Vorausschauende Schwachstellenanalyse mit Datenanalytik

Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von Lean Smart Maintenance (LSM) in Industrieunternehmen ist der damit einhergehende Kulturwandel. Die Instandhalter, die jeden Tag an den Anlagen stehen, haben wenig Verständnis dafür, wenn sich ein Prozess, den sie teilweise über Jahrzehnte auf eine gewisse Art ausgeführt haben, plötzlich verändert. Dementsprechend ist Changemanagement ein Schlüsselfaktor für die erfolgreiche Einführung. Diese Überlegungen wurden bei der Entwicklung von LSM einbezogen. So ist es für ein Unternehmen nicht zwingend notwendig, in jedem Teilbereich der Instandhaltung sofort auf das höchste Niveau aufzusteigen. In einem Konsensworkshop wird nach der Diagnose des Ist-Zustands ein Soll-Konzept herausgearbeitet, das vorgibt, welche Großmaßnahmen für das Unternehmen im Moment sinnvoll sind.

Dieser Ansatz wird auch mit dem Boom Maintenance Manager verfolgt, der den LSM-Pfad in Modulen organisiert. Erfüllt ein Unternehmen die Voraussetzung einer smarten Kritikalitätsbewertung, kann man sich für die weitere Vorgehensweise entscheiden. Neben dem Instandhaltungsbudget-Planungstool ist das die Schwachstellenanalyse – beide lassen sich miteinander kombinieren.

Schwachstellenanalyse in der Instandhaltung

Mit dem Modul Potential Weakness Management (PWM) können Instandhaltungsmanager eine umfassende datengestützte Schwachstellenanalyse durchführen und darauf aufbauend effektive Maßnahmen zur Behandlung der Schwachstellen planen. Der Prozess der Schwachstellenanalyse erfolgt in vier einfachen Schritten (Schwachstellenidentifikation, Maßnahmenableitung, Maßnahmendurchführung, Wirksamkeitsüberprüfung) und wird durchgehend von der Software unterstützt.

Zunächst wird festgelegt, was als eine Schwachstelle zu definieren ist. „Viele Unternehmen sehen unserer Erfahrung nach Schwachstellen dort, wo das meiste Geld hineinfließt. Wenn ein Prozess sehr viel Geld verschlingt, wird dort eine Schwachstelle vermutet. Das muss aber nicht zwingend so sein“, beschreibt Christan Zwetti. So werden vorerst die Kriterien für die Analyse festgelegt und die dazu erforderlichen Daten. Denn es geht nicht darum, so viele Daten wie möglich aufzuzeichnen und sich dann die Frage nach der Verwertung zu stellen - man arbeitet von Anfang an ergebnisorientiert. „Mit diesem Ansatz versuchen wir zu vermeiden, dass Unternehmen in die klassischen Stolperfallen der Datenanalytik tappen.“

In der Prozessanalyse versucht man, Muster zu erkennen, die dann in der vorausschauenden Instandsetzung angewendet werden. So ist man in der Lage, bestimmte Störungen einem Set an Parametern zuzuweisen. Wenn zum Beispiel eine Komponente vor dem Ausfall eine erhöhte Temperatur oder starke Vibrationen aufweist, kann man präventiv einen Warnwert festlegen oder perfektive Maßnahmen durchführen, um die Schwachstelle endgültig zu beseitigen. Neben technischen Schwachstellen kann es sich auch um organisatorische Probleme handeln, die man somit schon im Vorhinein ausschließen kann.

Die Kritikalitätsbewertung und die darauf aufbauenden Module der Budgetplanung und Schwachstellenanalyse sind der nächste Schritt der produzierenden Industrie in der Entwicklung in Richtung LSM. Die modulare Bauweise des Boom Maintenance Manager ermöglicht es, auch kommende Entwicklungen problemlos zu integrieren. So laufen derzeit Pilotprojekte für Predictive Maintenance oder Dynamic Strategy Improvement, die speziell an die Anforderungen der Industrie 4.0 angepasst werden.

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