Instandhaltung und Qualität

Haben Sie Qualitätsabweichungen in der Produktion?  Wollen Sie gegen aufkommende Fehler frühzeitig gegensteuern? Sie wollen den Beitrag des Qualitätsmanagements zur Nachhaltigkeitsstrategie erhöhen?

Erzeugte Produktmerkmale werden oft von einer Vielzahl von Prozessparametern (Stell- und Störgrößen) beeinflusst. Um diese gezielt zu ermitteln bieten sich Vorgehensweisen wie Design-of-Experiments (DoE) an. Um jedoch im laufenden Produktionsprozess die Prozessstabilität aufrecht zu halten bedarf es Qualitätsmodelle, die die wesentlichen Zielgrößen eines Prozesses sicherstellen. Hierzu müssen zum einen die Einflussgrößen bekannt sein, diese sich auch messen lassen und dann mittels eines Qualitätsmodells genutzt werden um entweder die Qualität zu prognostizieren (predictive Quality) oder bereits vorbeugend Optimierungen an den Stellgrößen vorschlagen (prescriptive Quality).
 

Gerne unterstützen wir Sie bei

• Der Ermittlung relevanter Zielgrößen und deren Einflussgrößen
• Ableitung geeigneter Messsysteme (benötigte Genauigkeit, Frequenz) für direkte oder indirekte Einflussgrößen
• Aufbau von Qualitätsmodellen mittels klassischen statistischen Methoden und Verfahren und mittels KI-Ansätzen (Bayes´schen Netze)
• Aufbau von Qualitätsverschwendungsmodellen zur Analyse und Ableitung von Optimierungspotentialen des CO₂-Footprints der gefertigten Produkte durch Qualitätsabweichungen

Wie stellen Sie sicher, dass Ihre Produkte kundengerecht konzipiert sind? Wie gewährleisten Sie, dass genau die vom Kunden gewünschten Funktionenvorhanden sind, nicht mehr und nicht weniger? Und sind Sie auch sicher, damit besser zu sein als der Wettbewerb?

Die Quality Function Deployment (QFD) unterstützt Entwicklungen von Produktkonzepten, bei denen aktuelle Kundenanforderungen im Mittelpunkt stehen. Die Methode ermöglicht die zielgerichtete Ableitung der technischen Spezifikationen (Produktkonzept) des zu entwickelnden Produktes durch eine gezielte Berücksichtigung der Kundenansprüche sowie durch einen systematischen Wettbewerbsvergleich. Somit lassen sich gezielt Alleinstellungsmerkmale und Wettbewerbsvorteile herausarbeiten. Durch eine Verzahnung mit dem Target Costing wird die Marktorientierung gestärkt und das Produkt entsprechend den Kostenvorstellungen des Kunden entwickelt.

Mittels der am IPA weiterentwickelten QFD (MATRON-QFD) lassen sich zudem unterschiedliche Marktsegmente, sogenannte Kundentypen, mit in die QFD integrieren und auf den abgeschätzten Marktvoluminas gezielt Plattform- oder Variantenentscheidungen bereits in frühen Entwicklungsphasen treffen.
 

Gerne unterstützen wir Sie bei

• der Ermittlung und Gewichtung von Kundenanforderungen basierend auf strukturierten Interviewleitfäden sowie ggf. Internetbefragungen,
• der Durchführung von QFD-Projekten sowie
• der Durchführung von Plattform- und Variantenentscheidungen in der Produktentwicklung mittels einer Weiterentwicklung der QFD.

Kennen Sie Ihre Fehlerkosten? Haben Sie Schwierigkeiten die Methoden zur Risikominimierung bei Montageprozessen anzuwenden?

Das allgemein akzeptierte Ziel, eine Produktion mit null Fehlern zu betreiben, scheitert in der Realität oft an den für die Fehlerentdeckung und -vermeidung anfallenden Kosten. Die etablierte Methode zur präventiven Fehlervermeidung in Produktionsprozessen, die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA), bietet insbesondere für Montageprozesse wenig bzw. keine Hilfe bei der wirtschaftlichen Beurteilung der durch die FMEA definierten Maßnahmen.

In der am Fraunhofer IPA entwickelten Fehler-Prozess-Matrix (FPM) werden komplexe Abläufe von Montageprozessen auf einfache Art und Weise mit potentiellen Fehlern in einer Matrix korreliert. Damit lässt sich bereits in der Planungsphase zusammen mit den Werten für Produktionszahlen sowie Ausschuss- und Nacharbeitskosten eine klare Aussage über die zu erwartenden Fehlerkosten und die Produktivität des Montageprozesses erstellen. Aufbauend auf diesen Ergebnissen kann dann eine gesamtwirtschaftliche Optimierung des Montageprozesses nach den Kriterien Qualität, Kosten und Produktivität erfolgen.
 

Unsere Leistungen auf dem Weg zur Null-Fehler-Produktion umfassen

• die Optimierung der Prüfkonzeption von Montageprozessen mittels der FPM,
• die Schulung und Einführung der FPM in Unternehmen und ein Coaching von FPM-Moderatoren,
• die Integration von potentiellen Fehlermöglichkeiten aus Lieferumfängen mittels des FMEA-Controllings in die gesamtheitliche Prüfplanungsoptimierung mittels der FPM,
• die Schulung und Unterstützung beim Einsatz des Werkzeugs zur FPM-Unterstützung sowie
• die Unterstützung beim Einsatz der WebFPM, dem Werkzeug zur zentralen Datenhaltung und -analyse der FPM-Daten.

Läuft ihr Produktionsprozess stetig stabil? Kennen Sie die Einflussparameter auf die Produktqualität in ihrer Produktionsanlage?

Stabile Produktionsprozesse setzen voraus, dass ein gezieltes Eingreifen bei Abweichungen möglich ist. Eine methodisch unterstütze Versuchsdurchführung basierend auf der Vorgehensweise des Design of Experiments (DoE) hilft die prozessbeeinflussenden Stell- und Störparameter systematisch zu identifizieren. Als Ergebnis entsteht ein Produktionsprozess-Parametermodell, mit dem sich die zu erzielenden Ausprägungen der Zielmerkmale (z. B. Durchmesser des Werkstücks, Oberflächenrauhigkeit) aus Kenntnis der vorhandenen Störgrößen (z. B. Kühlmitteltemperatur, Umgebungsfeuchte) durch die berechnete Einstellung der Prozessparameter einstellen lassen. Die Anwendung eines solchen Modells ermöglicht es auch bei schwankenden Einflussgrößen von außen (z. B. Temperatur) die Prozesssicherheit bei der Herstellung der Produktmerkmale innerhalb der vorgegebenen Toleranz sicherzustellen.
 

Zur Verbesserung Ihrer Prozesssicherheit unterstützen wir Sie bei

• der systematischen Ermittlung möglicher Stell- und Störgrößen von Produktionsprozessen,
• der Ermittlung signifikanter Einflussgrößen (Stell- und Störgrößen) durch systematische Ableitung und Auswertung von Vorversuchen sowie
• dem Aufstellen einer Versuchsplanung mittels DoE wie auch der Auswertung der Versuche und Ableitung eines Produktionsprozess-Parametermodells.

Wollen Sie Ihre Serienfertigung durch beherrschte und fähige Prozesse optimieren und dadurch Ihre Ausschussrate reduzieren? Wie wenden Sie Qualitätsregelkarten an?

Um Prozesse unter Kontrolle zu bekommen hat sich als wirkungsvolles Tool insbesondere bei großen Serienherstellern die SPC etabliert. Richtig angewendet kann aber auch schon bei kleineren Losgrößen mittels SPC Prozesse optimiert, sowie Störfaktoren identifiziert und Trends frühzeitig erkannt werden. Ziel der SPC ist es, einen stabilen Prozess aufzubauen, der ohne ständige Überwachung läuft und keinen oder nur geringen Ausschuss produziert.

Das Fraunhofer IPA besitzt in dem Themenfeld Industrieerfahrung von der klassischen Fertigung im µm-Bereich bis hin zu neuartigen Produktionstechnologien wie der Batterie- oder Brennstoffzellen-Fertigung und unterstützt Sie bei der nachhaltigen Implementierung der »Statistischen Prozessregelung« (SPC) durch:

• Analyse Ihrer Prozesse hinsichtlich Anwendbarkeit von SPC
• Auswahl und Anwendung geeigneter Qualitätsregelkarten
• Bei der Stichprobenerhebung und Bewertung von Prozessen mit Leistungskennzahlen.
• SPC für nicht normalverteilte Prozesse
   

Liegen in Ihren Prozessen außergewöhnliche Verteilungen vor? Passen Ihre Prozesse nicht zu den Vorlagen, die für normalverteilte Prozesse existieren?

Gängige Vorlagen und Informationen über SPC sind auf das Anwenden normalverteilter Prozesse ausgelegt. Da in der Praxis häufig andere Verteilungen auftreten, sind diese Vorlagen oft wertlos oder unbrauchbar. Wir unterstützen Sie wie Sie mit nicht normalverteilten Prozessen umgehen können und diese über eine SPC beherrschen.
 

Auswahl von Qualitätsregelkarten

Zur Überwachung von Prozessen existieren zahlreiche verschiedene Qualitätsregelkarten. Doch wie finden Sie eine passende Qualitätsregelkarte für Ihren Prozess? Je nach Merkmalsarten, Verteilungsmodell und Stichprobenumfang können wir Ihnen unterschiedliche Qualitätsregelkarten empfohlen.

Schulung SPC: In einer eintägigen Schulung werden Ihnen Vorgehensweisen an die Hand gegeben, um das Thema SPC in Ihrem Unternehmen anzugehen. Dabei lernen Sie an Hand von Praxisbeispielen Produktionsprozesse für eine SPC zu analysieren und darauf aufbauend geeignete Qualitätsregelkarten für Ihre Prozesse auszuwählen. Dabei werden sowohl die verschiedenen Arten von Qualitätsregelkarten vorgestellt als auch das Anwenden dieser.

Wollen Sie die technischen Risiken sicher und durchgängig von Konstruktion bis zur Fertigung im Griff haben? Wie setzen Sie ein effizientes Risikomanagementsystem um?

Zur technischen Risikoanalyse während der Produktentwicklung finden verschiedene Methoden ihre Anwendung. Die Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) stellt dabei die derzeit am häufigsten eingesetzte Methode für das technische Risikomanagement dar und hat sich als wirkungsvolles Tool zur Fehlervermeidung im Produktentstehungsprozess etabliert. Ziel der FMEA ist die Fehlerdiagnose und somit das Entwickeln und Produzieren von fehlerfreien Produkten.
 

Das Fraunhofer IPA unterstützt Sie

• beim Aufbau eines kompletten, durchgängigen technischen Risikomanagementsystems,
• bei der Durchführung von technischen Risikoanalysen mittels der FMEA (IQ-FMEA),
• bei der FMEA-Einführung im Unternehmen,
• durch FMEA-Schulungen und durch Coaching von FMEA-Moderatoren sowie
• bei der Durchführung von FMEA-Controlling bei Zulieferern zur Absicherung komplexer Produktentwicklungen (FMEA-Reviews).

Das Fraunhofer IPA verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung in der FMEA-Anwendung in mehr als 2000 Risikoanalyseprojekten in verschiedenen Branchen. In dieser Zeit haben wir die FMEA-Methodik und –Anwendung für verschiedene Fälle erweitert:
 

Das Fraunhofer IPA unterstützt Sie bei der Anwendung auf spezielle Problemstellungen angepasster FMEA-Vorgehensweisen:

• mittels der FPM (Fehler-Prozess-Matrix) zur Risikoanalyse manueller Montageprozesse
  • bis zu Faktor 4 schneller als die klassische FMEA
  • Bewertung auch der monetären Verschwendung durch Qualitätsabweichungen
• der KV-FMEA (Konstruktions- und Verfügbarkeits-FMEA) für die Analyse von Maschinen und Anlagen in der Entwicklungsphase
  • Prognose der inhärenten Anlagenverfügbarkeit im späteren Produktionssystem
  • Ableitung von Optimierungsmaßnahmen zur Diagnose von Fehlern über die Bevorratung bis zur Zugänglichkeit/Reparaturfreundlichkeit
• Durch die 2ppm-Methode zur Abschätzung multipler Fehlerereignisse, die zu einem Sicherheitsrelevanten vorfall führen können
  • Berücksichtigung von UND.Beziehungen (Fehlerbaum)
  • Berücksichtigung von Einflüssen aus dem Design, der Produktion und der Nutzung
• Durch die derzeit in der Entwicklung befindende eFPM zur Analyse der durch Qualitätsabweichungen verursachten Erhöhung des CO₂-Footprints. Hierbei wird der Ansatz der FPM mit seiner intuitiven FPM-Matrix ergänzt um neben ppm-Raten und Garantie- und Kulanzkosten zusätzlich den ökologischen Impact der Verschwendung durch Qualitätsabweichungen mit zu berücksichtigen
  • Berücksichtigung des Energieverbrauchs je Wertschöpfungsschritt und des CO₂-Footprints der eingehenden Bauteile
  • Berücksichtigung ob Nacharbeit oder Ausschuss
  • Bewertung von Optimierungsmöglichkeiten zur Vermeidung und/oder früheren Entdeckung von Fehlern in der Prozesskette

Im Rahmen von technischen Risikoanalysen werden oftmals Funktionen und Merkmale identifiziert, deren Abweichung zur potentiellen Verletzung von Sicherheitszielen oder der Nichterfüllung gesetzlicher Anforderungen führen kann. Werden diese isoliert nur in einzelnen Risikoanalysen betrachtet kann dies entweder dazu führen, dass diese in anschließenden Risikoanalysen (z.B. in der Prozess-FMEA) „vergessen“ werden oder ggf. auch dazu führen zu hohe interne Anforderungen (z.B. an Prüfhäufigkeiten etc.) zu stellen.

Im Automotive-Umfeld bereits heute ein „muss“, aber auch für alle andere produzierende Unternehmen als Empfehlung lässt sich ableiten, dass ein systematisches, durchgängiges Konzept für diese besonderen Merkmale aufgebaut werden sollte. Dies ist sinnhafterweise gekoppelt mit einer Risikobeurteilung des Systems im späteren Betriebsumfeld. Hieraus lassen sich bereits Risiken entsprechend klassifizieren, die zwar ggf. auftreten können, aber nur bei bestimmten Konstellationen zu einem entsprechend kritischen Ereignis führen können (sog. Mondscheinrisiken). Hieraus können in der späteren konstruktiven Betrachtung (Konstruktions-FMEA) die potentiellen besonderen Merkmale (BM) zielgerichtet und begründet abgeleitet bzw. nicht relevante begründet abgelehnt werden. Zudem greifen in der Konstruktionsbetrachtung Filterregeln, (vgl. VDA-Band „Besondere Merkmale“) die es bei entsprechender Berücksichtigung im Design und bei entsprechender Testplanung zusätzlich ermöglichen die Anzahl späterer besonderer Merkmale zu reduzieren. Die verbleibenden Merkmale gilt es vollumfänglich in die Absicherung des Produktionsprozesses (Prozess-FMEA) zu übertragen. In der Prozess-FMEA greifen wiederum weitere Filterregeln. Kombiniert mit der sinnhaften Prüfstrategie ermöglicht dies sicherzustellen, dass gewährleistet werden kann, dass entsprechend gesetzlicher Vorgaben nicht zu viele fehlerhafte Teile ins Feld kommen.
 

Das Fraunhofer IPA unterstützt Sie

• Methodischer Aufbau einer Risikobeurteilung zur Klassifizierung Besonderer Merkmale (B10.1 … B10.5) zur Ableitung von ppm-Zielwerten
• Aufbau und Implementierung der Risikofilter im Rahmen der Konstruktions-FMEA
• Aufbau und Implementierung der Risikofilter sowie der geeigneten Prüfstrategien im Rahmen der Prozess-FMEA

Die Gestaltung resilienter Produktionsprozesse setzt voraus, dass über systematische Analysen Szenarien abgeleitet und deren Auswirkung auf die Produktion untersucht werden. Verfolgt werden sollte dabei ein Top-down und ein bottom-up Ansatz. Top down kann mittels der Szenariotechnik mögliche, auch disruptive Entwicklungen (inkl. ihrer Wechselwirkungen mit anderen) ermittelt und in Szenarien überführt werden. Bottom-up sollte aus Sicht der Qualität kritische Produktionsprozesse (z.B. der dabei benötigten Materialien und Bauteile) identifiziert werden um mögliche Substitute zu identifizieren und präventiv bereits Konzepte für eine möglichst schnelle Umstellung der Produktion abzuleiten. Dies bedingt oft auch eine Rückkopplung mit der Produktentwicklung um notwendige Funktions- und Zuverlässigkeitsversuche durchzuführen.
 

Das Fraunhofer IPA unterstützt Sie

• Ableitung möglicher Szenarien mittels der Szenariotechnik
• Identifikation möglicher kritischer Merkmale aus Sicht der Prozess- und Produktqualität
• Absicherung einer Funktionserfüllung mit möglichen Substitutmaterialien/-bauteilen durch eine Varianten-D-FMEA inkl. Ableitung hierdurch notwendiger Versuche.
• Ableitung möglicher Risiken für die Produzierbarkeit mit Substitutmaterialien/-bauteilen inkl. ggf. zusätzlicher Prüfmaßnahmen

Wie stellen Sie die Betriebssicherheit Ihrer mechatronischen Systeme sicher? Kennen Sie die normativen Anforderungen und halten Sie diese ein?

Der zunehmende Einsatz von Elektrik bzw. Elektronik macht die Absicherung der Betriebssicherheit immer wichtiger, damit keine zufälligen Fehler im Kundenbetrieb entstehen.

Wir beschäftigen uns daher intensiv mit den folgenden Fragestellungen:

• Was ist aus Sicht der Funktionale Sicherheit wirklich »neu«?
• Aus welchen bestehenden Methoden und Prozessen kann die Functional Safety profitieren?
• Welchen Vorteil kann die Produkt- bzw. Maschinen-Entwicklung aus den Berechnungen der Functional Safety ziehen?
• Wie lässt sich Functional Safety mit minimalem Aufwand in den bestehenden Entwicklungsprozess bzw. in das Projektmanagement integrieren?
• Wie lässt sicher der Einfluss der Sicherheitskonzepte auf die Verfügbarkeit und die Diagnosefähigkeit des Systems bzw. der Anlage beherrschen?

Zur Klärung dieser Fragen beziehen wir uns sowohl auf die Basis-Norm zur Functional Safety IEC 61508 als auch auf die PKW-Norm ISO 26262.

Bei Ihren folgenden Zielen können wir Sie mit unserer Dienstleistung unterstützen:

• Überprüfung der Angemessenheit des Sicherheitskonzeptes gegenüber der geforderten Verfügbarkeit
• Sicherstellung der Diagnosefähigkeit im Kundenbetrieb
• Einbindung der Functional Safety in bestehende Analysemethoden
• Berücksichtigung der Functional Safety in der FMEA bis zur FMEDA
• Analyse der Sicherheitskonzepte in der FMEA bzgl. schlafender Fehler

Im Rahmen der Automatisierung in den Forschungs- und Entwicklungslaboren werden typischerweise Systeme integriert, die bisher manuell bedient wurden und diese ergänzt um angepasste Handlingslösungen z.B. mittels Achssystemen oder Robotern. Auch wenn es sich dabei um eine Anwendung in der Forschung handelt besteht jedoch oftmals die Anforderung, dass diese Systeme in sich selbst sicher sein müssen. Regulatorisch fallen diese Anlagen dann zumeist unter die Maschinenrichtlinie.

Aufgrund unserer Erfahrungen bei der Entwicklung entsprechender Systeme im Haus können wir dabei unterstützen zum einen die Anforderungen aus Sicht eines Laborgerätes in die Risikobeurteilung, sowie ggf. zusätzliche Aspekte bzgl. möglicher Reinheitskonzepte mit in die Prozessrisikoanalysen mit einzubringen.

Wir beschäftigen uns daher intensiv mit den folgenden Fragestellungen:

• Risikobeurteilung hinsichtlich automatisierter Systeme in der Laboranwendung
• Ableitung konstruktiver sowie technischer Schutzmaßnahmen
• Absicherung der Prozessqualität in der Entwicklungsphase der Anlage durch eine maschinenfokussierte Prozess-FMEA
• Ableitung von Validierungsversuchen zur Sicherstellung der Prozessqualität

Moderne Fabriken und Produktionsstätten zeichnen sich insbesondere durch einen hohe Digitalisierungs- und Automatisierungsgrad bei gleichzeitig menschenzentrierter Integration aus. Insofern spielen Technik und Mensch einzeln wie aber auch in der Symbiose eine wesentliche Rolle.

Die Sicherheit und damit auch die Sicherheitsziele sind entsprechend einerseits zur unterscheiden und können eingeteilt werden nach

• Safety: Schutz vor einer Fehlfunktion, z. B. die durch einen Entwicklungs- oder Konstruktionsfehler unter Berücksichtigung möglicher Auswirkungen bei bestimmungsgemäßer Verwendung auf Menschen und Umwelt ausgeht.
• Security: Schutz von Anlagen gegen absichtliche Angriffe auf die Vertraulichkeit, Integrität und Verfügbarkeit von Informationen, die von der Anlage verwendet/verwaltet werden.
• Privacy: Daten, die in einem System erstellt werden (Benutzungsdaten von Nutzern oder Geschäftsdaten der Anlage/Firma), nicht in die Hände Unbefugter gelangen.

Andererseits spielen zunehmend auch die wechselseitigen Einflüsse und Anforderungen eine immer stärkere Rolle und bekommen eine höhere Bedeutung, da Abläufe, Prozesse und Funktionen immer stärker vernetzt werden. Gleichzeitig wachsen gemäß dem regelmäßigen Cybercrime Lagebericht (BKA) die Security & Privacy Attacken Report sowohl in Anzahl als auch in den Auswirkungen und den damit verursachten Schäden. Aufgrund dessen bedarf es einer integrierten Betrachtung der Handlungsfelder in einer SmartFactory, um neben wirtschaftlichen Schäden auch anhängende menschliche Kollaterialschäden im Bereich der Safety zu vermeiden.
 

Leistungsangebot:

• Integrierte Identifikation des Risikopotenzials mittels Durchführung einer Security FMEA
• Ableitung von Anforderungen an geeignete Schutzmaßnahmen (bspw. SRCF = Safety Related Control Function)
• Mustererkennung zur Unterscheidung von erwarteten Verhalten vs. unplausiblen Verhalten
• Ausgestaltung von Handlungsempfehlungen zur Risikovermeidung/-reduzierung und Incident Managements (z. B. Strategien, Notfallpläne)

»Wie gut ist meine Instandhaltung eigentlich und ist sie ihr Geld wert?«

Diese Frage beschäftigt die Instandhaltung (IH), die Produktion und die Geschäftsleitung immer wieder. Dabei bildet die Antwort auf diese Frage die Basis sämtlicher Optimierungen des eigenen Instandhaltungsmanagements und erlaubt sowohl die Ableitung verschiedenster Verbesserungsmaßnahmen als auch die Erstellung eines konkreten Fahrplans zur Umsetzung und Erreichung einer effizienten Instandhaltung.

Um die Frage neutral zu beantworten, bietet das Fraunhofer IPA die Durchführung einer standardisierte IH-Potenzialanalyse an. Über ein Blitzlicht wird dabei ein ganzheitlicher Überblick geschaffen, an welchem Punkt sich Ihre Instandhaltung befindet und wo genau sich relevante Potentiale ergeben. Neben der qualitativen und quantitativen Erfassung sowie Beurteilung der Ist-Situation wird hierbei auch großer Wert auf die Anforderungen aus der Produktion (Kundenorientierung) gelegt. Standardisiert aufgenommen werden dabei beispielsweise die Verfügbarkeitsanforderungen, der notwendige Servicelevel, die Auswirkungen von Anlagenverkettungen, Ausfallkosten und Risikoaspekte.

Das Instandhaltungsmanagement steht vor der schwierigen Aufgabe, Strategien und Maßnahmen zu entwickeln, welche die Verfügbarkeit der Anlagen gewährleisten und gleichzeitig Aspekte wie Kosten, Produktqualität, Sicherheit, Werterhaltung und Umweltschutz berücksichtigen. Dies verlangt häufig nach einer umfassenden Reorganisation und der Optimierung der eigenen Abläufe, die teilweise gegensätzlichen Zielstellungen genügen müssen (höchste Verfügbarkeit zu minimalen Kosten). Die Reorganisation umfasst unter anderem Aspekte wie die Einführung und die Auswahl von geeigneten IPS-Systemen oder auch der Konzeption und dem Aufbau eines Instandhaltungs-Controllings, über das sich die Erfolge messbar machen lassen und ermöglicht letztlich die Entwicklung einer effektiven und kostenoptimierten Instandhaltungsstrategie.

Grundlage für die zielorientierte Neuausrichtung und Reorganisation der eigenen Instandhaltung bildet dabei die Situations- und Potentialanalyse. Diese ermöglicht es, Verbesserungspotentiale zu identifizieren, Schwachstellen zu erkennen und die eigenen Ressourcen effizienter zu nutzen. Das Fraunhofer IPA erstellt innovative zukunftsträchtige Instandhaltungskonzepte und unterstützt Unternehmen über den gesamten Reorganisationsprozess von der Planung bis hin zur Umsetzung

Um eine für das Produktionssystem optimierte Verfügbarkeit gewährleisten zu können, bedarf es nicht nur einer engen Abstimmung mit der Produktion bezüglich Zielen, Terminierungen und Datenerfassung, sondern auch eine passende strategische Ausrichtung der Instandhaltung sowie die Auswahl geeigneter Instandhaltungsstrategien für die einzelnen Anlagen. Die Identifikation und die Risikobewertung von kritischen Anlagen innerhalb der Produktionssysteme und die monetäre Bewertung der Konsequenzen im Falle eines Ausfalls stellen wichtige Einflussfaktoren bei der zielgerichteten Optimierung der Gesamtanlageneffektivität dar.

Auf Basis einer Störungsmöglichkeits- und Einflussanalyse (SMEA), bei der der Fokus auf kritische Produktionsanlagen gelegt wird, können wir Sie dabei unterstützen, alle relevanten Faktoren gemeinsam mit Ihnen zu analysieren und basierend darauf individuelle Anpassungen für Ihre Instandhaltungsstrategie zu erarbeiten und umzusetzen.

Die Integration einer intelligenten Instandhaltung zu verwirklichen und fortschrittliche Technologien in die eigenen Unternehmensprozesse aufzunehmen, stellt eine große Herausforderung dar. Die digitale Transformation eröffnet zahlreiche Möglichkeiten für den Einsatz neuer Technologien. Welche davon sinnvoll eingesetzt werden können, um die eigene Instandhaltung nachhaltig zu verbessern, hängt jedoch von unterschiedlichsten Einflussfaktoren ab. Um all diese erfassen zu können und auch die Wirtschaftlichkeit für eine solche Einführung zu gewährleisten, sollte die Implementierung einer neuen Technologie stets unternehmensspezifisch bewertet und durchgeführt werden.

Auf Basis verschiedener Bewertungs- und Beurteilungsprozessen unterstützen wir Sie dabei ein systematisches Vorgehen zu erarbeiten, das individuell auf Ihr Unternehmen zugeschnitten ist und die nachhaltige Umsetzung einer intelligenten Instandhaltung ermöglicht. In enger Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IPA werden geeignete Technologien identifiziert, Lösungen entwickelt, prototypisch umgesetzt und in bestehende Instandhaltungsprozesse integriert.

Durch den Einsatz fortschrittlicher Technologien und Datenanalysen kann der Zustand der eigenen Maschinen und Anlagen präzise überwacht und sogar prognostiziert werden. Eine wichtige Frage, die sich an dieser Stelle ergibt, ist welche Daten für die Anwendung solcher Technologien eigentlich gesammelt werden müssen. Die Beantwortung dieser Frage kann durchaus herausfordernd sein, da individuell und anlagenabhängig betrachtet werden muss, welche Daten zur Überwachung und Anfertigung von Prognosen benötigt werden. Wurden die zu erfassenden Daten korrekt ausgewählt, können diese im Rahmen des Predictive Maintenance, dazu verwendet werden, den optimalen Zeitpunkt für Wartungsarbeiten zu bestimmen.
Geht man einen Schritt weiter und integriert die gewonnenen Informationen in die Instandhaltungsprozesse, eröffnet die Prescriptive Maintenance darüber hinaus auch die Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen hinsichtlich der benötigten Wartungsmaßnahmen oder auch die Realisierung von Restlebensdauervorhersagen.

Bei der Frage an welchen Stellen sich die konkrete Umsetzung dieser Technologien lohnt und wie diese in die eigene Instandhaltung und auch strategischen Ausrichtung integriert werden können, stehen Ihnen die Mitarbeiter des Fraunhofer IPA mit umfassender Erfahrung und Expertenwissen beiseite.

Durch aktuelle Herausforderungen wie dem demografischen Wandel und auch dem Fachkräftemangel ist es wichtiger denn je, die eigenen Mitarbeiter möglichst effizient einzusetzen. Dies kann vor allem dadurch erreicht werden, dass diese bei ihrer Arbeit unterstützt werden, Arbeitsabläufe vereinfacht und ihnen einfachere Arbeiten abgenommen werden. Abhilfe können dabei verschiedenste Assistenzsysteme schaffen. Unter Assistenzsystemen werden die Systeme, Programme und Algorithmen zusammengefasst, die anfallende Arbeiten erleichtern und so die ganzheitliche Produktivität des Unternehmens steigern.

An welchen Stellen und für welche Prozesse sich intelligente Assistenzsysteme lohnen, ist individuell zu beantworten und hängt von der Organisationsform, den Prozessen und den zur Verfügung stehenden Informationen ab. Als Experten auf diesem Gebiet der Instandhaltung und Automatisierung mit Blick auf neue Technologien unterstützen die Mitarbeiter des Fraunhofer IPA Sie bei der Analyse, Evaluierung, Einführung und Umsetzung von Assistenzsystemen für die Instandhaltung.

Neue Technologien wie Condition Monitoring, Predictive Maintenance, automatische Maschinendatenerfassung und Assistenzsysteme zur Störungsursachenidentifikation ermöglichen eine effizientere und effektivere Instandhaltung. Um diese Vorteile auch an schon vorhandenen Maschinen und Anlagen nutzen zu können, müssen diese neu ausgestattet werden. Um wirtschaftlich zu bewerten, welches Upgrade an welcher Maschine, sinnvoll ist, müssen sowohl die Anschaffungs- und Einführungskosten als auch die dadurch entstehenden Einsparungen bekannt sein. Darüber hinaus muss sichergestellt werden, dass die ausgewählten Upgrades auch in die entsprechenden Instandhaltungsprozesse übernommen werden können, um die zu erwartenden Einsparungen auch tatsächlich realisieren zu können.

Das Fraunhofer IPA bietet eine aktive Unterstützung bei der Analyse Ihrer Organisation, der Auswahl passender Technologien bis hin zur wirtschaftlichen Bewertung und begleitet darüber hinaus auch die anschließende Einführung.

Die Instandhaltung ist schon längst Teil der globalen Diskussion um die Nachhaltigkeit. Bereits unter den Anforderungen der optimierten technischen Verfügbarkeit bei minimalen Kosten und der Anwendung typischer Stellhebel zur Optimierung der Instandhaltung (wie z.B. Anpassung der IH-Strategie, optimierte Ersatzteilwirtschaft oder KVP) bedeutet Wirtschaftlichkeit oft auch Nachhaltigkeit.
Die digitale Transformation und der Einsatz von KI erweitern die Möglichkeiten erheblich und stellen Schlüsselkonzepte für die Auslegung einer nachhaltigen Instandhaltung dar. Durch die Weiterentwicklung der Instandhaltung zur Smart Maintenance ergeben sich aus unserer Sicht derzeit vier primäre Einfluss- und Handlungsfelder, bei denen wir Sie gerne auf Basis unserer Erfahrung beraten:

• Konsequente Life Cycle Orientierung
• Vermeidung von instandhaltungsbedingten Stillständen / Störungsfreie Produktion
• Konsequente Digitalisierung des Ersatzteilmanagements
• Einsatz von intelligenten Assistenzsystemen