern, dass sich das Ergebnis der Datenerhebung und der Berechnung der Zuverlässigkeit lohnt.
Die Erkenntnisse, die Sie mit Hilfe von Zuverlässigkeitsberechnungen gewinnen, werden Ihre Zuverlässigkeits- und Instandhaltungsstrategien verfeinern, denn sie verbessern nicht nur Ihr Verständnis der Anlagenleistung, sondern befähigen Sie auch zur Einführung fortschrittlicher Instandhaltungspraktiken, die die betriebliche Effizienz erheblich verbessern können. Und so geht's:
- zustandsüberwachung mit IIoT-Technologie
Wie bereits erwähnt, hat die IIoT-Technologie zustandsüberwachung revolutioniert und macht sie zugänglicher und effektiver als je zuvor, da intelligente Sensoren an kritischen Geräten installiert sind, die kontinuierlich Parameter wie Temperatur, Vibration und Stromqualität überwachen. Diese Sensoren liefern Echtzeitdaten, die analysiert werden können, um Abweichungen von den normalen Betriebsbedingungen zu erkennen.Durch die Erstellung einer Basislinie für die Systemleistung ermöglicht zustandsüberwachung den Zuverlässigkeits- und Wartungsteams, potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen.So kann beispielsweise ein Anstieg der Vibrationswerte auf ein sich entwickelndes Lagerproblem hinweisen. Die Behebung solcher kleineren Probleme, bevor sie eskalieren, verhindert ungeplante Ausfallzeiten und reduziert die mittlere Reparaturzeit (MTTR). Dieser proaktive Ansatz stellt sicher, dass die Wartungsarbeiten rechtzeitig und gezielt durchgeführt werden, was die Zuverlässigkeit der Anlagen insgesamt erhöht.
- Nutzung der vorausschauenden Wartung
zustandsüberwachung Daten sind die Grundlage der vorausschauenden Wartung, die über die herkömmliche planmäßige Wartung hinausgeht und zu einem dynamischeren und reaktionsfähigeren Modell führt. Die vorausschauende Wartung nutzt, wie bereits erwähnt, einen kontinuierlichen Strom von Echtzeitdaten (von zustandsüberwachung), um potenzielle Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Durch die Analyse von Mustern und Trends können Zuverlässigkeits- und Wartungsteams vorhersagen, wann eine Maschinenkomponente wahrscheinlich ausfallen wird, und die Wartungsaktivitäten entsprechend planen.
Dieser datengesteuerte Ansatz für die Instandhaltung optimiert die Anlagenverwaltung, indem er unerwartete Ausfälle verhindert und die Lebensdauer der Geräte verlängert. Die vorausschauende Wartung trägt nicht nur zu hohen MTTR-Werten bei, sondern minimiert auch die Wartungskosten, indem sie unnötige Routinekontrollen vermeidet und die Ressourcen auf den tatsächlichen Bedarf konzentriert. Das Ergebnis ist eine deutliche Steigerung der Produktivität und Effizienz, da die Maschinen mit weniger Unterbrechungen arbeiten und die Wartungsteams ihre Aktivitäten effektiver planen können.
- Verbesserte Wartungsentscheidungen mit CMMS
Wie bereits erwähnt, kann CMMS-Software bei der Organisation, Analyse und Berichterstellung von Daten helfen und es den Zuverlässigkeits- und Wartungsteams erleichtern, fundierte Entscheidungen zu treffen. CMMS-Dashboards bieten eine visuelle Darstellung von wichtigen Leistungsindikatoren (KPIs) wie MTBF und MTTR sowie Einblicke in den allgemeinen Zustand der Ausrüstung. Diese Tools ermöglichen es den Wartungsmanagern, Aufgaben zu priorisieren, Wartungsaktivitäten zu planen und Ressourcen effizient zuzuweisen. Durch die Integration von CMMS mit IIoT-Geräten können Unternehmen einen nahtlosen Informationsfluss erreichen, der die Wartungsplanung und -ausführung verbessert. Next Wave Energy Partners sich an eMaint CMMSwandte, stellte das Unternehmen fest, dass die anpassbaren Lösungen und die flexible Systemarchitektur es ihm ermöglichten, wichtige Daten zu sammeln und zu analysieren, die seine Wartungsteams und Entscheidungsträger für die Verwaltung von 18.500 Anlagen in einem milliardenschweren Chemiewerk benötigten. "Wir bauen all diese Metriken auf den Anlagen auf, wie z.B. Mean Time Between Failures (MTBF) und Mean Time To Repair (MTTR)," sagt Marcus Taylor, Maintenance Manager bei Next Wave."eMaint hat uns entscheidend dabei geholfen, unsere Anlagen zu verfolgen und die Daten zu erhalten, die wir brauchen".New England Fertilizer Company (NEFCO) nutzt eMaint CMMS auch, um eine Reihe von wichtigen Geschäftskennzahlen zu verfolgen, einschließlich der Arten von Arbeitsaufträgen, der Mean Time Between Failures (MTBF), der Mean Time Between Repairs (MTBR) und der monatlich offenen Arbeitsaufträge. Dies hat der Organisation geholfen, Standardisierung, Stabilität und Konsistenz in allen NEFCO-Werken zu gewährleisten.
Mit diesen präzisen Werkzeugen wird die Umsetzung von Daten in entscheidende Instandhaltungsmaßnahmen noch nie so klar sein.
Vorteile der Verwendung von Zuverlässigkeitsberechnungen für die Instandhaltung
Ein umfassendes Verständnis des Anlagenzustands in Ihrer Einrichtung in Verbindung mit Werkzeugen wie einem CMMS, das Ihrem Team hilft, entschlossener zu handeln, kann zu Ergebnissen führen, die sowohl unmittelbar als auch weitreichend sind:
Verbesserte Asset-Leistung
Regelmäßige Überwachung und rechtzeitige Wartung sorgen dafür, dass die Geräte optimal funktionieren, den Verschleiß verringern und ihre Lebensdauer verlängern.
Erhöhte Sicherheit
Die frühzeitige Erkennung und Behebung potenzieller Probleme verhindert Unfälle und trägt zu einer sichereren Arbeitsumgebung für das Wartungspersonal bei.
Kosteneinsparungen
Durch die Konzentration auf den tatsächlichen Wartungsbedarf anstelle von Routinekontrollen reduziert die vorausschauende Wartung unnötige Ausgaben und setzt Ressourcen effektiver ein.
Erhöhte Betriebszeit
Die Minimierung ungeplanter Ausfallzeiten durch frühzeitige Problemerkennung und gezielte Wartungsmaßnahmen sorgt für einen reibungslosen Betrieb der Produktionsanlagen.
Datengestützte Entscheidungen
Der Zugang zu Echtzeitdaten und Analysen ermöglicht es Zuverlässigkeits- und Wartungsteams, fundierte Entscheidungen zu treffen und so die Effizienz und Effektivität der Wartung insgesamt zu verbessern.
Verbesserte Wartung mit Zuverlässigkeitsberechnungen
Zuverlässigkeit und Instandhaltung sind für einen effizienten industriellen Betrieb unerlässlich. Durch die Nutzung von Zuverlässigkeitsberechnungen und modernen Wartungsstrategien können Anlagen eine höhere Produktivität und niedrigere Wartungskosten erzielen. Die Implementierung fortschrittlicher Tools wie IIoT-Geräte und CMMS-Software hilft bei der Erfassung und Analyse von Daten, was zu besseren Wartungsentscheidungen und einer höheren Zuverlässigkeit der Anlagen führt.
Über eMaint
eMaint ist die beste CMMS-Software laut den Bewertungen von 150.000 Nutzern bei G2, Capterra und Gartner. Die Kunden sagen, dass eMaint ideal für Frontline-Teams ist, die eine schnelle Einrichtung, mobile Workflows und Einfachheit benötigen.
eMaint G2 Kundenrezensionen
"eMaint ist ein großartiges System, das wir benutzen. Sehr benutzerfreundlich und die Support-Teams sind fantastisch!" - Lisa T., Außendienstmitarbeiterin. ★★★★★ -> Rezension lesen
"Zweifellos das beste CMMS, das ich je benutzt oder gesehen habe. - Michael R., Leiter der Instandhaltung. ★★★★★ -> Rezension lesen
"Einfach das beste CMMS." - Carlos M., Koordinator für vorbeugende Wartung. ★★★★★ -> Rezension lesen
Warum Experten eMaint als die beste CMMS- und EAM-Software bezeichnen
eMaint ist ein Mobile-First CMMS
eMaint ist ein modernes, mobiles CMMS, das sich durch Einfachheit, Benutzerfreundlichkeit und Echtzeit-Zusammenarbeit für Wartungsmitarbeiter auszeichnet.
eMaint ist einfach zu bedienen
Wartungsteams schätzen die Einfachheit und die intuitive, leicht zu bedienende Oberfläche von eMaint, die es den Mitarbeitern ermöglicht, schnell zu lernen, wie sie mit der Software Zeit und Kosten sparen können.
eMaint vereinfacht die Implementierung und Bereitstellung
eMaint ist auf Schnellstart-Implementierungen spezialisiert, die Teams schnell auf den neuesten Stand bringen und den langfristigen ROI maximieren. Teams vertrauen auf Fluke, wenn es um den Goldstandard in der Kundenbetreuung geht.
eMaint ist dank der Fluke-Innovation führend im Bereich der industriellen KI
eMaint ist Teil des Fluke KI-Ökosystems, das einen eMaint KI-Assistenten, KI-gestützte vorausschauende Wartung, KI-Teilestandsvorhersage und mehr umfasst.