Was ist eine P-F-Kurve?
Die P-F-Kurve ist ein Diagramm, mit dessen Hilfe der Zustand eines Wirtschaftsguts visualisiert wird, um seine praktische Lebensdauer zu bestimmen. Das wichtigste Element der Kurve ist das P-F-Intervall. Dabei handelt es sich um den Zeitraum zwischen dem ersten potenziellen Ausfall (P) und dem Funktionsausfall (F), d. h. dem Zeitpunkt, an dem die Anlage einen bestimmten Leistungsstandard nicht mehr erfüllt.
Die P-F-Kurve wurde erstmals 1978 von den United Airlines-Ingenieuren Stanley Nowlan und Howard Heap vorgestellt. Sie führten eine Studie für das US-Verteidigungsministerium durch, aus der hervorging, dass die Reparatur oder der Ersatz von Anlagen auf der Grundlage des Zustands effektiver war als die Reparatur oder der Ersatz auf der Grundlage des Alters.
What Is P-F Analysis?
P-F analysis uses the P-F curve as a planning and visualization tool, enabling MRO teams to build a customized maintenance strategy to minimize unplanned downtime and extend the lifespan of the organization’s most critical assets. It’s a data-driven approach which allows teams to set clear goals and priorities and stay ahead of unexpected breakdowns.
The P-F curve maps out how an asset is expected to deteriorate over time. It’s a visual representation of the asset’s evolving condition, setting out clearly defined points at which the asset is at risk of a breakdown.
P-F analysis uses the P-F curve to plan effective maintenance activities. Understanding exactly when, and how, an asset is likely to fail enables teams to plan better preventive maintenance schedules. P-F analysis is also a valuable component of any proactive maintenance program. It complements approaches like condition-based
Wie man die P-F-Kurve liest
While the original P-F curve focused on detecting failure symptoms and scheduling maintenance within the interval between potential and functional failure, Fluke Reliability experts have since expanded the model. Their model begins with four asset conditions that fall under inherent reliability:
- Design für Zuverlässigkeit
- Kommission für Zuverlässigkeit
- Für Zuverlässigkeit installieren
- Lieferung für Zuverlässigkeit
Diese frühzeitigen Zusagen, sei es durch einen Drittanbieter oder durch eigene Ingenieure, spielen eine entscheidende Rolle bei der Vermeidung von Ausfällen, bevor die Anlage überhaupt in Betrieb genommen wird.
Nach diesen Phasen geht die P-F-Kurve zu Präzisionswartungstechniken und proaktiven Wartungstechniken über. Diese werden durchgeführt, um sicherzustellen, dass eine Anlage die maximale inhärente Zuverlässigkeit erreicht.
Erst nach diesen präventiven Maßnahmen werden die Werkzeuge zustandsüberwachung entscheidend. Datenerfassungssoftware wie ein computergestütztes Instandhaltungsmanagementsystem(CMMS) ist in dieser Phase ebenfalls hilfreich, um Maschinenänderungen zu verfolgen. Mit zunehmender Abnutzung werden Frühindikatoren wie Vibrationen, Temperaturänderungen oder die Qualität des Schmierstoffs sichtbar. Dies ist der eigentliche Beginn des P-F-Intervalls.
Wichtig ist, dass ein Funktionsausfall nicht gleichbedeutend mit einem katastrophalen Ausfall ist. Eine Anlage kann noch in Betrieb sein, aber die Betriebs- oder Sicherheitsstandards nicht mehr erfüllen, wenn sie einen Funktionsausfall erreicht. Das Erkennen von Problemen im P-F-Fenster ermöglicht es den Wartungsteams, frühzeitig zu handeln, ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren und die Reparaturkosten zu minimieren.
Schauen wir uns die wichtigsten Stufen der P-F-Kurve genauer an.
Punkt P: Potenzielles Scheitern
Das "P" der P-F-Kurve bezieht sich auf einen potenziellen Ausfall, d. h. eine erkennbare Veränderung des physischen Zustands einer Anlage. Obwohl sich ein potenzieller Fehler entwickelt hat, läuft die Anlage noch wie erwartet und erfüllt die Leistungsstandards.
Punkt F: Funktionsstörung
Das "F" bezieht sich auf einen Funktionsausfall, d. h. auf den Punkt, an dem die Anlage einen vorgegebenen Leistungsstandard nicht mehr erfüllt. Die Anlage kann immer noch betriebsbereit sein, aber sie läuft nicht so, wie sie konzipiert wurde. Zum Beispiel kann sie langsamer laufen als sie sollte, was zu Produktionsengpässen führt.
Das P-F-Intervall
Wenn eine Anlage den Punkt des potenziellen Ausfalls überschritten hat, aber noch nicht funktional ausgefallen ist, befindet sie sich im so genannten P-F-Intervall. Mit einem längeren P-F-Intervall haben die Teams mehr Zeit, um Geräteprobleme zu beheben und Ausfälle zu vermeiden.
Wie die PF-Kurve verwendet wird
Wartungsteams verwenden die PF-Kurve, um den Zustand, den Wartungsbedarf und die potenzielle Lebensdauer einzelner Anlagen zu ermitteln. Hier sind die spezifischen Möglichkeiten, wie Sie die PF-Kurve anwenden können:
Visualisierung der Verschlechterung
Mit der PF-Kurve können Sie den Zustand einer Anlage im Laufe der Zeit visuell darstellen und die spezifischen Punkte definieren, an denen die Anlage potenzielle, funktionale und katastrophale Ausfälle riskiert. Diese visuelle Darstellung kann Teams helfen, fundierte, proaktive Wartungsentscheidungen zu treffen.
Wartung planen
Wenn Sie die voraussichtliche Verschlechterung einer Anlage im Laufe der Zeit erkennen können, können Sie diese Informationen nutzen, um eine umfassende Instandhaltungsstrategie zu entwickeln. Eine ordnungsgemäß geplante Instandhaltung kann die Lebensdauer Ihrer Anlage verlängern.
By mapping the points at which an asset may fail, the P-F curve helps managers build effective preventive maintenance programs, enabling them to customize interventions for each asset.
The P-F curve is also a key element in predictive maintenance programs. When used alongside predictive maintenance tools like IIoT sensors and analytic software, the P-F curve allows teams to anticipate upcoming maintenance issues and allocate resources accordingly.
Auswahl spezifischer Instandhaltungsstrategien, z. B. zustandsorientierte Instandhaltung (CBM)
Die PF-Kurve hilft Ihnen bei der Wahl der richtigen Instandhaltungsstrategie für jede Anlage. Längere PF-Intervalle lassen mehr Zeit, um zwischen potenziellem und funktionellem Ausfall zu handeln, was für Wartungsstrategien wie die zustandsorientierte Wartung (CBM) geeignet ist. Kürzere PF-Intervalle können jedoch ein schnelleres Eingreifen erfordern. Um die Betriebszeit geschäftskritischer Anlagen zu maximieren, kann eine vorbeugende Instandhaltung sinnvoll sein.
Die Kosten zu senken
Die Durchführung von Wartungsarbeiten am Punkt P (potenzieller Ausfall) kann das Risiko eines funktionellen und katastrophalen Ausfalls verringern. Notreparaturen sind oft teurer und erfordern möglicherweise den Austausch wichtiger Teile, anstatt sie zu reparieren. Die richtige Anwendung der PF-Kurve kann jedoch die Kosten senken, indem sie die Notwendigkeit übermäßiger Notfallreparaturen verhindert.
Effective use of the PF curve can also cut costs by eliminating unnecessary preventive maintenance tasks. Instead of planning your predictive maintenance tasks according to a rote formula, you can design a PM structure based on each asset’s P-F curve, preventing specific failure modes at specific points in time.
Wie man eine P-F-Kurve erstellt
Um eine P-F-Kurve zu erstellen, ermitteln Sie zunächst den Punkt des Funktionsausfalls - den Punkt, an dem ein Wirtschaftsgut seine vorgesehene Funktion nicht mehr erfüllen kann. Dann bestimmen Sie den frühesten potenziellen Ausfallpunkt, an dem ein Defekt erstmals erkennbar wird. Die Zeit zwischen diesen beiden Ereignissen ist das P-F-Intervall, und die Kurve hilft bei der Veranschaulichung, wie sich der Zustand einer Anlage im Laufe der Zeit verschlechtert. Von dort aus können Sie mit der grafischen Darstellung der zustandsüberwachung beginnen, die Ihnen helfen werden, eine Verschlechterung im Laufe der Zeit zu erkennen.
Eine Möglichkeit, die zu messenden Variablen für die verschiedenen Anlagen zu bestimmen, ist, die Anweisungen des Herstellers der Originalausrüstung heranzuziehen. Sie können eine wertvolle Quelle sein, um die häufigsten Fehlerindikatoren einer Anlage zu ermitteln. Die frühesten Erkennungsmethoden sind in der Regel fortschrittlicher, wie z. B. Ölanalysen im Labor oder Schwingungssignaturen. Spätere Methoden zur Fehlererkennung können mit einfacheren, nicht-intrusiven Techniken wie der Thermografie durchgeführt werden. Sobald Sie den Mechanismus und die Ursache des Ausfalls erkannt haben, können Sie entscheiden, wie Sie mit der Reparatur oder Wartung der Anlage vorgehen wollen.
Es ist möglich, die Zeit zwischen der Installation einer Anlage und dem Beginn eines möglichen Ausfalls zu verlängern. Einige Wartungsteams sprechen von einer Verlängerung des P-F-Intervalls. Wenn Sie sicherstellen, dass die Komponenten die optimale Passform, das optimale Spiel und die optimale Ausrichtung haben, können Sie einige häufige Arten von Ausfällen vermeiden und die Leistung der Anlagen verbessern.
Je früher Sie ein potenzielles Anzeichen eines Ausfalls erkennen, desto früher können Sie die Wartung planen, und desto mehr korrigierende Wartungsmaßnahmen können die Lebensdauer einer Anlage verlängern. Durch die Kombination von bekannten Fehlermodi und dem richtigen Timing der Erkennungstechniken können Sie eine P-F-Kurve erstellen, die intelligentere Wartungsentscheidungen unterstützt.
5 P-F-Kurven-Variablen für die Bestimmung des Anlagenzustands
Die P-F-Kurve ist für die Zuverlässigkeitsexperten von heute so relevant wie eh und je. Der technologische Fortschritt hat es uns ermöglicht, Wartungswerkzeuge zu entwickeln, die den Zustand einer Anlage auf der Grundlage einer Vielzahl von Variablen beurteilen können: Ölanalyse, Ultraschall, Schwingungsüberwachung, Thermografie und Motortests.
Im Folgenden werden die Variablen in der Reihenfolge von Anfang bis Ende der Lebensdauer eines Vermögenswerts dargestellt.
1. Ölanalyse
Mit Hilfe der Ölanalyse können Schmierungsstörungen, Überhitzung und Verschleiß von Komponenten festgestellt werden. Dies können Anzeichen für Getriebeausfälle oder Lager- und Zylinderverschleiß sein. Die Ölanalyse wird häufig bei Getrieben, Kompressoren und anderen beweglichen oder rotierenden Teilen eingesetzt.
Die Ölanalyse ist eine fortgeschrittene Methode und kann eine Laboranalyse zur Diagnose erfordern. Die Teams können auch Öltemperaturmessungen zur Analyse durchführen. Diese Methode ist unkomplizierter, aber weniger aussagekräftig.
2. Ultraschall-Leckdetektoren
Ultraschall kann Geräusche erkennen, die das menschliche Ohr nicht wahrnehmen kann. Ultraschall-Lecksuchgeräte können Probleme mit Ventilen, Kondensatableitern, Lagern oder potenziellen elektrischen Sicherheitsrisiken aufspüren.
3. Schwingungsüberwachung
Schwingungen sind eine der gängigsten und am leichtesten zugänglichen Methoden, um den Zustand einer Anlage zu ermitteln. Die Schwingungsüberwachung kann vier der häufigsten mechanischen Ausfallmethoden anzeigen: Unwucht, Ausrichtungsfehler, Lockerheit und Lagerausfall. Sie kann auch andere, weniger häufige Fehler aufdecken.
Die Schwingungsüberwachung bietet die Möglichkeit, weniger kritische Anlagen zu überprüfen und gleichzeitig eine zeitbasierte vorbeugende Wartung durchzuführen. Wenn ein Problem auftritt, können Teams eine Schwingungsüberwachung oder -analyse durchführen, um dem Problem auf den Grund zu gehen.
4. Thermografie
Die Thermografie wird für zeit- oder fehlerbasierte Inspektionsrouten empfohlen, denn wenn eine Anlage überhitzt, ist es wahrscheinlich, dass sie auch beschädigt wird. Thermografie-Werkzeuge können elektrische und mechanische Probleme erkennen, die zur Überhitzung einer Anlage geführt haben, z. B. Ausrichtungsfehler, Getriebe- oder Riemenprobleme.
5. Motorprüfung
Motortests sind später während der Lebensdauer einer Anlage nützlich. Je nachdem, ob ein Motor in Betrieb ist oder nicht, können die Teams verschiedene Arten von Tests an ihm durchführen. Isolationsverschlechterung, Leistungsfaktor und Oberschwingungsverzerrung lassen sich am besten feststellen, während der Motor läuft. Andere Tests befassen sich mit der Drehzahl, dem Drehmoment, der Leistung und dem Wirkungsgrad eines Motors.
Warum die P-F-Kurve für Wartungsteams wichtig ist
Die Integration der P-F-Kurve in Ihre Instandhaltungsstrategie bietet mehrere wichtige Vorteile. Sie hilft nicht nur dabei, zu visualisieren, wie sich der Zustand von Anlagen im Laufe der Zeit verschlechtert, sondern bietet auch eine strukturierte Möglichkeit, Prioritäten für Instandhaltungsmaßnahmen zu setzen.
Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:
- Erhöhte Zuverlässigkeit der Ausrüstung: Durch die Erkennung und Behebung von Problemen während des P-F-Intervalls können die Wartungsteams Ausfälle verhindern, bevor sie den Betrieb beeinträchtigen.
- Geringere ungeplante Ausfallzeiten: Durch die frühzeitige Erkennung haben Sie mehr Zeit, um Eingriffe im Rahmen der Produktionspläne zu planen und kostspielige Unterbrechungen zu vermeiden.
- Optimierte Wartungsressourcen: Die P-F-Kurve hilft den Teams, ihre Bemühungen auf die wichtigsten Punkte zu konzentrieren und unnötige Inspektionen und den Austausch von Teilen zu minimieren.
- Verbesserte Verwaltung des Lebenszyklus von Anlagen: In Kombination mit den Daten der zustandsüberwachung unterstützt die P-F-Kurve intelligentere Entscheidungen darüber, wann Anlagen repariert, überholt oder ersetzt werden sollten.
- Stärkere Rechtfertigung für Investitionen: Eine klare Visualisierung des Fehlerverlaufs kann Wartungsmanagern helfen, den Einsatz von Werkzeugen wie Schwingungssensoren, Öllaboren oder Wärmebildkameras zu rechtfertigen.
Die P-F-Kurve ist ein strategisches Instrument und ein technisches Best-Practice-Verfahren, das die Instandhaltungsaktivitäten auf die allgemeinen Unternehmensziele abstimmt.
Does the P-F Curve Account for Every Possible Variable?
The short answer is no — the P-F curve does not account for every factor that can impact asset health. The P-F curve illustrates the process of machine deterioration under normal conditions. However, there are some variables that can change the P-F interval, either speeding up or slowing down the machine’s rate of deterioration.
It’s important to understand the limitations of the P-F curve so you can plan your MRO schedules accordingly, ensuring that you perform maintenance when it’s most needed.
Factors That P-F Curve Doesn’t Account For
The P-F curve does not account for the following variables:
Unexpected Operating Conditions
The P-F curve is calculated based on standard operating conditions. If your operating conditions change significantly, you can expect to see a change in the machine’s rate of deterioration.
Overworked and overloaded assets will experience premature wear and may break down earlier than expected. Likewise, uneven loads can put more strain on equipment, leading to increased maintenance needs and earlier-than-expected failure.
Environmental Factors
Operating under extreme environmental conditions can impact an asset’s deterioration rate. Unusually high or low temperatures, high humidity levels, or prolonged exposure to dust and contaminants can all shorten the P-F interval.
Of course, some equipment is purpose-built to withstand challenging environmental conditions. The question is, are you operating your equipment in the environment it was designed for? If not, then you probably can’t rely on the standard P-F interval for that asset. It’s recommended to track asset health using condition monitoring tools.
Manufacturing Errors
Inevitably, there’s some variation in equipment quality, even when produced by the same manufacturer. That could be due to a minor difference in the production process, or a change in the material used to make the asset. Human error and environmental factors can also impact an asset’s failure rates and its overall lifespan.
That’s why it would be a mistake to solely rely on the OEM’s guidelines when planning your maintenance schedules. Make sure your maintenance strategy is also based on real-time data from your own assets. Today, advanced IIoT and data analytic tools can help you build a condition monitoring strategy that considers the real-time needs of all your critical assets.
Leveraging IIoT Tools To Improve the Accuracy of the P-F Curve
The P-F curve is still as relevant as ever — but today, state-of-the-art IIoT tools and software are extending its reach and accuracy.
IIoT sensors track asset health data in real time, enabling MRO teams to pinpoint the first signs of an emerging asset fault. The technology tracks subtle changes in vibration levels, temperature, or power quality that indicate new machine defects, long before they become serious.
That data is then used to chart a detailed, highly accurate P-F curve. Done right, this P-F curve can anticipate asset failures and enable teams to “see” machine faults coming.
This approach is at the heart of any predictive maintenance strategy. Teams use a network of IIoT sensors to continuously collect data. Sophisticated data analytic tools sift through data looking for anomalies and delivering early warnings, months head of asset failure.
Welche Methoden der zustandsüberwachung sollte ich anwenden?
Aktualisierte Modelle der P-F-Kurve enthalten oft einige dieser Messmethoden, um Anzeichen von Verschleiß und Schäden besser zu erkennen. Dies hilft, Ausfälle zu vermeiden und die Lebensdauer der Anlage zu verlängern.
Während eines Webinars von Fluke Reliability wurden 250 Instandhaltungs- und Zuverlässigkeitsexperten aus der ganzen Welt gefragt, welche der fünf Messmethoden sie verwendet haben.
Im Folgenden sind die Prozentsätze der Teilnehmer aufgeführt, die angaben, jede Methode verwendet zu haben:
- Schwingungsüberwachung/-analyse: 82%
- Thermografie: 69%
- Ölanalyse: 66 %.
- Motorentest: 54%
- Ultraschall: 36%
Es ist nicht immer notwendig, alle fünf zustandsüberwachung anzuwenden. Die richtige Wahl hängt von Ihrer Branche, der Kritikalität der Anlage und davon ab, wie schnell ein Ausfall den Betrieb beeinträchtigen könnte.
Priorisierung der Vermögenswerte für die zustandsüberwachung
Nicht jede Anlage muss mit dem gleichen Detailgrad oder der gleichen Häufigkeit überwacht werden. Um den größtmöglichen Nutzen aus Ihrem zustandsüberwachung zu ziehen, sollten Sie zunächst ermitteln, welche Anlagen bei einem Ausfall das größte Risiko für die Sicherheit, die Produktion oder die Einhaltung von Vorschriften darstellen.
Mit Hilfe einer Bewertung der Kritikalität von Anlagen können Sie die Anlagen anhand von drei Faktoren einstufen:
- Folgen eines Ausfalls: Würde ein Ausfall zu kostspieligen Ausfallzeiten, Sicherheitsrisiken, Umweltschäden oder Produktverlusten führen?
- Ausfallwahrscheinlichkeit: Wie oft fällt diese Anlage aus, und wie ist ihre historische Leistung?
- Erkennbarkeit: Wie leicht können Sie mit den Werkzeugen der zustandsüberwachung Fehler vorhersagen oder erkennen?
Anlagen, bei denen sowohl die Wahrscheinlichkeit als auch die Folgen hoch sind - und bei denen potenzielle Ausfälle mit ausreichender Vorwarnung auftreten - sind gute Kandidaten für die zustandsüberwachung. Im Gegensatz dazu eignen sich Anlagen mit geringer Kritikalität oder unvorhersehbaren Ausfallarten besser für Run-to-Failure- oder periodische Inspektionsstrategien.
Wie man die P-F-Kurve maximiert
So wie ein effektives Wartungs- und Zuverlässigkeitsprogramm eine Mischung aus zustandsorientierter, kalenderbasierter und reaktiver Wartung verwendet, müssen Sie eine Vielzahl von Wartungsstrategien auf die richtigen Anlagen anwenden, um die P-F-Kurve zu maximieren. Das übergeordnete Ziel besteht darin, eine Kombination von Techniken zu finden, die die Zeit vom potenziellen Ausfall bis zum Funktionsausfall verlängern kann.
Die P-F-Kurve und zustandsabhängige Instandhaltung (CBM)
Zustandsorientierte Wartungsstrategien wie die Schwingungsüberwachung können signalisieren, wann die ersten Anzeichen eines Ausfalls auftreten, so dass Ihr Team diese so schnell wie möglich beheben kann. Dies trägt dazu bei, Funktionsausfälle hinauszuzögern und kann so die P-F-Kurve verlängern.
Aber selbst Unternehmen mit etablierten zustandsorientierten Instandhaltungsroutinen nutzen diese nicht für jede einzelne ihrer Anlagen. Jedes Unternehmen muss sowohl die Lebensdauer einer Anlage als auch die Ressourcen (z. B. Arbeitsstunden und Ersatzteile) berücksichtigen, die zur Vermeidung von Ausfällen erforderlich sind. Manche Anlagen werden nicht häufig genutzt oder sind teuer zu ersetzen. In diesem Fall ist der Einsatz von CBM zur Verlängerung der P-F-Kurve möglicherweise nicht erforderlich, insbesondere wenn die Kosten für CBM die Kosten für den Ersatz übersteigen.
Zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung (RCM)
Die zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung (RCM) ist eine Strategie, bei der das Risiko und die potenziellen Ausfälle einzelner Anlagen bewertet werden. Teams, die RCM anwenden, erstellen individuelle Wartungspläne, die der Erhaltung der Systemfunktion Priorität einräumen. Dieser Ansatz ist hilfreich für die P-F-Kurve, da er darauf abzielt, Funktionsausfälle zu verhindern. Sowohl RCM als auch CBM sind proaktive Instandhaltungsstrategien, die darauf abzielen, die Anzeichen eines Ausfalls so früh wie möglich zu erkennen und zu beheben.
Fortschritte bei zustandsorientierten Instandhaltungswerkzeugen zur Bewertung des Zustands von Anlagen - sowie der zusätzliche Druck durch das heutige wettbewerbsorientierte Geschäftsumfeld - haben dazu geführt, dass die altbewährte P-F-Kurve für Zuverlässigkeitsexperten im Jahr 2022 so relevant wie eh und je ist.
Schlussfolgerung
Anlagen fallen auf unterschiedliche Weise aus, und nicht alle Anlagen sind für die Produktion eines Werks gleichermaßen wichtig. Selbst innerhalb einer Anlage erfordern verschiedene Komponenten unterschiedliche Dringlichkeitsstufen.
Daher ist die Kombination von Werkzeugen und Techniken der effektivste Weg, die P-F-Kurve anzuwenden - eine Größe passt wirklich nicht für alle. In Kombination mit nützlichen Daten und Analysen kann die P-F-Kurve Unternehmen helfen, ihre Instandhaltungsstrategien kontinuierlich zu verbessern und die Zuverlässigkeit ihrer Anlagen zu erhöhen.
Über die Autoren: John Bernet, Gregory Perry und Dries Van Loon
John Bernet, CMRP, ist Spezialist für mechanische Anwendungen und Produkte bei Fluke Reliability und verfügt über mehr als 30 Jahre Erfahrung in den Bereichen vorbeugende Wartung, vorausschauende Wartung, zustandsüberwachung und Betrieb von gewerblichen Maschinen.
Gregory Perry, CMRP, CRL, ist leitender Berater für Kapazitätssicherung bei Fluke Reliability. Er ist Certified Reliability Leader und verfügt über fast zwei Jahrzehnte Erfahrung in den Bereichen vorbeugende Wartung, zuverlässigkeitsorientierte Wartung (RCM) und betriebliche Best Practices.
Dries Van Loon, CRL, ist Vertriebs- und Projektmanager, online zustandsüberwachung, bei Fluke Reliability und verfügt über 10 Jahre Erfahrung in der vorausschauenden Wartung. Seit 2017 ist er ein zertifizierter ISO CAT 4-Analyst.