wingbusiness heft 01 2016

WINGISSN 0256-7830; 49. Jahrgang, Verlagspostamt A-8010 Graz; P.b.b. 02Z033720M

1/16

Instandhaltung 4.0

25

Lean Smart Maintenance 12

Instandhaltungs-Controlling

29

Smart Maintenance

business

• Mobile Instandhaltung 4.0• IT in der Smart Maintenance• Smartes Ersatzteilmanagement• Dynamisches Risikomanagement• Datenmanagement und Datensicherheit• Maintainability und Zuverlässigkeit• Personalqualifikation und Arbeitsorganisation• Technik und Diagnostik

Folgende Themen stehen im Mittelpunkt:

Die erste Adresse bei Instandhaltungskonferenzen in Österreich – seit 30 Jahren

DIE ÖSTERREICHISCHE VEREINIGUNG FÜR INSTANDHALTUNG UND ANLAGENWIRTSCHAFT PRÄSENTIERT

30. Internationales Forumfür industrielle Instandhaltung

KONGRESS 2016http://www.oevia.at

Lean Smart MaintenanceKonzepte, Instrumente und Anwendungen

für eine effiziente und intelligente Instandhaltung

5. – 6. Oktober • Hotel Linsberg Asia, Bad Erlach

In Kooperation mit

Leoben

Montan

universität

Leoben

Montan

universität Weiterbildung 2016 • http://wbw.unileoben.ac.at

Fokus: Smart ProductionKennzahlen

effizientnutzen

14. Juni

Total ProductiveMaintenanceTPM-Expert®

15.-17. JuniJetzt ANMELDEN!

3WINGbusiness 1/2016

EdItorIaL

Liebe Leserin, lieber Leser,

wie sie am Hefttitel wahrscheinlich schon bemerkt haben, befassen wir uns diesmal mit dem immer wichtiger und lei-der auch immer komplexer werdenden Thema der Instand-haltung. „Wichtiger“, weil moderne Maschinen und Anlagen so di-mensioniert und eingesetzt werden, dass die einsatzbedingte Abnützung sowie auch der außerplanmäßige Ausfall von Bauteilen im Betriebskonzept mitkalkuliert werden. Damit ist es notwendig, nicht nur eine „überraschend“ notwendig gewordene Reparatur effizient durchzuführen, sondern das Instandhaltungskonzept im Betrieb einzuplanen und be-wusst und vorausschauend zu agieren.„Komplexer“, weil sowohl die Prozesse und Verfahren als auch die Maschinen und Anlagen vernetzter und komplexer geworden sind – und damit auch die Instandhaltung.Hinzu kommt in den letzten Jahren noch der Trend, die In-standhaltung als Teil eines Geschäftsmodells zu sehen. Dabei standen Erfolgskonzepte wie beispielsweise aus der Drucker-branche Pate: die Verbrauchsmaterialen übersteigen in der Regel den Anschaffungspreis des Gerätes um ein Vielfaches. Sowohl die Automobilbranche als auch die Maschinen- und Anlagenbaubranche haben sich hier Anregungen geholt. So gesehen sind planmäßige und von den Kunden akzeptierte Instandhaltungen eine willkommene bzw. wirtschaftlich notwendige Einnahmequelle geworden. Das war auch schon so als Instandhaltung noch nicht „Main-tenance“ hieß.Was gibt es, außer dem neuen Namen, Neues zu diesem The-ma? Gibt es außer der bedrückenden Nachricht, dass früher alles einfacher war, keine guten Nachrichten?Nun, eines kann man mit Gewissheit sagen: Moderne Ma-schinen und Anlagen sind mithilfe ihrer Steuerungscompu-ter um ein Vielfaches mitteilsamer geworden als ihre Vorfah-ren vor einigen Jahren: pausenlos geben sie alle nötigen und sehr oft unnötigen Informationen aus ihrem Innenleben und über die ver-/bearbeiteten Produkte preis. Wie verlockend ist hier die Idee all diese Daten blindwütig zu sammeln in der Hoffnung, durch konsequentes Suchen darin Hinweise auf sich ankündigende Wartungsbedarfe zu finden.Leider waren nach einem anfänglichen Hype die ersten Er-gebnisse sehr ernüchternd. Zum Einen stellte sich rasch he-raus, dass durch das wahllose Anhäufen von Betriebsdaten sehr bald die Leistungs- und Speicherkapazität der mo-dernsten IT-Systeme erschöpft war – zum Anderen bemerkte

man, dass die Herausforderung eigentlich das „Finden“ ist und nicht das ohnehin schon sehr aufwändige „Suchen“. Wie soll man jedoch etwas finden, von dem man nicht weiß, wie man es erkennen kann?Hier kommt das Wort „Smart“ ins Spiel. Durch modellbasier-tes Suchen, welches Fach- und Sachkenntnis erfordert und gegebenenfalls auch durch selektives Sammeln von Daten, haben sich deutliche Leistungssteigerungen und signifikante Einsichten in Instandhaltungsbedarfe ergeben.Mit diesen Möglichkeiten sind neue, verbesserte Instandhal-tungsstrategien denkbar und umsetzbar – und darum er-scheint auch der Anglizismus „Smart Maintenance“ gerecht-fertigt.Genau über diese neuen Möglichkeiten möchten wir Ihnen in diesem Heft berichten und haben eine Reihe von Beiträ-gen für Sie zusammengestellt, die Ihnen das Thema näher-bringen bzw. bereits erfolgreiche Anwendungen vorstellen sollen.Im ersten Beitrag mit dem Titel „Lean Smart Maintenance“ beschreibt Prof. Biedermann die Erweiterung eines risiko- und wissensbasierten Instandhaltungsmodells durch eine an-gepasste Lean Philosophie. Dessen Anwendung auf die Pro-zessindustrie am Beispiel der voestalpine Schienen GmbH, zeigen im Anschluss daran DI Alfred Kinz, DI Robert Bernerstätter und DI Thomas Zellner. Im Beitrag „Smart Maintenance“ stellen danach die Autoren DI Kinz, Prof. Biedermann, DI Traxler, Dr. Freudenthaler, DI Ing. Isopp, DI Dr. Schröder sowie DI (FH) Schlegel ein auf mathema-tischen, daten- und wissensbasierten, technologischen und ökonomischen Methoden basierendes Modell zur verbes-serten Instandhaltungsstrategiebestimmung vor. Die Integra-tion von solch modernen Instandhaltungskonzepten in ein Industrie 4.0 Umfeld, schreiben darauf DI Bernerstätter, DI Nemeth, DI Glawar, Dr. Habersohn und Prof. Biedermann. Das Instandhaltungs-Controlling, als wichtiger Baustein von Smart Maintenance, wird im drauffolgenden Beitrag von DI Bernd Kleindienst und Prof. Hubert Biedermann erläutert. Den aktuellen Stand der Verbreitung IT-gestützter Instand-haltung bei österreichischen Unternehmen beschreibt eine empirische Studie von DI Gerd Kosar und Prof. Biedermann, deren Ergebnisse wir an dieser Stelle vorstellen. Eine erfolg-reiche, praktische Anwendung moderner Instandhaltung durch vernetzte Zustandsüberwachung von Produktions-anlagen wird im nächsten Artikel von Dr.-Ing. Bruno van den Heuvel beschrieben. Herr DI Dr. mont. Manfred Fuchs schreibt über Trends & Entwicklungen im After Sales Service des Industrie 4.0-orientierten Anlagenbaues bei der Firma Knapp AG. Zum thematischen Abschluss stellt dann noch Herr DI Dr. mont. Andreas Mündler mit dem „Maintenance Award Austria“ eine Auszeichnung für das exzellenteste An-lagenmanagement Österreichs vor.

An dieser Stelle möchte ich mich bei meinem Kollegen Prof. DI Dr. Hubert Biedermann, Vorstand des Departments für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniver-sität Leoben und seinem Team für die Unterstützung bei der Zusammenstellung dieses Heftes bedanken.Ich hoffe, dass es uns gelungen ist, für Sie interessante Artikel in diesem Heft zusammenzustellen. Ich verbleibe im Namen des Redaktionsteams mit freundlichen Grüßen!

Ihr Sieg fried Vössner

Univ.-Prof.

dipl.-Ing. dr.techn.

Siegfried Vössner

Smart Maintenance

• Mobile Instandhaltung 4.0• IT in der Smart Maintenance• Smartes Ersatzteilmanagement• Dynamisches Risikomanagement• Datenmanagement und Datensicherheit• Maintainability und Zuverlässigkeit• Personalqualifikation und Arbeitsorganisation• Technik und Diagnostik

Folgende Themen stehen im Mittelpunkt:

Die erste Adresse bei Instandhaltungskonferenzen in Österreich – seit 30 Jahren

DIE ÖSTERREICHISCHE VEREINIGUNG FÜR INSTANDHALTUNG UND ANLAGENWIRTSCHAFT PRÄSENTIERT

30. Internationales Forumfür industrielle Instandhaltung

KONGRESS 2016http://www.oevia.at

Lean Smart MaintenanceKonzepte, Instrumente und Anwendungen

für eine effiziente und intelligente Instandhaltung

5. – 6. Oktober • Hotel Linsberg Asia, Bad Erlach

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Leoben

Montan

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Leoben

Montan

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toP-tHEMa: Smart Maintenance

Hubert BiedermannLean Smart Maintenance 12

Alfred Kinz, Robert Bernerstätter, Thomas ZellnerLean Smart Maintenance in der Prozessindustrie 16Umsetzung einer schlanken, lernorientierten, risiko- und ressourcenoptimierten Instandhaltung bei der voestalpine Schienen GmbH

Alfred Kinz, Hubert Biedermann, Patrick Traxler, Bernhard Freudenthaler, Jutta Isopp, Werner Schröder, Andreas SchlegelSmart Maintenance 20ressourcenintelligente antizipative Instandhaltung durch Condition Monitoring, datenanalyse und Störungsprognostik

Robert Bernerstätter, Tanja Nemeth, Robert Glawar, Christoph Habersohn, Hubert BiedermannInstandhaltung 4.0 25Sicherung der Produktqualität und anlagenverfügbarkeit durch einen echtzeit- basierten Instandhaltungsleitstand

Bernd Kleindienst, Hubert BiedermannInstandhaltungs-Controlling als Baustein von Smart Maintenance 29

Gerd Kosar, Hubert BiedermannStatus quo von CMMS in Österreich 33Industriestudie zur funktionalen ausprägung hinsichtlich der It-gestützten Instandhaltung

Bruno van den HeuvelCondition Monitoring für eine Instandhaltung 4.0 37

Manfred Fuchstrends & Entwicklungen im after Sales Service des Industrie 4.0-orientierten anlagenbaus 40

Andreas MündlerMaINtENaNCE aWard aUStrIa 44der Preis für das exzellenteste anlagenmanagement Österreichs


InhaltsverzeichnisEdItorIaL Smart Maintenance 3

FÜHrUNG/ProFESSIoN Sabine Herlitschka Führungskultur als zentraler Faktor für nachhaltigen 6 Unternehmenserfolg

LEUtE/KÖPFE dipl.-Ing. dr. Manfred Gutternigg im Interview 10

dipl.-Ing. alexander Kainer 11

dipl.-Ing. dr. alexander Marchner 15

dipl.-Ing. dr. Bernd Neuner 32 dipl.-Ing. dr. alfred Fürst 53

UNINaCHrICHtEN Alfred Kinz die Österreichische technisch-wissenschaftliche Vereinigung für Instandhaltung und anlagenwirtschaft - ÖVIa 47

Ulrich Bauer, Hans-Jörg Gress Walter Veit - Wegbereiter und orientierungsgeber 48 Alfred Kinz 29. internationaler Instandhaltungskongress der ÖVIa 50 Smart Maintenance mit teilnehmerrekord Martha Mühlbuger Prof. dr. Hubert Biedermann - 20 Jahre Leitung Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften 51

CaLL For PaPErS themenschwerpunkt „technologiemanagement“ in WINGbusiness Heft 03/2016 46

WINGnet Helmut Gabriel Schwarze EStIEM Council Meeting 2015 52

FaCHartIKEL Andreas Maggele Von der theorie zur Praxis: Smart Maintenance 53

BUCHrEZENSIoNEN „Excellent Lean Production“ 36

„asset Management“ 36

„Lean development“ 43

IMPrESSUM Impressum 54


FÜHrUNG/ProFESSIoN

Sabine Herlitschka

Führungskultur als zentraler Faktor für nachhaltigen Unternehmenserfolg

Führungskompetenzen und Führungskultur ganz praktisch am Beispiel von Infineon technologies austria

Allerorten wird nach mehr „Füh-rung“ gerufen. In der Politik,

Gesellschaft, in den Unternehmen. Je nach Feld werden unterschiedliche Ter-mini bevorzugt: Gestaltungskraft, Füh-rung, Leadership…

Darin spiegelt sich einerseits die Re-lativierung vieler gesellschaftlicher In-stitutionen und der damit verbundene Autoritätsverlust sowie andererseits das sogenannte „VUKA“-Syndrom wider – unsere Welt wird volatiler, unsicherer, komplexer und ambivalenter. Aktuelle Veränderungen wie die zunehmende Digitalisierung oder Krisen wie die großen Migrationsströme zeigen das ganz plakativ.

Beide Entwicklungen befeuern letzt-lich Unsicherheit und abnehmende Orientierung für Menschen ebenso wie für Organisationen. Kein Wunder also, dass ein starkes Verlangen nach „mehr Führung“ entsteht. Der richtige „Lea-der“ soll es richten. Eine natürliche Autorität die über der Krise der Insti-tutionen steht, die den Kurs trotz aller Unsicherheit erkennt, konsequent hält

und dabei alle mitnimmt. Aber so ein-fach ist es nicht.

Wenn man heute über „Führung“ spricht, dann sollte man der Gefahr dieses überhöhten Anspruches gewär-tig sein. Die Diskussion über eigen-schaftstheoretischen versus systemthe-oretischen Führungsansatz hat tief im vorigen Jahrhundert begonnen. Und sie wird bis heute – vor allem in der gelebten Praxis – unter verschiedensten Namen und Konzepten fortgeführt.

Bei Infineon Austria ist uns sehr bewusst, dass „Führung“ in der Orga-nisation eine zentrale Funktion hat. Und dass sie immer ein komplexes Zu-sammenspiel aus persönlichen Kom-petenzen von Führungskräften sowie von bewusst gestalteten Rahmenbe-dingungen –gemeinhin als „Unterneh-menskultur“ bezeichnet – darstellt. Direkte, personale Führung und in-direkte, systemische Führung wirken immer gemeinsam. Ob bewusst wahr-genommen und gestaltet oder nicht – frei nach Watzlawick, man kann nicht

„nicht führen“, genauso wenig wie man nicht „nicht kommunizieren“ kann.

Führung in einer High Performance Company

Infineon Austria ist Teil eines global führenden Technologiekonzerns und Österreichs forschungsstärkstes Unter-nehmen laut Ranking des Trend-Wirt-schaftsmagazins. Mit unserem Mikro-elektronik-Know-how arbeiten wir an Antworten für die großen gesellschaft-lichen Herausforderungen, wie der umweltschonenden Energienutzung oder nachhaltiger Mobilität. So enthält z.B. jeder Neuwagen weltweit durch-schnittlich 25 Infineon Chips, befindet sich in rund der Hälfte aller Pässe und Ausweise weltweit ein Infineon Sicher-heitscontroller und regelt in 40 % der Server ein Infineon Leistungshalbleiter die Stromwandlung.

Diese Erfolge erzielt man durch exzellente technische Expertise, aber das allein reicht nicht. Als High Per-formance Company ist exzellente

Foto: Infineon Technologies Austria AG


FÜHrUNG/ProFESSIoN

Führung genauso wichtig. Deshalb ist die laufende Weiterentwicklung einer nachhaltigen Führungskultur ein wich-tiger Teil der Unternehmensstrategie.

Bei Infineon konzentrieren wir uns auf drei Dimensionen, die exzellente Führung aus unserer Sicht leisten muss:

WHY: Führung heißt Sinnvermitt- �lung. Führung soll den Mitarbei-tern Orientierung geben, warum wir als Unternehmen das tun, was wir tun, welchen gesellschaftlichen Beitrag wir damit leisten möchten und wie jeder Mitarbeiter dazu bei-tragen kann.WHAT: Führung zielt auf das Errei- �chen von Ergebnissen und Erfolgen ab. Führungskräfte schaffen die Vo-raussetzungen, dass die Mitarbeiter erfolgreich sein können (z.B. durch Formulierung klarer Erwartungen und Ziele sowie Review der Zieler-reichung, Rollenklärung, Bereitstel-lung von Ressourcen).HOW: Führung definiert auch das �„Wie“, das Verhalten mit dem Ziele erreicht werden. Führungskräfte sollen ihre Erwartungen in Bezug auf das erwünschte Verhalten am Arbeitsplatz und in Teams deutlich machen und dieses persönlich vor-leben.

Das „WHY“, das „WHAT“ und das „HOW“ klar für Mitarbeiter zu kom-munizieren und dafür zu sorgen, dass sie in Handlungen umgesetzt werden, ist in unserem Verständnis die Kern-aufgabe einer Führungskraft. Dieser Anspruch ist auch kulturprägend. So ist es z.B. gerade in einer schnellen, dy-namischen Organisation sehr wichtig, den Mitarbeitern das „WHY“ zu ver-mitteln. Auch das „HOW“ kann sich in dieser Dynamik schnell verändern und in einer so schnelllebigen Branche so-gar das „WHAT“. Oder der Mitarbeiter verfügt z.B. über ein so hohes Spezial-wissen, dass die Führungskraft mitun-ter gar nicht in der Lage ist in die letz-ten Tiefen des „HOW“ einzudringen.Ein solches aufgeklärtes Selbstbild ei-ner Führungskraft – nämlich nicht immer selbst alles bis ins letzte Detail besser wissen zu müssen – ist gerade in einer Expertenorganisation wie Infine-on schwierig und erfordert intensive Auseinandersetzung. Eine strukturelle Unterstützung dabei liefert unser Kon-zept der Führungsrollen.

Führungsrollen und -aufgaben geben Klarheit

Unsere Sicht der Führungsrollen und -aufgaben lässt sich in drei Dimensi-onen beschreiben: Die technische Ex-pertenrolle („Working as an expert“), das Steuern des operativen Tagesge-schäfts („Managing“) und auf Verän-derung und Entwicklung ausgerichtete Führungsaufgaben („Leading“). Der Aufgabenbereich Managing umfasst sowohl die Steuerung des Tagesge-schäfts als auch Aspekte von Organisa-tion und Ressourcenplanung. Leading hat mit der strategischen Führung und der Gestaltung von Veränderungspro-zessen die Zukunft im Blick. Auch die persönliche Entwicklung wie auch die Förderung und Entwicklung von Mit-arbeitern muss zukunftsgerichtet sein.Je nach Führungsebene finden sich un-terschiedliche Anteile dieser drei Füh-rungsaspekte. Führung auf Einstiegs- oder Teamleiterebene unterscheidet sich von der Führung und Steuerung größerer Organisationseinheiten. Ne-ben der unmittelbaren Personalfüh-rung auf Teamleiterebene werden auf höherer Führungsebene Fähigkeiten zur Gestaltung und Ausrichtung der eigenen Organisation auf veränderte strategische und organisationale Rah-menbedingungen benötigt. Dies ist be-sonders wichtig angesichts der hohen Komplexität und Dynamik unseres Geschäfts.

Gemeinsamen Weiterentwicklung durch Dialog und Feedback

Führungskräfte sind wichtig in ihrer Rolle als Feedbackgeber und Vorbilder für das aktive Einholen von Feedback von Kollegen und Mitarbeitern. Mit den bei Infineon eingesetzten Feedback-In-strumenten (z.B. Führungsgespräch) ist es möglich, auf verschiedenen Ebenen in strukturierter und wertschätzender Form Rückmeldungen zu geben und zu erhalten.

Herzstück sind regelmäßige Dialoge der Führungskräfte mit den Mitarbei-tern. Der unternehmensweite Prozess „STEPS“ (Steps To Employees‘ Perso-nal Success) ist ein Instrument für die Personalentwicklung und unterstützt dabei den Dialog und das gegenseitige Feedback als wesentliches Element der Führungskultur.

Im Rahmen von jährlichen Füh-rungskräftekonferenzen wird gemein-sam an der Entwicklung der Führungs-kompetenzen gearbeitet. Neben der inhaltlichen Weiterentwicklung sind solche Zusammenkünfte wichtig, um immer wieder bewusst zu machen, dass „Führung“ keine Aufgabe des Vor-stands oder des Personalbereiches ist, sondern eine gemeinsame Verantwor-tung.

Stetige Entwicklung ist die Voraus-setzung

Als entscheidender Faktor für die Wett-bewerbsfähigkeit von Infineon Austria nimmt Aus- und Weiterbildung in al-len Bereichen einen hohen Stellenwert ein. Entsprechend vielfältig, individuell und qualitativ hochwertig ist das An-gebot an internen und externen Trai-nings für unsere Führungskräfte und den Führungskräftenachwuchs.Unser Ziel bei der Entwicklung von Führungskräften ist es, Karrieremög-lichkeiten und Wege zu bieten, die am besten zu den individuellen Fähig-keiten und Wünschen passen. Einen ge-eigneten Rahmen haben wir durch die Auswahl verschiedener Karrierepfade geschaffen, für die sich Mitarbeiter ent-sprechend ihrer Kompetenzen bewusst entscheiden können. Im Rahmen des Karrieremanagements wurde 2015 mit der Projektmanagementkarriere neben der Experten- und der Führungskarri-ere ein weiterer Entwicklungsweg im-plementiert, der den Stellenwert der Projektarbeit für unseren Unterneh-menserfolg unterstreicht.

Führung heißt vor allem Selbstfüh-rung

Führung fängt immer bei mir selbst an. Wieso sollte man jemand der nicht vorbildlich in der Lage ist, seine Ziele zu verfolgen, seine eigenen Ressour-cen gut zu managen, gut mit anderen zu kooperieren und sich zukunftsfit zu halten, die Verantwortung dafür übertragen, dass er andere dabei unter-stützt?

Die Fähigkeit des Selbstmanage-ments gehört zu den zentralen sozialen Kompetenzen und spielt sowohl im Führungskontext als auch im Privat-leben eine entscheidende Rolle. We-sentliche Punkte sind hier eine realis-tische Selbsteinschätzung der eigenen


FÜHrUNG/ProFESSIoN

Stärken und Entwicklungsfelder, die Bereitschaft, Feedback einzuholen und zu geben sowie eine hohe Motivation, kontinuierlich zu lernen und das per-sönliche Verhalten immer wieder ver-änderten Rahmenbedingungen anzu-passen.

Eine gute Selbstführung ist die Basis für ein konstruktives und kooperatives Miteinander. Die bewusste Wahrneh-mung und Steuerung der eigenen Be-findlichkeiten und die Fähigkeit, sich in die Lage des Gegenübers hinein-zuversetzen, machen es möglich, au-thentisch zu bleiben und sich situativ angemessen zu verhalten. Im Sinne der Selbstführung ist jeder Führungskraft, ob er will oder nicht. Die Frage ist nur: wie gut nehme ich diese Verantwor-tung wahr?

Die „Unzertrennlichen“: Führung und Diversität

Diversität im umfassenden Sinn ist eine zentrale strategische Ressource für Infineon. Hohe Diversität ist eine Folge eines hohen Qualitätsanspruches – und gleichzeitig seine Voraussetzung. Das bedeutet, wir suchen die besten Köpfe und Talente, egal woher sie kommen, ob sie Frauen oder Männer sind, jung oder älter. Das bedeutet für uns auch, begabten, engagierten Menschen ein Umfeld, eine Kultur anzubieten, in der sie mit – aber auch wegen – ihrer Un-terschiedlichkeit gemeinsam Hervorra-gendes leisten können.

Das konkrete Leben der Chancen-gleichheit ist eine wesentliche Voraus-setzung für den Erfolg eines, global agierenden Unternehmens. Die Ver-einbarkeit von Beruf und Privatleben ist dabei einer der wichtigsten Aspekte unserer Personalpolitik. Zu den Akti-vitäten in diesem Bereich zählen unter anderem die Organisation von Kinder-betreuung für unsere Mitarbeiter, fle-xible Arbeitsmodelle wie Teilzeit- oder Telearbeit sowie die Re-Integration von Mitarbeitern nach beruflicher Auszeit.

Frauen sind im deutschsprachigen Raum in den natur-wissenschaftlich-technischen Beru-fen noch immer unterrepräsentiert. Besonders im Hin-blick auf die hohen Bildungsabschlüsse von Frauen und dem sich abzeich-nenden Fachkräf-temangel können die enormen Potenziale weiblicher Nachwuchskräfte nicht länger vernach-lässigt werden. Studien belegen längst, dass die Vielfalt der Geschlechter ge-mischte Teams weitaus erfolgreicher macht als jene, in denen Männer und Frauen unter sich bleiben. Damit hat sich Gender Diversity vom reinen Mo-debegriff endgültig zum strategischen Managementthema entwickelt. Infine-on hat sich daher das Ziel gesetzt, den Anteil von Frauen in Führungspositi-onen (mittleres Management und Top Management) bis zum Jahr 2020 auf 20 % zu erhöhen. Darüber hinaus versu-chen wir, mit verschiedenen Initiativen mehr Mädchen für technisch-naturwis-senschaftliche Themen zu begeistern.

Angesichts des bevorstehenden de-mographischen Wandels ist es für In-fineon von großer Bedeutung, die Al-tersdiversität zu unterstützen sowie die Beschäftigungsfähigkeit und Flexibili-tät der Mitarbeiter – unabhängig vom Alter - zu gewährleisten. Wir haben dabei Gesundheitsmanagement, Qua-lifizierung, Wissenstransfer und Ar-beitsumfeld als Kernfelder im Bereich „Demographischer Wandel“ definiert.

Zusammenfassung

Führung ist immer ein komplexes Zu-sammenspiel aus persönlichen Kom-petenzen, Strukturen und Prozessen, kollektiven Werthaltungen sowie stra-tegischen Entscheidungen und Schwer-punkten.

Jeder dieser Punkte beeinflusst die anderen und wird von ihnen beein-flusst. Widersprüche sind an der Ta-gesordnung und manchmal sogar sehr hilfreich. Was gestern eine sinnvolle Intervention war, kann morgen kontra-produktiv sein.

Zeitgemäße Führung verlangt, sich dieser Komplexität zu stellen ohne in die Handlungs- und Entscheidungsun-fähigkeit abzugleiten. Das ist spannend und herausfordernd gleichermaßen. Und persönlich meine ich, es tut gut sich dabei auch eine gewisse Demut zu bewahren. Demut im Sinne des Re-spekts vor der Aufgabe und den eigenen Grenzen. Nur wer seine Grenzen kennt und akzeptiert, hat die Voraussetzung sie immer wieder zu erweitern und manchmal sogar zu überschreiten.

Autorin:

Sabine Herlitschka ist seit April 2014 Vor-standsvorsitzende der Infineon Techno-logies Austria AG.Ihre beruflichen Stationen umfassen in-dustrielle Biotech-Forschung, internati-onale Forschungs- und Technologiekoo-peration sowie -finanzierung, Internships bei renommierten U.S. Institutionen, Fulbright Wissenschafterin und Grün-dungs-Vizerektorin an der Medizinischen Universität Graz.Sabine Herlitschka hält ein Doktorat in Lebensmittel- & Biotechnologie, Postdoc in der industriellen Forschung und einen Master of Business Administration.

dipl.-Ing. dr.

Sabine Herlitschka,

MBa

Vorstandsvorsitzende und Chief technology officer Infineon tech-nologies austria aG


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LEUtE/KÖPFE

Herr Dr. Gutternigg, Sie sind nun über 15 Jahre Geschäftsführer der Hilti Austria Ges.m.b.H. Welche wirtschaftlichen Rah-menbedingungen finden Sie derzeit vor?

Die wirtschaftlichen Rahmenbedin-gungen in Österreich sind im Vergleich zu den anderen Ländern in den letzten 3-4 Jahren sehr herausfordernd. In den osteuropäischen Nachbarländern Un-garn, Tschechien, Slowakei aber auch in Deutschland hat die Bauwirtschaft wirklich gute Wachstumsraten und wir sehen, dass Österreich im Bereich der Investitionen in der Bauwirtschaft weit hinterherhinkt.

Hat sich Ihr Marktumfeld in den letzten Jahren stark verändert?

Wir beliefern das Bau-Hauptgewerbe und Bau-Nebengewerbe, die in den letzten Jahren auch zunehmend Kon-kurrenz durch osteuropäische Anbieter bekamen. Das geringe Wachstum und diese Konkurrenz führen in der Bau-wirtschaft zu Preisdruck, schwachen Kapitaldecken und auch zum Scheitern von Unternehmen. Als Folge nahmen für uns auch die Forderungsausfälle zu und es musste das Risikomanagement entsprechend angepasst werden.

Welche sind die wichtigsten Maßnahmen, die Sie im Unternehmen vorantreiben möchten?

Hilti hat die globale Strategie „Champi-on 2020“ lanciert und alle 22 000 Mit-arbeiter weltweit im Strategie-Rollout hinsichtlich Ziele und Inhalt geschult. Wir wollen neben dem Produktver-kauf verstärkt Services und Softwarelö-sungen anbieten. Das ist eine große Veränderung für unsere Mitarbeiten-den, denn sie müssen ihre Kompetenz vom Produktverkauf hin zum Service-verkauf erweitern. Das größte Service, das wir anbieten, haben wir gemein-sam mit einem Wirtschaftsingenieur-Diplomanden der TU Graz entwickelt, das Geräte-Flottenmanagement.

Was ist das Geräte-Flottenmanagement?

Wir verkaufen die Geräte nicht, son-dern stellen eine Leistung dem Kunden zur Verfügung. Das Gerät ist immer einsatzbereit, der Kunde kann seinen Gerätepark stets auf einem absoluten Minimum halten und bei saisonalen Kapazitätsspitzen zusätzliche Geräte für begrenzte Zeit anmieten. Dieses Serviceangebot ist verbunden mit Ope-rating Leasing, ganz unter dem Motto

„Sie kümmern sich um Ihr Geschäft, wir kümmern uns um Ihre Geräte“.

Gibt es technologische Treiber bzw. Mei-lensteine für Ihre Branche?

Die Digitalisierung ist eine große He-rausforderung aber auch eine Diffe-renzierungsmöglichkeit für uns. Seit heuer verwenden alle unsere Mitar-beitenden ein Tablet zusammen mit dem Smartphone, es wird nur mehr digital kommuniziert, es gibt keinen Produktkatalog mehr, unsere Website ist ein Self-Service-Desk, von dem sich unsere Kunden alle Produkt- und Ser-viceinformationen, sowie Liefer- und Rechnungsdokumente herunterladen können. Ein Beispiel aus dem Geräte-bereich: Durch den Datenaustausch zwischen einzelnen Geräten können komplizierte Gebäudevermessungen heute einfach durch den Kunden er-folgen, da die von uns angebotenen Tachymeter und Rotationslaser mitei-nander kommunizieren.

Was sind Ihre Erfolgsrezepte im Manage-ment?

Ich glaube sehr viel hängt mit Dis-ziplin und Konsequenz zusammen.

Hilti beliefert die Bauindustrie weltweit mit technologisch führenden Produkten, Systemen und Dienstleistungen. Sie bieten dem Profi am Bau innovative Lösungen mit überlegenem Mehrwert. Die Hilti Gruppe beschäftigt weltweit rund 22 000 Mitarbeitende in mehr als 120 Ländern.

WINGbusiness Interview

dipl.-Ing. dr. Manfred Gutternigg

Geschäftsführer Hilti austria Ges.m.b.H.

Wirtschaftsingenieur


LEUtE/KÖPFE

Disziplin einerseits bei sich selbst um Vorbild zu sein, andererseits Disziplin und Konsequenz beim Umsetzen von Maßnahmen. Wir haben gewisse Auf-gaben im Konzern zu erfüllen, das ist kein Wunschkonzert. Da brauchen wir eine hundertprozentige Partizipation unserer Mitarbeitenden, damit alle in die vorgegebene Richtung gehen, die wir in der Strategie definiert haben.

Haben Sie persönliche Führungsgrund-sätze?

Ich habe sehr viel von meinen Lehr-herren gelernt. Einer von Ihnen war un-ser sehr geschätzter Herr Prof. Veit, bei dem ich 4 Jahre als Assistent arbeitete. Er hat uns indirekt viel über Führung mitgegeben. Ich denke, wir sollen unse-re Aufgaben mit Leidenschaft erfüllen, denn mit Passion, Disziplin und Konse-quenz kann man sehr viel erreichen.

Werden in Ihrem Unternehmen Wirt-schaftsingenieure eingesetzt?

Es freut mich, dass ich diese Frage po-sitiv beantworten kann. Ich habe selbst

viele Wirtschaftsingenieure in den letz-ten Jahren rekrutiert und wir haben sie in Österreich aber auch international im Konzern in den verschiedensten Funktionen eingesetzt, z.B. als Busi-ness-Unit-Manager, Produktmanager, im Verkauf und Marketing, in der Lo-gistik oder als technische Berater.

Welche Anforderungen stellen Sie an jun-ge Wirtschaftsingenieure?

Wirtschaftsingenieure sind sehr ge-nerell ausgebildet, sie haben eine fun-dierte technische Ausbildung mit ana-lytischem Denken und andererseits ein gutes wirtschaftliches Wissen. Wir sind hier eine Vertriebsorganisation, deshalb brauchen wir breit ausgebil-dete Mitarbeitende, die wir flexibel an verschiedensten Positionen einsetzen können.

Es gibt bei uns nicht die lineare Kar-riereentwicklung vom Verkaufsbera-ter, zum Verkaufsleiter, Vertriebslei-ter und Geschäftsführer. Der junge Wirtschaftsingenieur muss bereit sein, vom Verkauf in das Marketing, in die

Logistik, in die Services zu wechseln, also flexibel neue Herausforderungen annehmen.

Wie finden Sie Entspannung vom Beruf?

Die Familie ist meine Entspannung vom Beruf. Meine Kinder sind noch re-lativ jung und mit Ihnen etwas zu un-ternehmen ist für mich entspannend, ebenso wenn ich an ihren Vereinsakti-vitäten im Fußballclub oder Tanzverein teilhabe.

Dipl.-Ing. Dr. Manfred Gutternigg, Wirtschaftsingenieur, 49

1986 - 1991 Studium Wirtschaftsingeni-eurwesen-Maschinenbau, TU Graz1991 - 1995 Assistent am Institut für Be-triebswirtschaftslehre, TU Graz1995 - 1996 Verkaufsberater Hilti Austria1996 - 1997 Leiter Logistik und Repara-tur, Hilti Austria 1998 - 1998 Interner Consultant für Stra-tegie-Rollout, Hilti Konzern1999 - 2000 Vertriebsleiter Hilti Austria2000 - Geschäftsführer Hilti Austria

dipl. Ing. alexander Kainer Neuer Partner bei deloitte ÖsterreichDipl. Ing. Alexander Kainer ist seit März 2015 Partner bei Deloitte Österreich. Zuvor war er bei Roland Berger Strategy Consultants, wo er über 10 Jahre in den Bereichen Corporate Performance und Energy tätig war. Herr Kainer hat seine Kunden bei umfangreichen Restrukturierungen, organisatorischen Transforma-tionen, Transaktionen und Effizienzsteigerungen international unterstützt. Im Umfeld der europäischen Energiewirtschaft hat er darüber hinaus Unternehmen bei der strategischen Neuaufstellung sowie bei der Vorbereitung von Investitions-projekten begleitet. Alexander Kainer wird das Angebot von Deloitte Österreich im Bereich der operativen Restrukturierungs- und Transformationsthemen wei-ter ausbauen und die Industry Line Energy & Resources mit seinem strategischen und organisatorischen Know-how ergänzen.Herr Dipl.-Ing. Kainer ist Wirtschaftsingenieur der TU-Wien, Vizepräsident des WING und Regionalkreisleiter Wien.

LEUtE/KÖPFE


toP-tHEMa

Hubert Biedermann

Lean Smart Maintenance Die Entwicklung, Implementierung und laufende Verbesserung von Managementsystemen ist eine dauerhafte Aufgabe. Die Instandhaltung steht vor der Herausforderung die durch die Integration von IT-Systemen gegebenen Möglichkeiten der Smart Factory zu unterstützen. Hierzu muss sich die Instandhaltung aus etablierten Ansätzen und Philosophien heraus entwickeln zu einem lernorientierten, wissensbasierten nach Lean Grundsätzen gestalteten Asset-Management. Neben der Anpassung des Aufgabenspektrums sind dies insbesondere die datenanalytikbasierte Schwachstellenana-lyse, der Continous Improvement Prozess und die Weiterentwicklung der Mitarbeiterkompetenzen. Dies ermöglicht eine dynamische Anpassung der Instandhaltungsstrategie und mit dieser die Freisetzung von Wertschöpfungsbeiträ-gen zur Standortsicherung.

Einleitung

In den Hochlohnstandorten Mitteleu-ropas können produzierende Unterneh-men die internationale Konkurrenzfä-higkeit nur durch eine Hybridstrategie durch die Herstellung von Produkten mit hoher Qualität und differenzierter Funktionalität gewährleisten. Aus-schlaggebende Erfolgsfaktoren sind die vom Kunden wahrgenommene hohe Qualität, Lieferfähigkeit, rasche Innovation und Entwicklungsge-schwindigkeiten die die Time to Mar-ket verkürzen und kundenindividuelle Problemlösungen ermöglichen. Damit geht eine zunehmende Komplexität der Produktionssysteme einher, der nur durch ein höheres Maß an Dezentrali-sierung begegnet werden kann.

Mit der Vision von Industrie 4.0 werden Materialien, Produktions- und Supportanlagen wie beispielsweise För-der- und Lagersysteme bis hin zu Halb-fertig- und Fertigprodukten zu cyber-

physikalischen Systemen aufgerüstet. Zwar sind bzw. werden diese Systeme teilweise vollständig den Wertschöp-fungsprozess selbststeuernd durch-laufen, dennoch werden letztendlich Menschen die komplexen Prozesse ma-nagen. Die zunehmende Komplexität der Produktions- und Fertigungsan-lagen zieht steigende Verfügbarkeits-, Zuverlässigkeits- und Sicherheitsanfor-derungen an dieselben nach sich, da mit zunehmender Anlagenintensität das Ausfallrisiko und Ausfallkostenpo-tenzial steigt.

Diesen kurz umrissenen Heraus-forderungen der Smart Factory kann nur durch einer weiterentwickelten In-standhaltung entsprochen werden, die aus der klassischen funktionalen Struk-tur zu einem intelligenten Instandhal-tungsmanagement ausgebaut wird. Durch permanente Lernorientierung werden nachhaltig Störungen und Schwachstellen beseitigt und im Sinne der Life-Cycle-Orientierung langfristig

der Unternehmenserfolg gesteigert. Er-gänzt werden muss dieser „Smart“-An-satz durch ein adaptiertes Lean-Konzept um neben der Effektivitätsorientierung des Smart-Ansatzes die Effizienzorien-tierung durch Verlustminimierung in der Instandhaltungsdurchführung zu erreichen. Damit verfolgt Lean Smart Maintenance das Ziel, Life Cycle-orien-tiert folgende Visionen zu verfolgen:

Maximaler (100%iger) Wertschöp- �fungsbeitrag0-Fehler Philosophie �100 % geplante Instandhaltungs- �maßnahmenHohes Mitarbeiterkommitment ver- �bunden mit hoher MotivationAusgeprägte Lernkultur mit per- �manenter Fehler- und Verlustbesei-tigung

Smart Maintenance

Smart Maintenance als intelligente, lernorientierten Instandhaltung ver-

Foto: WBW, Montanuniversität Leoben


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folgt eine permanente Verbesserung der Assets (Maschinen, maschinellen Einrichtungen, Fertigungslinien etc.) sowie des Anlagenmanagementsystems um unter Berücksichtigung der Kun-den (Stakeholder)-Interessen zur Steige-rung des Wertschöpfungsbeitrages der Instandhaltung zum Unternehmen-serfolg beizutragen. Die Instandhal-tung bzw. deren Managementsystem ist so auszugestalten, dass Wertschöp-fung durch eine Dynamisierung der Instandhaltungsstrategie und der in-haltlich kontinuierlichen Anpassung des Aufgabenspektrums der Instand-haltung erzielt wird. Dabei gewinnen präventive Maßnahmen wie Wartung, Inspektion und vorbeugender Tei-letausch (Überholung) zur Zuverlässig-keitssicherung und Verfügbarkeitser-höhung an Bedeutung; ausfallbedingte Reparaturen (Instandsetzungen) sind nachhaltig zu vermeiden bzw. im Ide-al auf Null zu bringen. Diese Vision bedarf einer deutlichen Anpassung des Managementinstrumentariums, welches ausgehend vom Ziel- und Con-trollinginstrumentarium sowie der In-standhaltungsstrategie und -prävention in Verbindung mit der Kompetenzent-wicklung der Instandhaltungs- und Produktionsmitarbeiter als Leistungs-träger der Wertschöpfung zu gestalten sind (Biedermann, 2016). Anstelle der klassischen Inputsteuerung (Instand-haltungskostenfokus) tritt die Output-steuerung, in welcher die Ausfallko-stenvermeidung bzw. Zuverlässigkeits-, Sicherheits- und Verfügbarkeitsmaxi-mierung im Vordergrund stehen.

Lean Smart Maintenance

Das risiko- und wissensbasierte In-standhaltungsmodell wird um eine angepasste Lean Philosophie erweitert, die ebenfalls die Langfrist- und Ergeb-nisorientierung in den Vordergrund stellt und im Excellence LSM-Konzept durch ergebnisorientiert gestaltete Balanced-Score-Card-Zielsysteme (mit Key Performance Indicators) ihren Ausgangspunkt nimmt (Abb. 1).

Daraus abgeleitet folgt als Policy Deployment der Continuous Impro-vement Prozess, d.h. die Ableitung einer dynamisch gestalteten Instand-haltungsstrategie, die in Abhängigkeit von der gegebenen Betriebs- und Fer-tigungssituation basierend auf einer Risikoabschätzung und -klassifikation

den Aufgabenmix und damit Vorbeu-gungsgrad festlegt. Entscheidend im Lean Smart Maintenance Ansatz ist die bedingungslose Zero Defect Strategie, das bedeutet, dass Ausfälle und Stö-rungen nachhaltig zu reduzieren und zu vermeiden sind, wobei ein auftre-tendes Problem an der Anlage bei des-sen Anfall nachhaltig analysiert und gelöst werden muss. Das durch das Auf-treten einer Störung oder eines Ausfalls entstehende Problem wird dauerhaft beseitigt, indem die dahinterliegenden Fehlerbilder und Problemursachen analysiert werden. Beispiele dafür sind reduzierte Produktionsgeschwindig-keit, Lecks, Risse, Korrosion, Deforma-tion, Verunreinigungen, Vibrationen etc. Ein Großteil dieser in der Nut-zungsphase der Anlagen auftretenden Fehlerbilder und -ursachen hat erfah-rungsgemäß ihre Entstehung in der Planungs- und Bereitstellungsphase der Anlagen (etwa 60 %), daher kommt der Prävention im Sinne einer RAMS (Re-liability, Availability, Maintainability, Safety)-orientierten Konstruktion bzw. instandhaltungsfreundlich gestalteten Anlage besondere Bedeutung zu. Dies wird durch ein ausgeprägtes Instand-haltungscontrolling (Key Performance Results) und ein Kompetenzniveau er-reicht, das die Instandhalter in die Lage versetzt, faktenbezogene Aussagen über die Tauglichkeit von Bauelementen, Baugruppen und Konstruktionsprin-zipien sowie instandhaltungsergono-mischen Ausführungen zu tätigen. Im Kontext zur ergebnisorientiert formu-lierten Instandhaltungsstrategie wird

ein Organisationsdesign entwickelt, das in der Regel eine dezentrale, auto-nome Instandhaltung bzw. Anlagen- und Prozessführung aufweist. Dies geschieht durch ein ganzheitlich gestal-tetes lernorientiertes Regelkreissystem, welches beginnend mit der in der stra-tegischen Ebene notwendigen Formu-lierung der Instandhaltungspolitik und der ergebnisorientierten Kennzahlen in der Zielplanung über die Instand-haltungsstrategieableitung zur eigent-lichen Instandhaltungsprogramm- und -durchführungsplanung auf der ope-rativen Ebene führt (Abb. 2). Da das BSC-orientierte Kennzahlensystem als quantitativer Teil der Zielplanung so-wohl die Kundenorientierung als auch die Prozesseffizienz und die lernorien-tierte Mitarbeiter- und Wachstumsper-spektive (inklusive der ökonomischen Perspektive) adressiert, lässt sich mit Hilfe des Input-Output-Vergleichs die Strategie und Durchführungseffizienz und -effektivität der Instandhaltung im Soll/Ist- und Zeitvergleich messen. Dieser bildet den Rahmen für eine dif-ferenzierte Potenzialanalyse, die unter Berücksichtigung weiterer Datenquel-len, wie beispielsweise der Produkti-onsplanung, der Qualitätssicherung, der Abbildung von Lastkollektiven aus der Maschinen- und Prozessdatenerfas-sung, von Energie- und Materialverbräu-chen umfassende Analysen ermöglicht. Diese Datenanalytik erlaubt einerseits Wartungs-, Inspektions- und vorbeu-genden Teiletausch (Überholung) auf ihre Wirksamkeit auf die Anlageneffizi-enz bzw. deren Verlustreduzierung zu

Abb. 1: Elementarbausteine des CIP der lernorientierten Instandhal-tung (nach Biedermann, 2015)


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überprüfen und andererseits über das Gefährdungs- und Ausfallkostenpoten-zial den Vorbeugegrad zu verbessern und Ausfallzeitpunkte an geeigneten Bauelementen oder -gruppen prädiktiv vorherzusagen. Dazu ist es notwendig, eine horizontale wie auch vertikale Da-tenintegration sicherzustellen (Abb. 2). Horizontal bedeutet, dass Daten aus weiteren Funktionalbereichen des Be-triebes wie der Qualitätssicherung, der Logistik, des Energiemanagements zur datenbasierten Schwachstellenanalyse verwendet werden; vertikal spricht die Verknüpfung von Daten aus den ERP-, MES- (hier: CMMS) und BDE-/MDE-Systemen an. Neben der Herausforde-rung der Datenanalytik (von „little“ bis „big“) als eine wesentliche Chance von Industrie 4.0 kommt der Weiter-entwicklung des Kompetenzprofils der Mitarbeiter der Anlagentechnik beson-dere Bedeutung zu. Es wird notwendig sein, dass der Anlagen- bzw. Maschi-nenoperator Probleme aufzeigen und adressieren kann und damit einen wesentlichen Beitrag zum kontinuier-lichen Verbesserungsprozess in Form der nachhaltigen Schwachstellenbeseiti-gung leistet. Ein weiteres Element stellt die Verlustanalytik und -visualisierung dar, die eine rasche Fehlereingrenzung ermöglichen soll. Das Kennen und Beherrschen von Problemlösungs-

techniken in Kombination mit einem Technikstruktur- und Technikfunkti-onswissen sind dazu Voraussetzungen. Ein Basisinstrument zur Wissensdoku-mentation und -entwicklung sind Qua-lifikationsprofile von Mitarbeitern die einen mittelfristigen Lernpfad aufzeigen. Ein Beispiel einer derartigen Kompe-tenzmatrix für einen Lean Smart Master zeigt Abb. 3.

Qualif izierungs-maßnahmen, die das erforderliche Kennen und Können für die Handlungsebene ver-mitteln, müssen sich daher auf alle Kom-petenzarten erstre-cken.

Zur Sicherstellung des notwendigen Kommitments und der Lernkultur sind wesentliche Voraus-setzungen (Bieder-mann, 2015):

Ein gemeinsam �getragenes Ver-ständnis über die anzustrebenden

Ziele und die dazu notwendigen Handlungen.Der Wille zur gemeinsamen Re- �flexion ob die eingeschlagenen Maßnahmen auch die erwarteten Ergebnisse (0-Fehler-Orientierung) erreichen unddie permanente Auseinanderset- �zung mit der instandhaltungsorga-nisatorischen Arbeitsverteilung zur Verlustreduzierung in der Instand-haltungsdurchführung.

Die vom Lean-Ansatz geforderte Ver-lustfreiheit bzw. -armut verlangt eine Life Cycle-orientiere Langzeitbetrach-tung der Anlagensubstanz, wobei der Bauteil- und Anlagenersatzzeitpunkt ebenso zu optimieren ist, wie die Aus-prägung der klassischen Instandhal-tungsaufgaben Wartung, Inspektion und Instandsetzung. Die Bestimmung optimaler Ersatzzeitpunkte berücksich-tigt dabei neben dem Wert des Bauteils und der vermutlichen Restlebensdauer in Kombination mit der risikobasierten Einschätzung des Equipments (Aus-fallkostenpotenzial) das Kostenopti-mum. Mögliche Auswirkungen des zunehmenden Bauteilalters auf die Produktqualität und Prozessstabilität sind ebenfalls zu berücksichtigen. Liegt der Schwerpunkt in der Smart Main-tenance in der permanenten Verbes-

Abb. 2: Strategisch-operatives Managementsystem der Instandhaltung 4.0 (nach Biedermann, 2015)

Abb. 3: Kompetenz-Matrix (Ausschnitt) (in Anleh-nung an Roth, N.G; zur Steege, C., 2014)


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serung und Verfügbarkeitssicherung der Anlagensubstanz, so ist im Lean-Ansatz auch die Steigerung der Lei-stungseffizienz und Minimierung der Verluste entscheidend, um die beiden kostenintensiven Faktoren Instandhal-tungspersonal und Ersatzteile effizient zu steuern. Der Fokus wird daher auf ineffiziente und nicht wertschöpfen-de Instandhaltungstätigkeiten gelegt, die aus wertanalytischer Sicht keinen Beitrag zur Erhöhung des Abnutzungs-vorrates bzw. zur Verbesserung des Ab-nutzungsverhaltens leisten. Wiederholt auftretende Reparatur- und Instandset-zungsarbeiten infolge unzureichender Instandhaltungsdurchführung sind ebenso hintanzuhalten wie unproduk-tive Nebenzeiten durch unzureichende Bereitstellungsplanung von Informa-tionen, Werkzeugen und Ersatzteilen. Wegzeiten, Ersatzteilsuche, Dispositi-onszeit am eigentlichen Ausfallobjekt an der Anlage sind ebenso unpro-duktive Nebenzeiten wie Personalun-terauslastung und Beschäftigung mit Füllarbeiten. Der Lean-Ansatz schließt die Überprüfung des Lagermanage-ments, ineffizient und unzureichendes Datenmanagement und -sammlungen sowie Instandhaltungsmaßnahmen am Equipment durch unzureichende Berücksichtigung des operativ-stra-tegischen Produktionsbedarfs (Over-maintenance) ein. Diese gilt es zu iden-tifizieren und nachhaltig durch den

permanenten CIP zu beseitigen.

Zusammen- fassung

Lean Smart Main-tenance kombiniert die Wirtschaft-lichkeitsprinzipien eines effizienten input- und outputo-rientierten Anlagen-managements mit einem lernorientierten Ansatz der durch Nutzung moderner IKT-Möglichkeiten in Kombination mit Wissensmanagement den Wertschöpfungsbeitrag der Instand-haltung zum Unternehmenserfolg in den Vordergrund stellt. Damit verfügt die In-standhaltung im Sinne des Asset-Manage-ments über schwer imitierbare Kernkom-petenzen die einen permanenten Beitrag zur Standortsicherung des betroffenen Unternehmens leisten. Weiterführende Informationen finden Sie unter www.lean-smart-maintenance.net

Literatur:

Biedermann, H. (2016): Lean Smart Maintenance. In: Industrial Enginee-ring und – Management. Biedermann, H. (Hrsg.). Springer Gabler, WiesbadenBiedermann, H. (2015): Smart Mainte-nance. In: Smart Maintenance – Intel-

ligente lernorientierte Instandhaltung. Biedermann, H. (Hrsg.). TÜV Media, KölnRoth, N.G.; zur Steege, C. (2014): Ex-cellent Lean Production – The Way to Business Sustainaility. Deutsche MTM-Vereinigung e.V., Hamburg

Autor:

Hubert Biedermann ist ordentlicher Universitätsprofessor an der Montanu-niversität Leoben. Leiter des Departments Wirtschafts- und Betriebswissenschaften und Vor-stand des Lehrstuhls für Wirtschafts- und Betriebswirtschaften mit den Schwerpunkten Anlagen- und Pro-duktionsmanagement, Qualitäts- und Nachhaltigkeitsmanagement, Energie-management, Risiko- und Sicherheits-management.

Univ.-Prof. dipl.-Ing.

dr. Hubert

Biedermann

Leiter des departments für Wirtschafts- u. Be-triebswissenschaften, Montanuniversität Leoben

dipl.-Ing. dr.techn. alexander MarchnerMit Anfang 2015 übernahm Alexander Marchner die Leitung der Abteilung Ver-trieb Strom, Erdgas und Energieeffizienzprodukte für das Kundensegment B2C der KELAG-Kärntner Elektrizitäts-AG. Davor war Alexander Marchner als Vorstandsassistent für den Finanzvorstand der KELAG tätig.Alexander Marchner studierte Wirtschaftsingenieurwesen für das Bauwesen an der TU Graz.Im Anschluss an sein Studium war er als Universitätsassistent am Institut für Be-triebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie bei Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Ulrich Bauer tätig, wo er auch seine Promotion absolvierte.Herr Dipl.-Ing. Dr. Marchner ist WING-Regionalkreisleiter Kärnten und Osttirol.

LEUtE/KÖPFE


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alfred Kinz, robert Bernerstätter, thomas Zellner

Lean Smart Maintenance in der Prozessindustrie

Umsetzung einer schlanken, lernorientierten, risiko- und ressourcenopti-mierten Instandhaltung bei der voestalpine Schienen GmbH Unternehmen in der Prozessindustrie agieren in einem dynamischen Umfeld, geprägt durch hohe Flexibilitäts- und Qualitätsansprüche sowie enormen Kostendruck. In Kombination mit der hohen Anlagenintensität dieser Industrie ergibt sich ein besonderer Bedarf an effizienz- und effektivitätssteigernden Konzepten für das Anlagenmanagement. Dieser Artikel stellt die Umsetzung eines solchen Konzepts am Beispiel der Prozessindustrie vor.

Herausforderungen in der Prozess-industrie

Die voestalpine Schienen GmbH hat die Entwicklung der heutigen Eisen-bahnschienen maßgeblich mitgestaltet und gilt als anerkannter Innovations-pionier am weltweiten Schienenmarkt. Durch die Kombination aus speziell geschulten, hochqualifizierten Mitar-beitern und einer verbesserten Anla-genperformance, war es möglich, die steigende Nachfrage nach Qualitäts-schienen zu decken. Aufgrund dieser Optimierungsmaßnahmen gelang es der voestalpine Schienen GmbH die Jahresproduktionsmenge auf über 600.000 Tonnen zu steigern und da-durch die führende Position im euro-päischen Raum weiter auszubauen.

Die Fertigungsanlagen repräsen-tieren den neuesten Stand der Tech-nik und ermöglichen in Verbindung

Foto: Steuerstand, voestalpine Schienen GmbH

mit jahrzehntelanger Erfahrung die Produktion von Schienen höchster Qualität. Die Sicherstellung einer ganzheitlichen und kontinuierlichen Weiterentwicklung beginnt bereits bei der Herstellung innovativer Schienen-stähle. Die eingesetzten Stähle wer-den zu 100 Prozent von dem eigenen Stahlwerk produziert und geliefert. Die betriebliche Nähe und der ständige Informationsaustausch produktrele-vanter Parameter ermöglichen kurze Reaktionszeiten in Verbindung mit ständiger Produktoptimierung. Diese intensive Zusammenarbeit gewährlei-stet maximale Flexibilität bei gleichzei-tig höchster Qualität.

Die voestalpine Schienen GmbH bie-tet mit über 120 verschiedenen Schie-nenprofilen die breiteste Angebotspa-lette aller Schienenhersteller weltweit. Um diese Sortimentsvielfalt bei stetig steigender Nachfrage zu bewältigen,

wurde 2006 das weltweit modernste Schienenwalzwerk am Standort Do-nawitz in Betrieb genommen. Die per-fekt aufeinander abgestimmten Aggre-gate ermöglichen die Einhaltung der strengsten Normen und engster Profil-toleranzen. Der Neubau der Wärmebe-handlungsanlage im Jahr 2009 ermög-lichte eine weitere Leistungssteigerung durch die Produktion wärmebehan-delter Schienen mit gleichbleibender höchster Qualität ohne kapazitive Einschränkungen. Die daraus resultie-rende maximale Produktverfügbarkeit und die Fähigkeit der Anlage schnell auf Produktionsänderungen zu rea-gieren, bilden die Grundlage für die „gelebte“ Just-in-Time Produktion. Um eine zeitgenaue Auslieferung der Schie-nen zu gewährleisten, ist ein optimales Supply Chain Management gefragt, welches durch zwei vollautomatische Langschienenlager unterstützt wird.


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Im Zuge der stetig wachsenden Pro-duktionsmengen steigt auch die An-forderung an die Anlagentechnik. Die Steigerung der Betriebszeit bewirkt eine höhere Anlagenbelastung und eine verminderte zeitliche Zugänglich-keit der Anlage für Inspektions- und Wartungsarbeiten. Die Grundlage um auf diese wachsenden Anforderungen zu reagieren, bildet unser Anlagenma-nagement. Ein wesentlicher Punkt be-steht in einer flexibel und effizient ge-stalteten Zeitplanung. In diesem Zuge werden sämtliche Zeitfenster, welche durch produktions- oder störungsbe-dingte Stillstände verursacht werden, für Wartungsarbeiten ausgenutzt. Die Voraussetzung um dieser steigenden Zuverlässigkeitsanforderung gerecht zu werden, ist eine intensive Zusam-menarbeit und Koordination zwischen Produktion und Anlagentechnik.

Neben der Sicherstellung einer mög-lichst hohen Anlagenverfügbarkeit verbessern und modernisieren die Mit-arbeiter der Anlagentechnik stetig die Bestandsanlagen, um der Dynamik der technologischen Entwicklung zu ent-sprechen.

Vorgehensmodell zur Umsetzung

Die genannten Anforderungen in der Schienenproduktion, mit einer stark verketteten Fertigungslinie in Verbin-dung mit erheblichem Ausfallkosten-potenzial, erfordern ein besonderes Augenmerk für anlageneffizienz- und -effektivitätssteigernde Maßnahmen mittels des Lean Smart Maintenance (LSM) Ansatz. Abb. 1 zeigt die Vorge-hensweise bei der Umsetzung des LSM Konzepts.

In einem ersten Schritt gilt es eine strukturierte Anlagenbewertung und -klassifizierung nach Risikokostenpo-tenzial durchzuführen. Dies dient, im Sinne des effektiven Handelns, der

Vorselektion relevanter und besonders kritischer Anlagen zur detaillierten Be-trachtung in den nachfolgenden Schrit-ten und bildet eine wichtige Grundlage zur anlagenspezifischen Instandhal-tungsstrategiemixbestimmung. Die Be-wertung erfolgt in Expertenworkshops mit Produktions- und Instandhal-tungsmitarbeitern auf Shopfloorebe-ne, beispielsweise mittels klassischem Anlagenrisiko-Assessment oder eines eigens dafür entwickelten Kriterienbe-wertungsmodells (Kinz & Biedermann, 2015). Durch Dokumentation wird das Expertenwissen, im Sinne einer lerno-rientierten Instandhaltung, externali-siert und gespeichert.

Abb. 2 zeigt eine dreidimensionale Risikomatrix als Ergebnis der Risiko-bewertung der Walzstraße. Bewertet wurden potenzielle Risiken nach den drei Perspektiven Schadensausmaß, Auftretenshäufigkeit und Entdeckungs-wahrscheinlichkeit. Die Multiplikation dieser drei Werte ergibt die Risikoprio-ritätszahl – ähnlich einer FMEA Bewer-tung – welche für das Risikokostenpo-tenzial der jeweiligen Anlage steht.

Eine umfassende Auseinanderset-zung mit potenziellen Risiken aller An-

lagen eines Produktionssystems ist eine wichtige Grundlage für strategische Entscheidungen im Anlagenmanage-ment. Eine strukturierte Bewertung zeigt meist Risiken auf, mit denen man nicht oder nicht mit so hohem Gefähr-dungspotenzial gerechnet hätte.

Die nächsten Schritte teilen sich entsprechend des Vorgehensmodells in zwei weitere Pfade – Lean und Smart – auf.

Lean Pfad

Der Lean Pfad stellt die Inputperspek-tive im Anlagenmanagement dar (Bie-dermann 2016). In einem ersten Schritt

gilt es die Instandhaltungskosten der Betrachtungsperiode abzubilden. Im Idealfall sind diese auf Anlagen- und Aggregatsebene, entsprechend der Bewertung, verbucht und lassen sich detailliert in jeweils reaktive oder präventive Eigenlohn-, Material- und Fremdleistungskosten aufgliedern.

Aus den Instandhaltungskosten und dem Risikokostenpotenzial lässt sich nun die Anlagenpriorität mittels Portfolio (Abb. 3) bestimmen. Anlagen die ein ausgeglichenes Verhältnis von

Abb. 1: Lean Smart Maintenance Vorgehensmodell

Abb. 2: Risikobewertung Walzstraße


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Instandhaltungskosten und Risikoko-stenpotenzial aufweisen liegen inner-halb der dargestellten Diagonale. Bei Anlagen die außerhalb liegen besteht ein Verdacht hinsichtlich Over- bzw. Undermaintenance. Es gilt nun anhand weiterer Analysen der Kostenstruktur sowie der identifizierten Risiken Maß-nahmen zur gezielten Instandhaltungs-strategieanpassung abzuleiten, um diese Anlagen in den Idealbereich – Di-agonale – des Anlagenprioritätsportfo-lios zu entwickeln.

Am Beispiel in Abb. 3 würde man bei Anlage B unterstellen, dass hin-sichtlich des Risikopotenzials zu hohe Instandhaltungskosten anfallen (Over-maintenance). Durch gezielte Reduk-tion präventiver Maßnahmen könnte eine Kostenreduktion, bei möglichst geringer – jedenfalls tolerierbarer – Risikoerhöhung, erreicht werden. Bei Anlage N liegt der umgekehrte Fall vor, die Instandhaltungskosten sind im Vergleich zum Risikopotenzial sehr gering, der Verdacht auf Undermainte-nance liegt vor. Es sollten anlagenver-bessernde oder präventive Instandhal-tungsmaßnahmen zur Risikoreduktion umgesetzt werden.

Anlagen mit hohen Instandhal-tungskosten und hohem Risikokosten-potenzial müssen ebenfalls detaillierter betrachtet werden, da die Möglichkeit besteht, dass kostenintensive Maßnah-men und die identifizierten hohen Ri-siken nicht übereinstimmen.

Die zur Kosten- bzw. Risikoreduk-tion vorgenommene Instandhaltungs-

strategieanpassung stellt den abschlie-ßenden Schritt des Lean Pfads im LSM Vorgehensmodell dar. Es empfiehlt sich hierbei eine strukturierte Vorgehens-weise, inklusive Dokumentation der sich ergebenden veränderten Risikobe-wertung.

Smart Pfad

Der Smart Pfad stellt die Outputper-spektive im Anlagenmanagement dar (Biedermann 2016). Er bedient sich im

ersten Schritt der Ergebnisse der Anla-genbewertung und -klassifizierung. Bei der Analgenauswahl werden in einem s t r u k t u r i e r t e n Workshop, eine oder mehrere Anlagen gewählt, die für eine antizipative Instand-haltungsstrategie in-frage kommen. Zum einen eigenen sich Anlagen mit einem hohen Ausfallsko-stenpotenzial, zum anderen Anlagen, bei denen es häufig zu Stillständen und folglich großen Steh-zeiten kommt.

Da eine antizipative Strategie ver-sucht aufgrund der vorhandenen Da-tenlage Ausfälle vorherzusagen, ist es nötig, dass die Datenbasis für die ge-wählte Anlage entsprechend gut ist. Die Überprüfung der Datenbasis er-folgt im Schritt der Datenaufnah-me und -sichtung. Sollte die Datenba-sis nicht den An-sprüchen genügen, muss diese entwe-der aufgebaut oder eine andere Anlage gewählt werden. Ein Aufbau der Da-tenbasis erfordert entweder viel Zeit, da die Daten erst generiert und aufge-zeichnet werden müssen, oder ist mit einem erheblichen Arbeitsaufwand verbunden, da die Daten aus unter-schiedlichen Quellen und in unter-schiedlichen Formaten meist händisch

zusammengeführt werden müssen. Dieser Fokus und die Regelschleife bei der Datenaufnahme sind typisch für Industrieprojekte und orientiert sich stark am KDID-Prozess (Lieber, et.al., 2013).

Wenn die Anlage ausgewählt wurde und die nötigen Daten vorliegen kann in einem weiteren Workshop mit Ex-perten auf der Anlage bestimmt wer-den, welche Sequenzen in den Daten relevante Informationen enthalten. So kann es sein, dass der Drehmomenten-verlauf über die gesamte Laufzeit eines Rüstprozesses aufgezeichnet wird, cha-rakteristische Vorgänge und fehlerspe-zifische Verläufe jedoch nur zu einer gewissen Zeit vorkommen. Nichtrele-vante Teile des Signalverlaufs zu analy-sieren würden nicht nur die Rechenlei-stung unnötig beanspruchen, sondern ggf. das Ergebnis hin zu einer Fehlin-terpretation verzerren.

Der Schritt der Datentransformati-on beinhaltet alle nötigen Abläufe, um das Messsignal so zu bearbeiten, dass es eindeutig von anderen unterscheid-bar ist. Im vorliegenden Fall wurde die AMT-Methode verwendet. Mit dieser Methode ist es möglich, die Komplexi-tät eines Signals in wenigen charakteri-stischen Größen auszudrücken (Schen-kendorf & Böhm, 2014).

Die Erzeugung dieser charakteri-stischen Größen erfolgt bei der Merk-malsextraktion. Eine Veränderung im zeitlichen Verlauf erlaubt eine Prognose und damit eine Vorhersage eines damit verbundenen Ausfalls einer Kompo-nente. Eine Voraussetzung dafür ist ein

Abgleich mit den Instandhaltungsauf-zeichnungen. Reaktive sowie präven-tive Maßnahmen müssen durch einen Trendumbruch im zeitlichen Verlauf identifizierbar und diesem zuordenbar sein. Des Weiteren muss dieses Muster

Abb. 3: Anlagenprioritätsportfolio

Abb. 4: Merkmalsverlauf


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öfters gefunden und damit reprodu-zierbar sein, um eine Prognose zu er-möglichen.

Eine zuverlässige Vorhersage ist mög-lich, wenn sich die Merkmale in einem gewissen Bereich stetig verändern. Im vorliegenden Fallbeispiel wurde mit der AMT-Methode ein charakteristischer Schnittwinkel für jedes Signal ermit-telt. Betrachtet man den Verlauf des Winkels (Abb. 4), wobei hier die Werte aufsteigend sortiert wurden, so zeigt sich um den Mittelwert in der Spanne der Standardabweichung ein nahezu linear stetig steigender Verlauf. Der exponentielle Verlauf zwischen den Punkten 3 und 4, deutet darauf hin, dass sich die betrachtete Komponente in einem nicht mehr akzeptablen Be-

reich befindet und wahrscheinlich bald einen Stillstand der gesamten Anlage verursacht.

Dieses Wissen ist das Ergebnis des letzten Schrittes des Smart Pfades, der Erkenntnisgewinnung. Er verlangt die Interpretation der Ergebnisse durch Experten, um damit Modelle für die Prognose zu erstellen. Ein Regressi-onsmodell kann den weiteren Verlauf der charakteristischen Größe abbilden und das Über- oder Unterschreiten der Grenze vorhersagen (Kantardzic, 2011). Diese Möglichkeiten der Datenanalyse erlauben eine antizipative Instandhal-tung im Sinne des Smart Pfades zu im-plementieren.

Zusammenfassung

Durch die Umsetzung des LSM Kon-zepts konnten zahlreiche Effizienz- und Effektivitätspotenziale in der Instand-haltung aufgezeigt werden. Die umfas-sende Risikobewertung des Fertigungs-

systems bildet eine wichtige Grund-lage für anstehen-de strategische Entscheidungen. Durch Anpassung der Instandhal-tungsstrategie nach Risiko- und Res-sourcenaspekten konnten mehrere Risiken mit gerin-gen Investitionen drastisch reduziert werden. Ein aus den Erkenntnissen der Datenanalyse entwickeltes Störungs-prognosemodell wurde implementiert und befindet sich aktuell in der Test-phase.

Literatur

Biedermann, H. (2016): Lean Smart Maintenance. In: Industrial Engi-neering und Ma-nagement. Bieder-mann, H. (Hrsg.). Springer Gabler, Wiesbaden.Kinz, A.; Bieder-mann, H. (2015): Anlagenspezifische

Instandhaltungsstrategiewahl durch strukturierte Anlagenbewertung. In: Smart Maintenance. Biedermann, H. (Hrsg.). TÜV Rheinland, Köln.Lieber, D; Erohin, O; Deuse, J. (2013): Wissensentdeckung im industriellen Kontext – Herausforderungen und An-wendungsbeispiele. In: ZWF Jg. 108, Nr.6.Schenkendorf, R.; Böhm, T. (2014): Aspekte einer datengetriebenen, zu-standsabhängigen Instandhaltung. In: EI-Eisenbahningenieur Jg. Nov.Kantardzic, M. (2011): Data Mi-ning- Concepts. Models, Methods, and Algorithms. New Jersey: John Wiley & Sons.

Autoren:

Dipl.-Ing. Alfred Kinz ist seit 2013 Universität sassi-

dipl.-Ing.

alfred Kinz

Universitätsassistent am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Be-triebswissenschaften, Montanuniversität Leoben

dipl.-Ing. robert

Bernerstätter

Projektmitarbeiter am Lehrstuhl für Wirt-schafts- und Betriebs-wissenschaften, Montanuniversität Leoben

dipl.-Ing. thomas

Zellner

anlagenmanagement voestalpine Schienen GmbH

stent am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften an der Montanuniversität Leoben und be-schäftigt sich in seiner Dissertation mit dem Thema „Lean Smart Main-tenance“. Er studierte Maschinenbau und Wirtschaftsingenieurswesen an der TU Graz. Seit 2015 ist er zusätzlich Geschäftsführer der Österreichischen technisch-wissenschaftlichen Vereini-gung für Instandhaltung und Anla-genwirtschaft (ÖVIA).

Dipl.-Ing. Robert Bernerstätter ist seit 2014 Projektmitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissen-schaften an der Montanuniversität Leoben an der er sein Studium der In-dustrielogistik absolvierte. Sein Tätig-keitsfeld am Lehrstuhl liegt im Anla-genmanagement in Kombination mit Big Data Analytics.

Dipl.-Ing. Thomas Zellner, BSc stu-dierte industrieller Umweltschutz und industrielle Energietechnik an der Montanuniversität Leoben. Seit Mitte 2015 arbeitet er für die voestal-pine Schienen GmbH im Bereich des Anlagenmanagements und beschäf-tigt sich im Rahmen seiner Tätigkeit mit der Umsetzung von Smart Main-tenance.


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alfred Kinz, Hubert Biedermann, Patrick traxler, Bernhard Freudenthaler, Jutta Isopp,

Werner Schröder, andreas Schlegel

Smart Maintenance

ressourcenintelligente antizipative Instandhaltung durch Condition Monito-ring, datenanalyse und Störungsprognostik Das Projekt „Smart Maintenance“ hat die Entwicklung eines ressourceneffizienten Instandhaltungsansatzes zum Ziel. Es soll in Kombination aus mathematischen, daten- und wissensbasierten, technologischen und ökonomischen Me-thoden ein Modell zur verbesserten Instandhaltungsstrategiebestimmung entwickelt werden. Kernthema ist dabei die Erforschung von Instrumenten zur verbesserten Determinierbarkeit des Ausfallverhaltens von Anlagenkomponenten. Neben den technischen Realisierungsmöglichkeiten am Beispiel von realen Fertigungssystemen soll der wirtschaftliche Nutzen dieser neu entwickelten Ansätze untersucht und bewertet werden. Das Ergebnis für den industriellen Nutzer ist die Erhöhung der Verfügbarkeit von Produktionsanlagen, bei gleichzeitig verringertem Instandhaltungsaufwand.

Einleitung

Komponenten von Fertigungsanlagen unterliegen der Abnutzung. Diese führt ohne Gegenmaßnahmen im schlimm-sten Fall zum Ausfall der Komponen-ten und zu ungeplanten Stillständen der Anlage, kann jedoch auch zu einer Minderung der Produktqualität, einge-schränkten Betriebsbedingungen oder erhöhten Energieverbräuchen führen. Speziell Verschleiß und Ermüdung er-fordern einen entsprechenden Instand-haltungsstrategiemix mit einem Maß-nahmenbündel reaktiver, präventiver, prädiktiver und proaktiver (anlagen-verbessernder) Art, um ökonomische und ökologische Folgen zu minimie-ren. Zu den prädiktiven Maßnahmen gehören unter anderem auch Condi-

tion Monitoring (CM) Systeme sowie Ausfallprognosemodelle. Diese werden nach der in Abb. 1 dargestellten Vorge-hensmethodik in ein Instandhaltungs-strategieauswahlmodell integriert. Die Erprobung der einzelnen Konzepte sowie die Implementierung der Ergeb-nisse an den Fertigungssystemen der Industriepartner BMW Motoren und BRP-Powertrain erfolgt jeweils mit Schwerpunkt auf die mechanische Be-arbeitung in der Motorenproduktion.

1. Identifikation kritischer Anlagen

In einem ersten Schritt werden die Anlagen der Produktionssysteme der Industriepartner mittels strukturierter Anlagenbewertung nach Kosten- und Risikoaspekten bewertet. Dies dient

der Identifikation kritischer Anlagen zur detaillierteren Betrachtung hin-sichtlich gezieltem CM Einsatz und Störungsprognose mittels Datenanaly-se.

Hierfür wurde mit den Experten aus Produktion und Instandhaltung jeweils ein maßgeschneidertes Kriteri-enbewertungsmodell, ausgerichtet auf die speziellen Anforderungen der In-dustriepartner, entwickelt. Abb. 2 zeigt ein Beispiel für ein Bewertungsmodell mit dem sämtliche Anlagen nach der Ausprägung des jeweiligen Kriteriums bewertet werden. Als Ergebnis ergibt sich für jede Anlage ein Anlagenindex der eine Reihung nach Kritikalität er-möglicht. Wichtig ist, dass die einzel-nen Kriterienabstufungen – z.B. gering, mittel und hoch – mit konkreten Zah-

Foto: BRP-Rotax


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lenwerten oder genauen qualitativen Beschreibungen hinterlegt sind, um eine einheitliche Bewertung zu ermög-lichen. (Kinz & Biedermann, 2015)

Die Kritikalität einer Anlage ist auch für die Bestimmung des Instandhal-tungsstrategiemix eine wichtige Per-spektive. Ein strukturiertes Vorgehen bei der Bewertung ist zu empfehlen um das subjektive Empfinden der Mitarbei-ter durch die quantifizierte Größe des Anlagenindex zu ergänzen.

2. Einsatzbewertung von Condition Monitoring Technologien

Strategische Condition-Monitoring-An-sätze haben das Potenzial eine verbes-serte Grundlage für Instandhaltungs-strategieentscheidungen zu schaffen, die Wartungskosten zu senken sowie die Anlagenverfügbarkeit zu erhöhen.

Condition Monitoring hat sich als Methode der zustandsorientierten In-standhaltung bewährt. Durch Mes-

sung relevanter Größen kann eine Maschinendiagnose durchgeführt werden. Auf diese Weise ist es möglich den Zustand von Anlagen, Maschinen-

komponenten so-wie Schäden und deren Ursachen zu identifizieren. Die Integration von Condition Monitoring-Funk-tionalitäten in die Welt der Automa-tisierung erlauben neue Wege den Anlagenzustand effizient und ko-stengünstig zu erfassen. Belie-

big viele Parameter können hier ohne Schnittstelle problemlos miteinander verknüpft werden. Die Visualisierung erfolgt praktischer Weise webbasierend und eignet sich für Telemonitoring.

Bisherige Industriebefragungen zeigen, dass traditionelle Condition-Monitoring-Methoden, zu denen Stromaufnahmemessungen, Schmier-mittelanalysen und Temperaturmes-sungen zählen, als Standard in den

meisten Produktionsunternehmen etabliert sind. Erweiterte Analysen, Messungen und die Einbindung bereits vorhandener Daten hingegen finden wesentlich weniger Anwendung.

Im Rahmen des Forschungsprojekts „Smart Maintenance“ soll der Einsatz von Condition Monitoring an den kri-tischen Anlagen der Industriepartner optimiert werden. Ob zustandsüber-wachende Technologien für systemkri-tische Anlagenkomponenten geeignet sind und diese aus ökonomischer Per-spektive überhaupt Sinn machen, soll über die Analyse von Bewertungs- und Entscheidungsmodellen gezeigt wer-den. Zu diesem Zweck werden punk-tuelle Condition-Monitoring-Daten für kombinatorische Datenanalysen und Störungsdatenerfassung genutzt um schließlich eine kostenoptimale Condi-tion-Monitoring-Methode abzuleiten. Die kombinatorische Datenanalyse umfasst hierbei aktuelle Maschinen-daten, gespeicherte Daten zur Anla-genhistorie (Störungsdatenbank) sowie Prozess- und Produktdaten (Qualitäts-merkmale, Anzahl fehlerhafter Teile und Fehlermerkmale). Abb. 3 zeigt die Fehlerursachenanalyse mittels Fehler-baum an einer hochkritischen Anlage eines Industriepartners.

3. Datenanalyse und Störungspro-gnostik

In der Motorenfertigung produzieren eine Vielzahl unterschiedlicher Ma-schinen die einzelnen Teile, wie z.B. Kurbelgehäuse, Kurbelwellen oder Zy-linderköpfe. Das Gehirn der Maschine ist die Steuerung, die kontinuierlich Informationen über den Zustand der Maschine sendet. Allerdings sind mo-derne Steuerungen nicht fähig, ihren eigenen Zustand so zu beurteilen, um daraus relevante Informationen für den Instandhaltungstechniker abzulei-ten. Die Vision der Maschinendiagnose und -prognostik ist es, diese Lücke zu schließen. Ziel ist dabei, den „early war-

Abb. 1 Smart Maintenance Vorgehensmethodik

Abb. 2 Kriterienbewertungsmodell

Abb. 3 Fehlerursachenanalyse mittels Fehlerbaum


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ning point“ zu finden, bei dem recht-zeitig gewarnt werden soll, wenn ein möglicher Schaden droht (siehe Abb. 4). Durch entsprechende Instandhaltungs-maßnahmen kann der Zustand einer Komponente bzw. Maschine wieder verbessert und somit ein drohender Stillstand vermieden werden. Der In-standhaltungstechniker soll dadurch so gut wie möglich in seiner Arbeit unter-stützt werden und Antworten auf z.B. folgende Fragen bekommen: „Ist die Maschine „krank“, treten Störungen auf?“ oder „Wann ist der kostengün-stigste Zeitpunkt der Wartung?“

Um diese Fragen algorithmisch, d.h. mithilfe des Computers zu beantwor-ten, müssen Daten aus unterschied-lichen Quellen analysiert werden. Ein erster Teil des Projektes besteht darin, relevante Datenbestände zu identifi-zieren und auf ihre Tauglichkeit für die algorithmische Datenanalyse zu untersuchen. Die Daten werden dabei von den Partnern BMW Motoren und BRP-Powertrain geliefert. Vier wichtige Datenquellen lassen sich dabei identifi-zieren:

Meldungen der Steuerung, �Daten zu einzelnen Bearbeitungs- �schritten (Betriebsdaten),Transportinformationen und Qua- �litätsmessungen.

Interessant sind vor allem Informa-tionen zu Störungen der Maschine. So liefern einige Maschinen etwa die Störmeldung, dass die Maschine wegen eines „Notfalls“ ausgeschalten wurde. Aber auch weitaus weniger kritische Meldungen wie etwa das zu langsame Schwenken eines Greifarms. Auch Ver-zögerungen im Transport der Motor-teile sind ein wichtiger Indikator für Störungen. Schließlich können sich Störungen auch in minderer Qualität eines Motorteils zeigen, wie etwa Tole-

ranzabweichungen bei einer Kurbelwelle.

Historische Daten zu spei-chern ist die Grundlage für eine wissenschaftlich fun-dierte Datenanalyse. Nur anhand historischer Daten lassen sich erste Datenana-lysen durchführen und erste Hypothesen testen. Ziel der Forschung ist es, die besten Methoden zur Datenana-lyse in der Produktion zu finden. Dabei zeigt sich die beträchtliche Komplexität

der Motorenproduktion. Zwar gibt es Forschung zur Vorhersage der rest-lichen Lebenszeit eines Maschinenteils, doch scheinen diese Methoden in ihrer Anwendung sehr aufwändig zu sein. Problematischer ist, dass viele dieser Methoden stark spezialisiert auf be-stimmte Bauteile einer Maschine sind und daher in vielen Fällen nicht an-wendbar sind.

Um diese Schwierigkeiten zu über-winden, werden im laufenden For-schungsprojekt allgemeine Methoden der Datenanalyse getestet und weiter-entwickelt. Als vielversprechende Da-tenquelle erweisen sich die Meldungen der Maschinensteuerung. Störmel-dungen häufen sich, bevor eine Maschi-ne (automatisch) ausgeschaltet wird. Diese Beobachtung ist die Grundlage für Lernalgorithmen und die Vorher-sage von Stillständen der Maschine. Der Algorithmus lernt Wenn-Dann-Be-ziehungen, sogenannte Assoziationen. Ein Beispiel: Schwenkt der Greifarm nicht rasch genug (und häuft sich dieses Ereignis), dann kommt es mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einem Stillstand der Maschine.

Ein zweiter Ansatz ba-siert auf der Überlegung, dass die mangelhafte Qua-lität von Motorteilen ein Indikator für Störungen einer Maschine ist. Ein dritter Ansatz ist die zielge-richtete Installation neuer Sensoren. In beiden Fällen kommt eine Korrelations-analyse der Sensordaten zur Anwendung. Dabei sollen Auffälligkeiten in den Daten automatisch erkannt werden. Eine Auf-fälligkeit generiert dann eine Störmeldung. Diese

Störmeldungen sollen jene der Ma-schinensteuerung sinnvoll ergänzen. Als wissenschaftliche Grundlage die-nen dabei Algorithmen zur sogenann-ten „fault detection“. Abb. 5 enthält ein typisches Ergebnis eines solchen Algorithmus. Die X-Achse ist die Zeit über einen Tag. Die Y-Achse ist die Lei-stung eines elektrischen Geräts. Um die Mittagszeit wird eine Abweichung (Störung) der elektrischen Leistung (Real) von der erwarteten Leistung (Estimate) erkannt. Die Motivation der beschriebenen Ansätze ergab sich aus Gesprächen mit Experten von BMW Motoren und BRP- Powertrain. Erste Evaluierungen der Methoden zeigen, dass sich Störungen und Stillstände vor-hersagen lassen. Offen ist dagegen, ob die Vorhersagen so zuverlässig gemacht werden können, damit sie die tägliche Arbeit des Instandhaltungstechnikers sinnvoll erleichtern.

4. Integration in die Instandhal-tungsstrategie

In einem nächsten Schritt gilt es die Er-kenntnisse aus den installierten CM Sy-stemen und den generierten Modellen zur Störungsprognose in die Instand-haltungsstrategieplanung mittels ge-eigneter Planungsregeln zu integrieren. Im Idealfall lässt sich ein Algorithmus, der eine laufzeitabhängige Zunahme der Ausfallwahrscheinlichkeit prognos-tiziert, finden. Durch Vergleich der erwarteten Ausfallkosten für die näch-sten Betriebszyklen (z.B. Schicht) mit der Verminderung der durchschnitt-lichen Bauteilkosten durch die weitere Nutzung kann der optimale Ersatzzeit-punkt bestimmt werden. Letzterer ist

Abb. 4: Early Warning point

Abb. 5: Ergebnis eines Algorithmus zur Fault Detection (Traxler et al, 2015)


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mit der Instandhaltungs- bzw. Produk-tionsplanung zu harmonisieren. Eine Schwierigkeit wird hierbei die Integra-tion der Resultate der Vorhersage sein, da diese unsicher sind. Des Weiteren ist zu beachten, dass der Austausch einer Komponente Auswirkungen auf ande-re Komponenten haben kann.

Zusätzlich müssen Lösungen zur In-standhaltungsstrategiebestimmung für kritische Baugruppen bzw. Bauteile ge-funden werden, die kein CM zulassen und für die kein Prognosemodell an-wendbar ist. In Abhängigkeit von der Priorität und des charakteristischen Ausfallverhaltens, welche in den vo-rangegangenen Schritten bestimmt wurden, lassen sich unterschiedliche Vorgehensweisen für Instandhaltungs-strategien einer Betrachtungseinheiten ableiten:

Ausfallbezogene Instandhaltung �(reaktiv)Vorbeugende Instandhaltung (prä- �ventiv)Zustandsorientierte Instandhaltung �(prädiktiv)Technische Verbesserung (proaktiv) �

Jedenfalls müssen die Planungslogik und die Instandhaltungsstrategien im Regelkreis der Instandhaltung inte-griert und dynamisch an sich verän-dernde Bedingungen – Anlagenrisiko, Beanspruchungsgrad, Gesamtstrate-gie – angepasst werden. (Biedermann, 2015)

5. Zusammenfassung

Durch die Kombination von unter-schiedlichen Instandhaltungsstrate-gien, abgeleitet aus innovativen Ansät-zen in der Datenanalyse und dem CM, geht der Ansatz von „Smart Mainte-nance“ weit über traditionell etablierte Methoden hinaus. Auf diese Weise können technische Möglichkeiten und Grenzen aufgezeigt sowie die industri-elle Anwendung ökonomisch bewertet werden. Besonders die projektinternen Industriepartner BMW Motoren und BRP-Powertrain können durch die konkret erarbeiteten Methoden und Modelle in direkter Weise profitieren.

6. Das Projekt

Im Rahmen der FTI-Initiative (For-schung, Technologie und Innovation) „Produktion der Zukunft“, welche sich vor allem zentralen Fragestellungen

der sachgütererzeugenden Industrie widmet, startete Anfang September 2014 das von der österreichischen For-schungsförderungsgesellschaft (FFG) geförderte Forschungsprojekt „Smart Maintenance“. Das Projektkonsortium: Montanuniversität Leoben - Lehrstuhl Wirtschafts- und Bet r iebswis sen-schaften (Leitung), Software Com-petence Center Hagenberg, Mess-feld sowie BMW Motoren und BRP-Powertrain. Damit haben sich die führenden na-tionalen Experten auf ihren Gebie-ten zusammenge-schlossen, um an einem ressourcen-intelligenten anti-zipativen Instand-haltungsansatz zu forschen und ad-äquate Lösungen für die Industrie zur Verfügung zu stellen.

Literatur:

Biedermann, H. (2015): Smart Mainte-nance – Intelligente, lernorientierte In-standhaltung. In: Smart Maintenance. H. Biedermann (Hrsg.). Köln.Kinz, A., Bieder-mann, H. (2015): Anlagenspezifische Instandhaltungs-strategiewahl durch strukturierte Anla-genbewertung. In: Smart Maintenance. H. Biedermann (Hrsg.). Köln: TÜV Rheinland.Traxler, P., Gómez, P., Grill, T. (2015): A Robust Alterna-tive to Correlati-on Networks for Identifying Faulty Systems. In: Procee-

dings of the 26th International Work-shop on Principles of Diagnosis (DX-2015), Paris, pp. 11–18.

Autoren:

dipl.-Ing.

alfred Kinz


dr. Bernhard

Freudenthaler

Executive Head For-schungsschwerpunkt „data analysis Sy-stems“, Software Competence Center Hagenberg

dipl.-Ing. Ing.

Jutta Isopp

Geschäftsführerin Messfeld GmbH

dipl.-Ing. dr.mont.

Werner Schröder

Leiter Instandhaltung Mechanische Ferti-gung, BMW Motoren Steyr


toP-tHEMa

Dipl.-Ing. Alfred Kinz ist seit 2013 Uni-versitätsassistent am Lehrstuhl für Wirt-schafts- und Betriebswissenschaften an der Montanuniversität Leoben und beschäftigt sich in seiner Dissertation mit dem Thema „Lean Smart Main-tenance“. Er studierte Maschinenbau und Wirtschaftsingenieurswesen an der TU Graz. Seit 2015 ist er zusätzlich Geschäftsführer der Österreichischen technisch-wissenschaftlichen Vereini-gung für Instandhaltung und Anlagen-wirtschaft (ÖVIA).Dr. Bernhard Freudenthaler ist Executi-ve Head des Forschungsschwerpunktes „Data Analysis Systems“ am Software Competence Center Hagenberg. Sei-ne Forschungsinteressen umfassen vor allem die Themen Case-based Reaso-ning, Decision Support Systems sowie Situation Awareness und Assessment, wobei er mehr als 25 wissenschaftliche Publikationen veröffentlicht hat. Da-rüber hinaus leitet und koordiniert er zahlreiche nationale sowie internatio-nale Forschungsprojekte.“Dipl.-Ing. Ing. Jutta Isopp(Geschäftsführerin Messfeld GmbH,

Geschäftsführerin Trainingsakademie für Instandhaltung und Produktion).Im Jahr 2006 grün-dete Dipl.-Ing. Ing. Jutta Isopp die Messfeld GmbH. Die vier Hauptar-beitsgebiete von Messfeld umfassen Condition und En-ergiemonitoring, Industriemesstech-nik sowie Aus- und Weiterbildung. Durch intensive Einbringung in die In-standhaltungsforschung gewährleistet sie ihren Kunden Dienstleistungen ba-sierenden auf modernsten Methoden.Dipl.-Ing. Dr.mont. Werner Schröder: Leiter Instandhaltung Mechanische Fertigung, BMW Motoren Steyr.Werner Schröder studierte Wirtschafts-ingenieurwesen-Maschinenbau mit der Vertiefung Managementwissen-schaften. Er promovierte 2009 an der Montanuniversität Leoben, Lehrstuhl Wirtschafts- und Betriebswissen-

dipl.- Ing. (FH)

andreas Schlegel

Central Maintenance bei BrP- Powertrain

schaften im Bereich Instandhaltungs-management und war von 2005 bis 2014 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am selben Lehrstuhl tätig. Seit 2015 ist Werner Schröder Leiter Instandhaltung der Mechanischen Fertigung bei BMW Motoren in Steyr.Dipl.- Ing. (FH) Andreas Schlegel stu-dierte Automatisierungstechnik an der FH Wels. Danach war er 13 Jahre bei namhaften Ist Tier Lieferanten im Au-tomotive- Bereich tätig, vorwiegend in Führungspositionen. Seit 2015 ist er für den Bereich Central Maintenance bei BRP- Powertrain zuständig.

Hochwertige Gewindefittings und PRIMOFIT-Klemmverbinder aus Temperguss

Georg Fischer Fittings GmbH in Traisen gilt als Kompetenzzentrum für die Produktion von Rohrverbindungsteilen aus Temperguss.

Heute produziert und vertreibt Georg Fischer Traisen 53 Mio. Tempergussfi ttings und PRIMOFIT-Klemmverbinder pro Jahr.

Qualität und Nachhaltigkeit einer Produktinnovation.

Georg Fischer Fittings GmbHTel.: +43(0)2762/90300-0fi ttings.ps@georgfi scher.comwww.fi ttings.at

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robert Bernerstätter, tanja Nemeth, robert Glawar, Christoph Habersohn,

Hubert Biedermann

Instandhaltung 4.0

Sicherung der Produktqualität und anlagenverfügbarkeit durch einen echt-zeitbasierten Instandhaltungsleitstand Ziel des durch die FFG (Forschungsförderungsgesellschaft) geförderten Projektes „Instandhaltung 4.0“ ist die Ent-wicklung eines Instandhaltungsleitstandes, welcher Daten aus verschiedenen Quellen verknüpft, um Ausfallzeitpunkte von Anlagenelementen zu prognostizieren. Das Projektkonsortium besteht aus dem Institut für Managementwissen-schaften, als Konsortialführer, dem Institut für Fertigungstechnik (IFT), beide von der TU Wien, dem Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften (WBW) der Montanuniversität Leoben, der Pimpel GmbH und der Opel Wien GmbH. An den Bearbeitungszentren der Opel GmbH wird der Instandhaltungsleitstand entwickelt, der Daten aus der Qualitätssicherung, dem Produktionsprogramm, der Instandhaltungsdatenbank und eines Simulators, welcher von der Pimpel GmbH und dem IFT entwickelt wird, verknüpft. In Verbindung mit den Schlüssen aus einem Datamining-Modell, welches das WBW entwickelt, wird ein Regelwerk für die prädiktive Instandhaltung abgleitet.

Einleitung

Die Anforderungen an die Wirtschaft und Industrie in den Bereichen Inno-vation, Flexibilität und Komplexität nehmen stetig zu. Durch die Individua-lisierung der Kundenwünsche und die damit verbundene steigende Produkt-vielfalt kommt es zu einer Vermehrung der Rüstvorgänge, was u. a. zu mehr nicht-produktiver Zeit führt. Kürzere Bestellzyklen und oft ändernde Kun-denwünsche erfordern eine schnelle und aggregierte Übersicht der pla-nungs- und steuerungsrelevanten Daten (Spath et al. 2013). Mittels der im Begriff Industrie 4.0 verknüpften Konzepte insbesondere der Datenintegration zu

cyber-physikalischen Systemen kann vorstehend genannten Entwicklungen entsprochen werden. In diesem Kon-text steht die Instandhaltung vor neuen Herausforderungen. Durch den Einsatz von Sensortechnologien und Datena-nalysemethoden rückt die Schwachstel-lenanalytik und folglich ein modernes Wissensmanagement immer stärker in den Fokus. Die Aufbereitung von Daten kombiniert mit Expertenwissen zum Ziehen von Schlüssen ist der Kern einer prädiktiven Instandhaltung. (Bie-dermann, 2015). Letztere soll die durch die zunehmende Anlagenkomplexität und Verknüpfung notwendige Verfüg-barkeit und Zuverlässigkeit sicherstel-len.

Konzept des Instandhaltungsleit-standes

Um den Herausforderungen einer prä-dikativen Instandhaltung gerecht zu werden, wird ein Instandhaltungs-Leit-stand für Produktionsanlagen entwi-ckelt, der durch die Verknüpfung von Echtzeit-Maschinensteuerungsdaten, Condition Monitoring Daten, histo-rischen Qualitätsmess- und Ausfall-daten sowie dem impliziten Wissen der Instandhaltungsmitarbeiter, Ausfall-zeitpunkte prognostiziert und bereits während der Produktion Qualitätsab-weichungen erkennt (vgl. Abbildung 1).

Dem Leitstand liegt ein Regelwerk zu Grunde, welches zusätzlich durch

Foto: Opel Wien GmbH


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zustandsorientierte Störungsdiagnos-tiken wie etwa ein Simulationsverfah-ren und ein datenbasiertes Verfahren wie Datamining unterstützt wird und antizipative Instandhaltungsmaß-nahmen vorschlägt.

Die Methodik wird mit folgenden 4 Schritten umgesetzt (vgl. Tabelle 1):

Schritt 1: Um das Verhalten des betrachteten Systems, im konkreten

Anwendungsfall ein System aus meh-reren Werkzeugmaschinen, in seinem vollen Funktionsumfang zu erfassen, werden die Betriebsmittel bis auf Kom-ponentenebene strukturiert dargestellt. Den Elementen werden aufgezeichnete Maschinen- und Belastungsdaten, wie beispielsweise Positionen der Werk-zeugschlitten, Stromaufnahme der An-triebseinheiten, Werte von Beschleu-nigungs- und Temperatursensoren, zugeordnet und real auftretende Last-kollektive erfasst.

Schritt 2: Parallel zu Schritt 1 wer-den historische Maschinen-, Produkt-

qualitäts- und P r o z e s s d a t e n ausgewertet. Das Generieren von Ur s a c h e -W i r-k u n g s z u s a m -menhängen aus diesen Datensät-zen ermöglicht einerseits die sy-stematische Iden-tifikation von Ausfalleffekten und andererseits das Ableiten von

instandhaltungsrelevanten Maschinen-parametern. Durch das angewandte Simulationsverfahren können in Ver-bindung mit Werkzeugdaten Prozess-kräfte abgeschätzt werden, woraus als Ergebnis bereits zukünftig auftretende Lastkollektive für ein entsprechendes NC-Programm abgeleitet werden kön-nen.Schritt 3: Anschließend können die

Belastungsprofile von Maschinen gleicher Bau-art, aber unter-s c h i e d l i c h e m Produktspektrum verglichen und mit den über den betrachteten Zeitraum aufge-zeichneten Aus-fallsprotokollen in Verbindung gebracht werden, um Aussagen über verschleiß-bestimmende Ein-flussgrößen zu er-halten. In weiterer Folge können unterschiedliche

Belastungsszenarien auf dem entwi-ckelten Simulator durchlaufen und somit die möglichen Belastungsfälle klassifiziert und validiert werden.

Schritt 4: Im letzten Schritt werden allgemein gültige Regeln aus den zuvor ermittelten Datensätzen entwickelt. Die Ableitung der Planungsregeln soll dabei durch die Anwendung von Data-Mining Methoden unterstützt werden.

Mittels derselben und der Verknüp-fung im Leitstand können halbautoma-tische und regelbasierte Datenverknüp-fungen durchgeführt werden.

Mit Hilfe der generierten Informati-onen und der Verknüpfung dieser mit aktuellen Planungsdaten aus der Pro-duktion, können folgende Ergebnisse im Leitstand erzielt werden:

Transparente Darstellung über re- �levante Kennzahlen und Kosten in der InstandhaltungTransparenz über den aktuellen �Anlagenzustand, z.B. Abnutzungs-vorrat und Verschleißentwicklung der KomponentenVisualisierung von zukünftigen �Produktqualitäts- und Verschleißt-rendsVorschläge zu zukünftig notwen- �digen Instandhaltungsmaßnahmen unter Berücksichtigung von in-standhaltungsstrategischer Prioritä-ten, Ersatzteilbevorratung und ggf. weiterer externer Einflussgrößen

Simulator

Voraussetzung für den Leitstand ist eine zuverlässige Datenbasis aufgrund de-rer eine vorausschauende Berechnung des Ausfallzeitpunkts einer Maschine, bzw. einer Maschinenkomponente möglich ist. Dabei wird für gefährdete Komponenten einer Maschine ein Ab-nutzungsvorrat definiert, der durch die historische Produktion aufgebraucht wurde. Anhand des Produktionspro-grammes kann in weiterer Folge die zukünftige Abnutzung berechnet und bei unterschreiten eines Schwellwertes ein entsprechender Instandhaltungs-auftrag ausgelöst werden (siehe Abbil-dung 2).

Basis dieser Berechnung bildet der Abnutzungsfortschritt (z.B. Ver-schleiß), der durch jedes gefertigte Teil an einer Maschinenkomponen-te verursacht wird. Eine Möglichkeit für diese Bestimmung besteht in ei-ner analytischen Betrachtung der Le-bensdauer und einem entsprechenden Rückrechnen auf ein einzelnes Teil. Als prägnantes Beispiel kann hier ein Kugelgewindetrieb genannt werden, dessen Lebensdauer neben statischen Werten primär von Drehzahl und Last abhängig ist. Durch geeignete Umfor-mung der Lebensdauergleichung nach DIN ISO 3408-5 ist es hierbei möglich einzelne zeitliche Beanspruchungen skaliert herauszuheben und somit als Abnutzung zu definieren.

Voraussetzung für diese Berechnung ist die Kenntnis des zeitlichen Verlaufs

Abbildung 1: Kombination von Maschinen-, Produktqua-litäts- und Prozessperspektive

© Fraunhofer Austria 2

Schritt 1: Framework EntwicklungAbbildung der Produktionsanlagen auf Komponentenebene mitzugehörigen Lastprofilen

Identifikation und Übertragung von Produktionszustand einerRealanlage auf entwickelte Systematik

Schritt 2: Datenanalyse und Simulationsstudie

Auswahl und Vorbereitung der historischen Daten (Maschinen ,Produkt und Prozessdaten), Condition Monitoring Daten undBelastungsdatenUntersuchung von instandhaltungsrelevanten Daten, umRückschlüsse auf Last induzierte Abnutzung undQualitätsabweichungen abzuleiten

Schritt 3: Identifikation von Belastungseinflüssen

Klassifikation und Korrelation unterschiedlicherBelastungsszenarienAbleitung, Validierung und Verdichtung der Belastungseinflüsse

Schritt 4: Entwicklung eines integrativen IH Ansatzes

Ableitung von allgemein gültigen RegelnImplementierung und Testlauf der Reaktionsmodelle im Leitstand

Tabelle 1: Methodik des Instandhaltungsleitstandes


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der Belastung und der Drehzahl für eine Achse während eines Bearbei-tungszyklus. Für bereits existierende NC-Programme besteht hierbei die Möglichkeit diese Daten direkt aus den Antrieben auszulesen und die Ab-nutzung der Maschinenkomponente bei diesem Produktionsprogramm zu berechnen. Im Fall von neuen Pro-duktionsprogrammen (wechselnde Produkte, wechselnde Reihenfolge) müssen die Belastungs- und Drehzahl-profile mittels Simulation gewonnen werden. Ausgangspunkte für diese Simulation sind dabei die 3D-CAD Daten des Fertigungsteils, vorliegende Maschinendaten und das NC Pro-gramm. Zuerst erfolgt eine Bahnaufbe-reitung im Programm CHECKitB4®. Dabei werden aus den CAD- und NC

Dateien die Achspositionen, Geschwin-digkeiten und Beschleunigungen sowie das Zerspanungsvolumen für die Wei-terverarbeitung zur Verfügung gestellt. Anschließend erfolgt im Zuge der Dy-namikberechnung eine Kalkulation der Achs- und Lagerlasten auf Basis eines Mehrkörpermodells. Hierzu wer-den sowohl die Beschleunigungskräfte

in Abhängigkeit der Schlittenpo-sitionen als auch die Prozesskräfte anhand des Zer-spanungsvolumens berücksichtigt. Im letzten Schritt wird die Abnutzung einzelner Maschi-nenkomponenten anhand der vor-liegenden Lasten,

Geschwindigkeiten bzw. Schaltvorgän-gen in der Abnutzungsberechnung be-stimmt (siehe Abbildung 3).

Der Vorteil der simulativen Abnut-zungsbestimmung liegt in der Generie-rung eines weiteren Optimierungspara-meters für NC Programme. Gegenwärtig fokussieren Programmoptimierungen auf einer Reduzierung der Fertigungs-zeiten, um hierdurch einen möglichst großen Durchsatz zu erreichen. Durch die Abnutzungsberechnung ist es mög-lich zusätzlich die Belastung einzelner Maschinenkomponenten zu berück-sichtigen und zu minimieren. So kann beispielsweise durch drehen der Be-arbeitungsebenen die Lastverteilung auf die Achsen geändert werden, um Beanspruchungen von stark belasteten Komponenten auf gering belastete Ma-

schinenelemente zu transferieren. Hierdurch ergibt sich eine gleich-mäßigere Abnut-zung der gesamten Maschine mit dem Ziel die Instandset-zungszeitpunkte aller Komponen-ten aufeinander zeitlich zu harmo-nisieren, um diese wenn möglich im Zuge einer einzel-nen Instandset-zung gemeinsam zu tauschen.

Datenanalyse

Ziel von Datamining ist es Muster und Zusammenhänge in großen und auf den ersten Blick unzusammenhän-genden Datenmengen zu finden. Mit einem strukturierten Vorgehen soll ein Regelwerk abgeleitet werden, welches Vorhersagen für den Leitstand möglich

macht. Am geeignetsten erweist sich der CRISP-DM Zyklus, welcher ein be-sonderes Augenmerk auf das Verständ-nis der Produktionsprozesse und der Daten legt. Dies ist nötig, um falsche Annahmen zu vermeiden und richtige Schlüsse durch ideal abgestimmte Mo-delle zu ziehen.

Die Phase der Modellierung bein-haltet die wichtigen Schritte der Daten-transformation und der Anwendung des eigentlichen Datamining Algorith-mus. Die Datentransformation über-führt die Daten in eine Form, auf die der Algorithmus angewandt werden kann. Dies umfasst entweder eine ein-fache Skalentransformation von z.B. metrisch skalierten Daten in binär skalierte Daten oder die Umwandlung eines Signals in eine Form, die von anderen eindeutig unterscheidbar ist. (Wirth & Hipp, 2000)

Im Falle des Projektes Instand-haltung 4.0 wird die AMT-Methode auf Daten des Condition Monitoring angewandt. Die Methode erlaubt es das Messsignal der Stromaufnahme beim Verfahren der Spindel auf weni-ge charakteristische Größen zu kom-primieren (Schenkendorf & Böhm, 2014). Mit diesen kann ein Trendver-lauf (Abbildung 4) gebildet werden. Trendumbrüche werden in weiterer Folge mit instandhaltungsrelevanten Aufzeichnungen abgeglichen. Kommt es zu eindeutig zuordenbaren und re-produzierbaren Übereinstimmungen, kann eine Ausfallprognose erstellt wer-den. Der Abgleich mit den instandhal-tungsrelevanten Daten ist die Externa-lisierung des Expertenwissens. Um zu vermeiden, dass Zuordnungen getrof-fen werden, welche die Realität nicht wiedergeben und somit das Ergebnis verfälschen, müssen Experten aus dem Unternehmen in diesen Schritt einbe-zogen werden.

Eine ähnliche Vorgehensweise kommt bei den Qualitätsdaten zur Anwendung. Eine komplexe Transfor-mation des Signals ist nicht nötig. Die Herausforderung liegt im Finden in-direkter Zusammenhänge. Während Daten aus dem Condition Monitoring im Idealfall direkt an der betroffenen Komponente aufgenommen werden, sind Änderungen in der Qualität (siehe Abbildung 4) nicht direkt auf Probleme an einer Komponente umlegbar. Die größte Problematik stellen zum einen ein ggf. zu geringes Sample instand-

Abbildung 2: Abnutzung einer Komponente

Abbildung 3: Programmstruktur Komponentenabnut-zung


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haltungsrelevanter Daten und zum anderen Interdependenzen zwischen einzelnen Komponentenabnutzungen und den Qualitätsverläufen dar.

Aus der Messkurve der Qualitäts-messung werden mithilfe statistischer Verfahren Merkmale extrahiert. Diese können mit einem Klassifikationsbaum den Instandhaltungsfällen zugeordnet werden. Abhängig von der Größe des Samples und der Reproduzierbarkeit der Muster ergibt sich eine Klassifika-tionsgüte. Der große Vorteil eines Klas-sifikationsbaumes besteht darin, dass daraus direkt ein Regelwerk abgeleitet werden kann, welches in den Leitstand einfach integrierbar ist.

Zusammenfassung

Das Projekt „Instandhaltung 4.0“ ver-bindet mit der Kombination unter-schiedlicher Datenquellen und der Abbildung physischer Prozesse in einer Simulation wichtige Teilaspekte der In-dustrie 4.0. Damit wird die Instandhal-tung um wichtige Methoden erweitert und als „Smart Maintenance“ die Basis für „Smart Factory“.

Mit der Aufbereitung und Visuali-sierung der Ergebnisse bietet der Leit-stand einen einfach zu beziehenden Mehrwert für den Industriepartner Opel GmbH in Form einer wertschöp-fenden Instandhaltung.

Literatur

Biedermann, H. (2015): Smart Mainte-nance – Intelligente, lernorientierte In-standhaltung. In: Smart Maintenance. H. Biedermann (Hrsg.). Köln: TÜV, Rheinland.Schenkendorf, R.; Böhm, T. (2014): Aspekte einer datengetriebenen zu-standsabhängigen Instandhaltung

– (Teil1) Infor-mative Merk-malsextraktion als Basis einer zuverlässigen Zu-standsdiagnose. In: EI – Der Ei-senbahningeni-eur.Spath, D.; Gan-schar, O.; Ger-lach, S.; Hämmer-le, H.; Krause, T.; Schlund, S.

(2013): Produktionsarbeit der Zukunft - Industrie 4.0. Stuttgart: Fraunhofer Verlag.Wirth, R.; Hipp, J. (2000): CRISP-DM Towards a standard process model for data mining. In: Proceedings of the 4th international conference on the practical applica-tion of knowledge discovery and data mining.

Autoren:

Dipl.-Ing. Robert Bernerstätter ist seit 2014 Projekt-mitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Bet r iebswis sen-schaften an der Montanuniversi-tät Leoben. Sein Tätigkeitsfeld am Lehrstuhl liegt im Anlagenmanage-ment in Kombina-tion mit Big Data Analytics.

Dipl.-Ing. Tanja Nemeth ist seit zwei Jahren als wissenschaftliche Mitarbeiterin im Geschäftsbereich Produktions- und Logistikmanage-ment der Fraun-hofer Austria Research GmbH sowie am Institut für Management-wissenschaften der

TU Wien im Bereich Betriebstechnik und Systemplanung tätig.

Dipl.- Ing. Robert Glawar ist als wissen-schaftlicher Mitarbeiter im Geschäfts-bereich Produktions- und Logistik-management der Fraunhofer Austria Research GmbH sowie am Institut für Managementwissenschaften der TU Wien im Bereich Betriebstechnik und Systemplanung tätig.

Dr. Christoph Habersohn absolvierte das Studium des Maschinenbaus an der Technischen Universität Wien und ist seit 2008 als wissenschaftlicher Mit-arbeiter am Institut für Fertigungstech-nik und Hochleistungslasertechnik der TU Wien beschäftigt.

Abbildung 4: Möglicher Merkmals- bzw. Messverlauf

dipl.-Ing. robert

Bernerstätter

Projektmitarbeiter am Lehrstuhl für Wirt-schafts- und Betriebs-wissenschaften, Montanuniversität Leoben

dipl.-Ing.

tanja Nemeth

Wissenschaftliche Mitarbeiterin Fraunho-fer austria research GmbH

dipl.-Ing.

robert Glawar

Wissenschaftlicher Mitarbeiter Fraunho-fer austria research GmbH


toP-tHEMa

Bernd Kleindienst, Hubert Biedermann

Instandhaltungs-Controlling als Baustein von Smart Maintenance Das Instandhaltungs-Controlling bildet einen zentralen Baustein einer intelligenten und lernorientierten Instandhal-tung (IH). Dank Industrie 4.0 wird die wirtschaftliche Erfassung und Speicherung von großen Datenmengen möglich. Diese Daten können vom IH-Controlling für die effektive Analyse, Steuerung und Kontrolle genutzt werden. Dazu ist es allerdings nötig einen Überblick über diese Daten zu behalten. Schlanke Kennzahlencockpits die auf den kritischen Erfolgsfaktoren der Instandhaltung beruhen können dabei helfen. In Kombination mit einem geschlossenen Regel-kreis ermöglichen es diese, Maßnahmen abzuleiten und die Instandhaltung auf eine permanente Lernorientierung auszurichten. Dieser Artikel zeigt wie ein ganzheitliches IH-Controlling aufgebaut, IH-Cockpits entwickelt sowie die Beziehungen zwischen Key Performance Indikatoren identifiziert werden können.

Einleitung

Die Instandhaltung kann einen wesent-lichen Beitrag zur Steigerung der Wert-schöpfung leisten. Dazu ist neben einer verschwendungsminimierten Ausge-staltung auch eine hohe Wirksamkeit der Tätigkeiten notwendig. (Bieder-mann, 2016) Neue Informations- und Kommunikationstechnologien erlau-ben es Betriebsmittel, Maschinen und Logistiksysteme zu einem Internet der Dinge und Dienste zu vernetzen. Im deutschsprachigen Raum hat sich in diesem Zusammenhang der Begriff In-dustrie 4.0 etabliert. (Spath et al., 2013) Immer leistungsstärkere Sensoren und Aktoren in Kombination mit neuen Speichertechnologien ermöglichen die wirtschaftliche Erfassung von großen Datenmengen. Die erfassten Daten können in zentralen Clouds gespei-

chert werden, welche einen weltwei-ten Zugriff ermöglichen. (Schuh et al., 2015) Diese Daten bieten Potenzial für eine effektive Analyse, Steuerung und Kontrolle der Produktion als auch der Instandhaltung. Dazu muss es jedoch gelingen einen Überblick über die Daten zu behalten. Schlanke Kenn-zahlencockpits können dabei helfen. Diese sollten nicht mehr als 25 Kenn-zahlen beinhalten. Aufgrund des viel-schichtigen Leistungsspektrums der Instandhaltung und einer möglichen gegenseitigen Beeinflussung der unter-schiedlichen Leistungsbereiche ist es notwendig ein Controllinginstrumen-tarium zu nutzen, welches ein mög-lichst ganzheitliches Bild liefert.

Hierfür müssen aussagekräftige und verwertbare Informationen aus den großen Datenmengen gewonnen werden. Man spricht in diesem Zusam-

menhang auch von „Smart Data“. Die Daten werden zu wenigen Key Perfor-mance Indikatoren (KPIs) verdichtet. Basierend auf diesen können Entschei-dungen getroffen und Maßnahmen ab-geleitet werden. (Deisenroth, 2014)

IH-Controlling

In der klassischen Instandhaltung dient das Auftragswesen vorwiegend der Do-kumentation sowie Abrechnung und nicht der Schwachstellenbeseitigung und Optimierung. Des Weiteren sind Leistungsziele nur unzureichend fi-xiert, die Organisation ist funktional aufgebaut und Anlagen werden über-wiegend ausfallorientiert betrieben. (Biedermann, 2015) Moderne Ansät-ze legen mehr Wert auf eine voraus-schauende und ressourceneffiziente Instandhaltung. Smart Maintenance

Foto: Fotolia


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nutzt die Vernetzung der bislang iso-liert bestehenden IT-Systeme sowie die Möglichkeiten die Industrie 4.0 bietet. So entsteht eine intelligente lernori-entierte Instandhaltung welche die Instandhaltungsstrategie dynamisiert. Hierbei kommt dem Ziel- und Con-trollingsystem eine besondere Rolle zu. (Biedermann, 2016) Um dieser gerecht zu werden sind ausgereifte Control-ling-Systeme, wie Performance Mea-surement und Management Systeme (PMM-Systeme) notwendig.

Das IH-Controlling stellt die not-wendigen Informationen für instand-haltungsbezogene Entscheidungen zur Verfügung. Es ist Teil des Führungsin-strumentariums und hilft Leistungs-transparenz zu schaffen. (Biedermann, 2015) Ein ausgereiftes IH-Controlling adressiert sowohl die Kundenorientie-rung als auch die Prozesseffizienz und die lernorientierte Mitarbeiter- und Wachstumsperspektive. Dadurch ist es möglich die Leistung der Instandhal-tung transparent zu machen, die Ent-wicklung im Sinne von Lean Smart Maintenance darzustellen und not-wendige Maßnahmen für die Weiter-entwicklung abzuleiten.

Dazu sind ein geschlossener lern-orientierter Regelkreis sowie eine Ausrichtung auf die strategischen Er-folgsdimensionen der Instandhaltung notwendig. Abb. 1 zeigt den Regel-kreis der Instandhaltung mit seinen Wirkungszusammenhängen. Das PMM-System wird von den Zielen mit Erfolgspotenzialbezug abgeleitet (sie-he nächster Abschnitt) und fungiert als zentrales Steuerungsinstrument.

Kommt es zu Abweichungen von den Zielwerten oder unvorhergesehenen Entwicklungen, so werden Maßnah-men festgelegt. Datenanalysemetho-den helfen dabei die Ursachen sowie die richtigen Hebel für die Optimie-rung zu identifizieren. Die gewonnen Erkenntnisse werden im Sinne von Double-Loop-Learning genutzt um das Zielsystem zu hinterfragen und weiter-zuentwickeln.

Entwicklung eines IH-Cockpits

Kennzahlencockpits bilden den zen-tralen Teil eines PMM-Systems. Durch eine Fokussierung auf die für die In-standhaltung wesentlichen Aspekte ist ein umfassender Überblick bereits mit wenigen Kennzahlen möglich. Ziel ist es, dass das IH-Cockpit ein möglichst ganz-heitliches Bild der Instandhaltung wie-dergibt und die un-terschiedlichen Lei-stungsdimensionen berücksichtigt. Dazu ist es notwendig das PMM-System auf die kritischen Erfolgsfak-toren der jeweiligen IH-Abteilung aus-zurichten. Um diese Faktoren zu bestim-men hat sich eine kombinierte Top-Down- und Bottom-Up-Vorgehensweise als zielführend erwie-

sen. Zu Beginn werden die Strategie-dokumente, die IH-Politik sowie das IH-Zielsystem analysiert und Erfolgs-faktoren abgeleitet. Zusätzlich werden die Mitarbeiter in die Ableitung und Festlegung der Erfolgsfaktoren ein-gebunden. Folgende Fragestellungen sollten unter anderem beantwortet werden (Kleindienst et al., 2015):

Wer sind die wichtigsten Stakehol- �der der Instandhaltung? Welche Bedürfnisse/Ansprüche/Anforde-rungen haben diese an das Asset Management?Daraus abgeleitet, was sind die wich- �tigsten strategischen Zielsetzungen der Instandhaltung?Wann ist die Instandhaltung erfolg- �reich? Was ist dazu nötig?Worin bestehen die größten He- �rausforderungen für die Instandhal-tung?

Werden die Erfolgsfaktoren aus Sicht der Mitarbeiter mit den Ergebnissen der Dokumentenanalyse abgeglichen, so zeigt sich wie stark die IH-Politik bei den Mitarbeitern verankert ist. Die identifizierten Erfolgsfaktoren bilden die Basis für Kennzahlen-Workshops, in welchen gemeinsam mit den Mitar-beitern die Struktur des IH-Cockpits erarbeitet wird. Die Einbindung der Mitarbeiter erhöht die Identifikation derselben mit den Kennzahlen sowie dem PMM-System. Des Weiteren bildet dies die Basis für die Lernorientierung („smart“) der Mitarbeiter aber auch der Organisation und ermöglicht eine Wei-terentwicklung im Sinne von Double-

Abb. 1: Regelkreis der Instandhaltung (Biedermann, 2008)

Abb. 2: Vorgehen Kennzahlenworkshop (Klein-dienst et al., 2015)


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Loop-Learning. Der schematische Ab-lauf eines solchen Workshops wird in Abb. 2 visualisiert.

Zu Beginn des Workshops wird die Ausgangssituation erörtert und die Ziele des Projekts besprochen. Es müssen mögliche Ängste abgebaut und der Nutzen des IH-Cockpits den Mit-arbeitern vermittelt werden. Danach werden die im Vorfeld erarbeiteten Erfolgsfaktoren besprochen und pri-orisiert. Daraus ergeben sich kritische Erfolgsfaktoren, welche im Anschluss den Cockpit-Perspektiven zugeordnet werden. Es empfiehlt sich zu Beginn von den vier Standardperspektiven der Balanced Scorecard auszugehen (Finan-zen, Kunde, Prozesse, Lernen und Ent-wicklung). Falls Erfolgsfaktoren nicht in eine dieser vier Perspektiven passen, so kann das Cockpit um eine weitere Perspektive erweitert oder die Stan-dardperspektiven angepasst werden. Im letzten Schritt werden gemeinsam mit den Mitarbeitern KPIs erarbeitet, mit denen sich die kritischen Erfolgs-faktoren quantifizieren lassen bzw. deren Entwicklung darstellen lässt. Es gibt zahlreiche Kennzahlenkataloge die hier Ideen liefern können. Jeder Vorschlag sollte jedoch im Team be-sprochen werden. Die Akzeptanz von im Workshop erarbeiteten Kennzahlen ist meist höher als bei Top-Down vorge-gebenen Standardkennzahlen.

Bei der Festlegung von KPIs ist da-rauf zu achten, welche Daten in wel-cher Form vorhanden sind. Es sollte immer die Aussagefähigkeit des KPIs im Zusammenhang mit dem nötigen Erhebungsaufwand kritisch hinterfragt werden. Das Ergebnis des Kennzahlen-Workshops ist eine grobe Struktur des

Cockpits sowie ein Kennzahlenvorschlag für die einzelnen Perspektiven. Die im Workshop erarbei-teten Kennzahlen-definitionen müssen noch weiter verfeinert und Zielwerte fest-gelegt werden. Dazu wird am Ende des Workshops ein Ver-antwortlicher für jeden KPI festgelegt. Dieser erarbeitet ein Kennzahlendefiniti-onsblatt, welches eine einheitliche Interpre-tation der Kennzahl

sicherstellen soll. Abb. 3 zeigt mögliche Inhalte eines Kennzahlendefinitions-blatts. Zusätzlich muss der Controlling- und Reportingprozess festgelegt sowie ein Visualisierungskonzept (Visuelles Management) ausgearbeitet werden.

Zusammenhänge zwischen den KPIs identifizieren

Die kritischen Erfolgsfaktoren sowie die daraus abgeleiteten KPIs können sich gegenseitig beeinflussen. Diese Zu-sammenhänge sollten identifiziert und bei der Analyse und Steuerung berück-sichtigt werden. Eine genaue Bestim-mung der Beziehungen ist meist nicht möglich. PMM-Systeme berücksich-tigen neben finanziellen Kennzahlen auch nicht monetäre Größen. Daher lässt sich meist kein mathematischer Zusammenhang zwischen den KPIs feststellen. Ein möglicher Weg die ge-genseitige Beeinflussung zu bestimmen ist es Datenanalytik zu nutzen. Dies gestaltet sich jedoch als kom-plexes Unterfangen, da Kenn-zahlen verschieden schnell auf Veränderung reagieren sowie unterschiedliche Periodizität haben können. Des Weiteren gibt es zahlreiche externe Ein-flussfaktoren, die sich auf die KPIs auswirken können. Zu-sätzlich ist vor allem bei neu-en KPIs die dafür notwendige Datenbasis nicht vorhanden.

Ein möglicher Ausweg ist eine qualitative Bestimmung der Beziehungen mittels ei-ner Vester-Matrix. Hier wird die Beziehung zwischen den

einzelnen KPIs vom Team bewertet. Es werden die KPIs auf der x-Achse und der y-Achse aufgetragen und die ge-genseitige Beeinflussung anhand einer Skala von 0 (keine Beeinflussung) bis 3 (starke Beeinflussung) beurteilt. Jedes Element wird mit jedem in Beziehung gestellt. (Stollmayer, 2012) Es gibt un-terschiedliche Vorgehensweisen für die Bewertung:

Gemeinsames Bewerten der Team- �mitglieder in einem WorkshopGetrenntes Ausfüllen der Matrix �und Bilden eines Durchschnitt-wertsGetrenntes Ausfüllen der Matrix �und Diskussion von Beziehungen bei denen es große Unterschiede in der Auffassung gibt sowie anschlie-ßende Neubewertung

Die dritte Variante verbindet die Vor-teile der ersten beiden. Dazu wird die Bewertungsmatrix an die Teammit-glieder gesendet. Die Ergebnisse werden konsolidiert und ein Durchschnittswert gebildet. Beziehungen bei denen eine hohe Standardabweichung zwischen den Einzelbewertungen vorliegt wer-den in einem Workshop besprochen. In diesem Workshop wird erörtert welche Beziehungen die einzelnen Mitarbeiter sehen und im Anschluss eine Neube-wertung durchgeführt. Dieser Prozess stärkt maßgeblich das Verständnis für die KPIs, das PMM-System sowie die Zusammenhänge in der Instandhal-tung.

Zusätzlich zur Vester-Matrix wird eine Präferenzmatrix erstellt mithilfe der die Wichtigkeit der KPIs aus Sicht des Managements festgelegt wird. Kombiniert man die Ergebnisse der bei-den Matrizen, so ergibt sich das Aktiv-Passiv-Portfolio (siehe Abb. 4). Dabei

Abb. 3: Inhalt der Kennzahlendefinitionsblätter

Abb. 4: Aktiv-Passiv-Portfolio (Stollmayer, 2012)


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gibt die Passivstärke an wie stark ein KPI von den anderen beeinflusst wird und die Aktivstärke wie stark dieser an-dere KPIs beeinflusst. Die Blasengröße symbolisiert die Wichtigkeit des KPIs. (Stollmayer, 2012) Weisen KPIs eine hohe Aktivstärke auf so handelt es sich um Treibergrößen.

Diesen sollte besonders hohe Auf-merksamkeit gewidmet werden, da sie Veränderungen vorzeitig erkennen las-sen. Durch diese Methode wird sicher-gestellt, dass wesentliche Kennzahlen selektiert werden und eine überschau-bare Anzahl derselben eine effiziente Steuerung ermöglicht. Durch unter-schiedliche Reportingintervalle wird die Übersichtlichkeit weiter erhöht. So werden nur einige wenige Kennzahlen täglich betrachtet.

Management Summary

Ein ganzheitliches IH-Controlling bil-det einen zentralen Baustein von Smart Maintenance Ansätzen. Es ermöglicht die Analyse, Steuerung und Kontrolle der Instandhaltung und zeigt die durch Smart Maintenance erzielten Verände-rung auf. Ein zentrales Element dabei bilden Kennzahlencockpits. Zur Si-cherstellung des Commitments und der Lernkultur, ist es notwendig die Mitarbeiter bei der Entwicklung der Cockpits einzubinden.

Literatur

Biedermann, H. (2008): Anlagenma-nagement: Managementinstrumente

zur Wertsteigerung. 2., vollst. überarb. und aktualisierte Aufl., Köln: TÜV Media.Biedermann, H. (2015): Die Arbeits-organisation der Instandhaltung im Kontext zu Indus-trie 4.0. In: Indus-trie 4.0 Manage-ment, Jg. 31, Nr. 3, S. 45–48.Biedermann, H. (2016): Lean Smart Maintenance. In: Biedermann, H. (Hrsg.): Industrial Engineering und Management: Beiträge des Techno-Ökonomie-Forums der TU Austria. Wiesbaden: Springer Gabler.Deisenroth, R. (2014). Mit Kennzahlen zur effizienten Produktion. In: Produc-tivity Management, Jg. 2014, Nr. 5, S. 43–45.Kleindienst, B.; Samac, K; Biedermann, H. (2015): Effizienz in der Produktion: Potenziale zur Optimierung der Pro-duktion durch die richtigen Kenn-zahlen erkennen und nutzen. In: In-dustrie 4.0 Management, Jg. 31, Nr. 5, S. 13–16.Schuh, G.; Reuter, C.; Hauptvogel, A; Dölle, C. (2015): Hypotheses for a The-ory of Production in the Context of Industrie 4.0. In: Brecher, C. (Hrsg.): Advances in Production Technology. Cham: Springer International Publi-shing.Spath, D.; Ganschar, O.; Gerlach, S.; Hämmerle, M.; Krause, T.; Schlund, S.

dipl.-Ing.

Bernd Kleindienst

Universitätsassistent am Lehrstuhl für Wirtschafts- u. Be-triebswissenschaften, Montanuniversität Leoben

(2013): Produktionsarbeit der Zukunft - Industrie 4.0. Stuttgart: Fraunhofer-Verlag.Stollmayer, U. (2012): Fallbeispiele. In: Kamiske, G. (Hrsg.): Handbuch QM-Methoden: Die richtige Methode auswählen und erfolgreich umsetzen. München: Carl Hanser Verlag.

Autor:

Dipl.-Ing. Bernd Kleindienst ist seit Oktober 2012 als Universitätsassistent in den Schwerpunktbereichen Pro-duktions- und Qualitätsmanagement am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Be-triebswissenschaften der Montanuni-versität Leoben beschäftigt. Er studierte Wirtschaftsingenieurwe-sen-Maschinenbau mit Schwerpunkt Production Science and Management an der Technischen Universität Graz. Zurzeit leitet er Auftragsforschungs-projekte im Bereich Performance Mea-surement und Management sowie In-novationsmanagement.

dipl.-Ing. dr.techn. Bernd Neuner

Bernd Neuner leitet seit Jänner 2015 die Abteilung M&A/Internationales der KE-LAG-Kärntner Elektrizitäts-AG. Seine Aufgabe umfasst die Koordination und Ab-wicklung von M&A-Projekten im In- & Ausland, das internationale Business De-velopment sowie die Steuerung der Auslandsgesellschaften des KELAG-Konzerns. Ebenso ist Herr Neuner für den Auf- und Ausbau des Geschäftsfeldes Windkraft verantwortlich.Nach seinem Studium Wirtschaftsingenieurwesen-Bauwesen an der TU Graz pro-movierte Bernd Neuner bei Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Ulrich Bauer am Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie.Vor seinem Wechsel zur KELAG war Herr Neuner bei der Infineon Technologies Österreich AG im Bereich der Business Administration für das Geschäftssegment Leistungshalbleiter tätig.

LEUtE/KÖPFE


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Gerd Kosar, Hubert Biedermann

Status quo von CMMS in Österreich

Industriestudie zur funktionalen ausprägung hinsichtlich der It-gestützten Instandhaltung Die Anforderungen an Computerized Maintenance Management Systeme (CMMS) gewinnen unter dem Aspekt der steigenden Marktdynamik und Komplexität im Kontext von Industrie 4.0 zunehmend an Bedeutung. Eine Bestands-aufnahme bezüglich der funktionalen Ausprägungen von CMMS wurde im Herbst 2015 anhand einer Industriestudie durchgeführt. Auf Basis dieser Befragung von 170 österreichischen Unternehmen werden die Ausprägung der Instand-haltung sowie die zugehörige IT-Unterstützung klassifiziert. Dieser Beitrag stellt die Ergebnisse der Studie im Hin-blick auf die Unternehmensgröße dar und identifiziert die zukünftige Entwicklung der CMMS unter dem Aspekt von Industrie 4.0.

Einleitung

Die zunehmende Automatisierung der Produktion durch den vermehrten Ein-satz von Cyber-Physischen-Systemen (CPS) unter dem Synonym „Industrie 4.0“ bedingt einen exponentiellen Komplexitätsanstieg in der Instandhal-tung. Die Anzahl der Instandhaltungs-elemente eines Produktionssystems bei der Entwicklung zu CPS steigt rapide an (Kuhn et al., 2013). Der Instandhal-ter ist dabei mehr und mehr auf Daten, Informationen und Wissen aus und über die Anlagen angewiesen, um auf diese Weise einerseits Störungen rasch beseitigen und andererseits Analysen zur laufenden Anlagenverbesserungen vornehmen zu können. Es zeichnet sich ein hoher Zeit- und Erfolgsdruck ab. In der betrieblichen Realität werden Instandhaltungstätigkeiten zumeist

unzureichend geplant bzw. vorberei-tet und die Auswertung der vorhan-denen Instandhaltungsdaten sind in vielen Fällen unzureichend (Bischoff, 2015). Aus diesem Grund ist es von ho-her Wichtigkeit, die im Rahmen der vierten industriellen Revolution entste-henden Anforderungen mit Hilfe eines geeigneten „Instandhaltungsplanungs-, Steuerungs- und Analyse-Systems (IPSA-System)“, welches auch unter der Bezeichnung „Computerized Mainte-nance Management System (CMMS)“ bekannt ist, zu erfüllen (Wiedemann & Wolff, 2013).

Die Rolle des CMMS in der Instand-haltung

CMMS zur Unterstützung der Planung und Steuerung von Instandhaltungs-prozessen dienen der Koordination der

Instandhaltungsressourcen, der Erstel-lung und Rückmeldung von Instand-haltungsaufträgen und der Analyse und Dokumentation von Schwachstellen. In den 1980er Jahren wurden rund 20 standardisierte CMMS-Lösungen an-geboten. Derzeit sind etwa 100 CMMS am deutschsprachigen Markt verfüg-bar (Lange, 2005). Unter dem Aspekt von Industrie 4.0 steht die Integration der IT-Systeme und Prozessschritte im Fokus, damit die zunehmende Kom-plexität und erforderliche Produktivi-tät beherrscht werden kann. Vor allem die vertikale Integration der IT-Systeme (Enterprise Ressource Planning Sy-stem (ERP), Management Execution System (MES) und Betriebsdatener-fassungs-/Maschinendatenerfassungs-system (BDE-/MDE)) in Kombination mit einer wertschöpfungsorientierten horizontalen Integration funktionaler

Foto: Andritz AG


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Organisationseinheiten ergänzt durch Life Cycle Orientierung im Anlagen-management sind notwendig, um den Anforderungen der Instandhaltung zu begegnen (Biedermann, 2016).

IT-gestütztes Instandhaltungscon-trolling via CMMS

CMMS sind Datenverarbeitungssy-steme (DV-Systeme), die zur Unterstüt-zung der Instandhaltung konzipiert und entwickelt wurden und durch ihre Funktionalitäten die Ausführung von Planungs-, Verwaltungs-, Dokumenta-tions-, Steuerungs- und Kontrollfunk-tionen unterstützen (VDI-Richtlinie 2898). In der Grundform bestehen sol-che CMMS-Anwendungen zum einen aus Basistools und zum anderen aus Erweiterungsmodulen, welche unter-nehmensspezifisch angepasst werden können. Die Basisstruktur von CMMS ist in Tab.1 dargestellt. Die Systeme um-fassen Aspekte der Instandhaltungspla-nung, -steuerung, -durchführung und -kontrolle.

Der Schwerpunkt des IT-gestützten Instandhaltungsmanagements via CMMS basiert auf der bereichsinternen Koordination der Instandhaltungspla-nung. Es werden Instandhaltungsauf-träge je nach Priorität im CMMS er-stellt und die zugehörigen Ressourcen reserviert. Ausgehend von der Ressour-cenplanung spielt dabei die Mitarbei-terkapazität eine entscheidende Rolle. An dieser Stelle ist die Überprüfung der Mitarbeiterverfügbarkeit zu den je-weiligen Instandhaltungsaufträgen zu beachten, da eine Auftragszuweisung zumeist auf der Grundlage ihrer Qua-lifikation erfolgt. Eine Mehrfachzuwei-sung der Mitarbeiter auf unterschied-liche Aufträge gilt es grundsätzlich zu vermeiden.

Die Überwachung des Auftrags-abwicklungsprozesses sowie der Lei-stungsparameter (Kosten, Anzahl von Anlagenausfällen etc.) stehen im Vor-dergrund eines IT-gestützten Instand-haltungsmanagements im Rahmen der Durchführung und Steu-erung. Es lassen sich dabei Aufträge identifizieren, wel-che entweder verspätet oder mangels einer Verfügbarkeit von Ersatzteilen nicht termin-gerecht abgewickelt werden können.

Im Zuge einer Kontroll- und Reporting-Phase bieten diese Systeme Unterstützung durch Statistikmodule, welche beispielsweise eine Erfassung der Instandhaltungskosten oder des Instandhaltungswir-kungsgrades in Form von Kennzahlen ermöglichen (Hausladen, 2004).

Zur Darstellung der Ausgangssi-tuation des IT-gestützten Instand-haltungsmanagements und der da-mit verbundenen Identifikation von Handlungsfeldern wurde der aktuelle Implementie-rungsstand von CMMS in Industrieunternehmen mit-tels Fragebogentechnik er-hoben.

Industrieumfrage zur Ermittlung des Imple-mentierungsstandes von CMMS

Die Befragung richtete sich an 170 Unternehmen in Ös-terreich der produzierenden Industrie. 55 Fragebögen wurden vollständig ausge-füllt; entsprechend einer Rücklaufquote von 33 %. Die Erhebung erfolgte in

Form eines zweiteiligen Fragebogens, welcher einerseits die Instandhaltungs-situation im Unternehmen und ande-rerseits die IT-Situation (CMMS) spezi-fizierte. Die Unternehmen werden für die folgenden Auswertungen nach der Mitarbeiterzahl in Groß- (61 %), Mittel- (22 %) und Kleinunternehmen (17 %) unterteilt (siehe Abb.1).

Die Instandhaltungssituation wird anhand der Aufbau- und Ablauforga-nisation, des Ersatzteilmanagements, der Instandhaltungsstrategie, des kon-tinuierlichen Verbesserungsprozesses (KVP), der Schulung bzw. mittels Kenn-zahlen dargestellt und der jeweiligen Unternehmensgröße gegenübergestellt (siehe Abb.2). In den korrespondieren Vergleichsrubriken spiegeln sich nach-teilige Tendenzen von Kleinunterneh-

men gegenüber Groß- und Mittelunter-nehmen wider. Daraus resultiert, dass kleinere Betriebe eine Entwicklung in Richtung Groß- und Mittelunterneh-men anstreben sollten. Des Weiteren geht aus der Abbildung hervor, dass

Tab.1: Basisstruktur von CMMS

Abb.1: Unternehmensgröße gemessen an der Mitarbeiterzahl

Abb.2: Instandhaltungssituation in Groß-, Mittel- und Kleinunternehmen


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hinsichtlich eines optimalen Instand-haltungsmanagements Groß- und Mit-telunternehmen dennoch einen Verbes-serungsbedarf in einzelnen Bereichen aufweisen.

Die Analyse des CMMS als wesent-liches Informationsinstrument in der Instandhaltung erfolgt mit Hilfe von Bewertungskriterien in den Bereichen Datengerüst (Stamm- bzw. Bewegungs-daten), Auftragswesen sowie der Do-kumentation von Problemzonen und Schwachstellen. Die Bewertung des CMMS basiert auf der Grundlage einer Checkliste, welche die Anforderungen an die Instandhaltungssoftware be-inhaltet und dabei folgende Ausprä-gungsstufen aufweist (siehe Tab.2).

Werden ausschließlich funktionale Aspekte des CMMS betrachtet, bieten die Unternehmen sehr gute Unter-stützungsmöglichkeiten bei der Ab-wicklung geplanter Instandhaltungs-tätigkeiten. Generell nutzen sie ihr IT-System zur Dokumentation von In-standhaltungsaktivitäten, zur Reduzie-rung der Instandhaltungskosten und zur Instandhaltungsauftragserstellung bzw. -rückmeldung. Abb.3 stellt die Ausprägung von CMMS hinsichtlich der Unternehmensgröße dar.

In Groß- und Mittelunternehmen sind weitaus mehr Funktionalitäten (Datengerüst, Auftragswesen, Doku-mentation und Analysen) als Standard-funktion im System in Verwendung als in kleineren Unternehmen. Wesent-liche Unterschiede zeigen die Bereiche Materialwesen, Schnittstellenmanage-

ment und Schwachstellenanalyse. Im Materialwesen von Kleinunternehmen zur Verwaltung von Ersatzteilen ist die Nutzung einzelner Funktionen wie bei-spielsweise ein Bestellverwaltungstool oder die Reservierung von Ersatztei-len nur durch eine Adaption bzw. zu-sätzliche Programmierung im System möglich. Dies erscheint in erster Li-nie plausibel, da Kleinunternehmen zumeist einfachere, nicht integrierte CMMS verwenden.

Im CMMS nutzen Großunterneh-men die Schnittstellen Tablets, Barco-descanner, RFID bzw. BDE/MDE-Sy-steme weit mehr als Standardfunktion im Vergleich zu mittleren bzw. kleinen Unternehmen. Zum Abbau von Medi-enbrüchen ist eine Sicherstellung der horizontalen (Daten aus den funktio-nalen Bereichen des Betriebes) und ver-tikalen (Daten aus ERP-, MES (CMMS) und BDE-/MDE-System) Datenintegra-tion notwendig.

Die Schwachstellenanalyse unter-stützt durch CMMS in der Instandhal-tung gewinnt unter dem Aspekt von In-dustrie 4.0 zunehmend an Bedeutung. In Groß- und Mittelunternehmen sind etwa 50 % der Analysemethoden zur Verringerung der Schadenshäufigkeit bzw. im Schadensumfang als CMMS-Standardfunktion im Einsatz. Ein deutliches Potenzial hinsichtlich der Anwendung von Methoden zur nach-haltigen Schwachstellenbeseitigung zeichnet sich vor allem bei kleineren

Unternehmen ab. Im Sinne einer langfristigen und nachhaltigen Stö-rungsbeseitigung gilt es die Schwach-stellenanalyse von Groß- und Mittelun-ternehmen im Zuge einer horizontalen Integration weiter-zuentwickeln, um den Komplexitäts-anstieg durch den vermehrten Einsatz

von CPS zu begegnen. Auf diese Weise lässt sich ein langfristiger Unterneh-menserfolg erzielen.

Zusammenfassung

Der Einsatz eines CMMS, bei dem sämtliche Funktionalitäten zur Un-terstützung der Instandhaltung weit-gehend ausgeschöpft werden, ist ein wesentlicher Faktor für Groß-, Mittel- und Kleinunternehmen. Es zeichnet sich eine von der Unternehmensgröße abhänge Anzahl genutzter Funktiona-litäten im CMMS ab. Obwohl Groß- und Mittelunternehmen im Gegensatz zu Kleinbetrieben aufgrund der erwei-terten Integrierbarkeit des Systems ein weitaus umfangreicheres Spektrum an Funktionen besitzen, sind in den Bereichen Schwachstellenanalyse und Schnittstellen noch deutliche Potenzi-ale zu erkennen.

Literatur

Biedermann, H. (2016): Lean Smart Maintenance. In: Industrial Enginee-ring and Management. Biedermann, H. (Hrsg.). Springer Gabler, Wiesbaden.Bischoff, J. (2015): Erschließen der Po-tentiale der Anwendung von Industrie 4.0 im Mittelstand. Mühlheim an der Ruhr. Agipla GmbH, S.58.Hausladen, I. (2004): IT-gestütztes In-standhaltungscontrolling. In: Control-ling, Nr.6, Verlag Franz Vahlen und C.H. Beck, München und Frankfurt, S.325-332.Kuhn, A.; Wötzel, A.; Bandow, G. (2013): Zukunft der Instandhaltung. In: Veränderung beherrschen. Exzellente Lösung aus Praxis und Wissenschaft. Bandow, G. (Hrsg.). Forum Vision In-standhaltung, Band 15, Verlag Praxis-wissen, Dortmund, S.17-42.Lange, U. (2005): Anforderungen an moderne IPSA-Systeme und ihre An-bieter – Verschiedene Systeme im Ver-gleich. In: Instandhaltungscontrolling und -budgetierung im Wandel. Bieder-mann, H. (Hrsg.). 19. Instandhaltungs-forum, TÜV-Verlag, Köln, S.114f.VDI 2898 (1996): Verein Deutscher In-genieure. DV-Einsatz in der Instandhal-tung – Anforderungen und Kriterien, Düsseldorf.Wiedemann, M.; Wolff, D. (2015): In-standhaltung – Herausforderungen zur Optimierung der softwaretechnischen Unterstützung im Kontext von Indus-

Tab.2: Funktionsumfang des CMMS

Abb.3: CMMS-Ausprägung abhängig von der Unter-nehmensgröße


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trie 4.0 (Teil 1). In: ZWF, Jg. 108, Nr.11, Carl Hanser Verlag, München, S.805-808.

Autoren:

Dipl.-Ing. Gerd Kosar ist seit 2014 Projektmitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissen-schaften an der Montanuniversität Leoben und beschäftigt sich im Rah-men seiner Dissertation mit Compu-terized Maintenance Management Sy-

dipl.-Ing.

Gerd Kosar

Projektmitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- u. Be-triebswissenschaften, Montanuniversität Leoben

stemen (CMMS). Er studierte Me-tallurgie an der Montanuniversität Leoben (2006-2013) und war von 2013 bis 2014 als Projektmitarbei-ter am Institut für Werkstof f kunde und Schweißtech-nik an der TU Graz tätig.

Roth, G.N., zur Steege, C./Excellent Lean ProductionDeutsche MTM Vereinigung, S. 571,ISBN: 978-3-9809466-6-7

Das Buch verbindet die Lean-Philosophie mit dem Business Excellence Modell. Hohe Effizienz, gute Qualität, hohe Energieeffizienz und hohe Produktvielfalt werden durch dieses Konzept eben-so adressiert wie der ganzheitliche Ansatz zur Effektivitätssteigerung in Richtung Excellence Lean Production.Es bietet ein umfassendes Inhaltsmodell mit detailliert beschriebenen Implementierungsschritten. Besonders wertvoll sind die zahlreichen Fallbeispiele aus der Wirtschaft, die sowohl inhaltlich als auch in der Umsetzung Gestaltungshinweise geben. Praktiker aus der Industrie werden dieses Buch ebenso schätzen wie die Wissenschaft und Studenten.

Eignung/Leserschaft 1 (Anfänger) oooþo5(Experten)Theorie 1 (nicht behandelt) ooþoo 5 (intensiv)Anwendung 1 (nicht behandelt) ooooþ 5 (intensiv)

Empfehlung: erstklassig, sehr empfehlenswertHubert Biedermann

Telli van der Lei; Paulien Herder; Ype Wijnia/Asset ManagementSpringer; S. 172; € 157,96ISBN: 978-94-007-2723-6

Für anlagenintensive Industrien wurden in jüngster Vergangenheit verschiedene Asset-Manage-ment-Methoden entwickelt um die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen und den Anlagen-life-cycle zu verbessern. Insbesondere für die Anlagenentwicklungsphase, aber auch die Nutzungs- und In-standhaltungsphase wurden eine Vielzahl von Instrumenten und Methoden entwickelt. Das Buch gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und Anwendung in Asset Manage-ment in Europa unter besonderer Berücksichtigung der life-cycle Perspektive.

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Empfehlung: erstklassig, sehr empfehlenswertHubert Biedermann

BUCHrEZENSIoN


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Bruno van den Heuvel

Condition Monitoring für eine Instandhaltung 4.0 Wenn der Begriff Industrie 4.0 die Vernetzung durch Internet-Technologien bedeutet von Produkten, Prozessen und Produktionsmitteln, die mit intelligenter Sensorik bestückt sind, und Instandhaltung 4.0 die umfassende Digitalisie-rung, Überwachung und Auswertung aller Produktionsanlagen anstrebt, dann muss Condition Monitoring in diesem Umfeld klare Aussagen machen, aus denen automatisch eindeutige Handlungsvorgaben für Produktion und Instand-haltung abgeleitet werden. Der Beitrag beschreibt einige wichtige Randbedingungen, technische Anwendungen sowie Möglichkeiten und Grenzen eines zeitgemäßen Condition Monitorings.

Die RWE Power AG ist eine deut-sche Stromerzeugungsgesellschaft

und verfügt im Rheinischen Braun-kohlenrevier über eigene und langfri-stig nutzbare Braunkohlenvorräte, die im Tagebau mit einer kontinuierlichen Gewinnungs- und Fördertechnik ab-gebaut werden. Markenzeichen dieser Technik sind Schaufelradbagger, Band-förderanlagen und Absetzer sowie eine unternehmenseigene Schwerlasteisen-bahn.

Da für die Instandhaltung der Tage-bauanlagen ca. 35 % der Primärkosten aufgewendet werden, stellt sie nicht nur einen wesentlichen Kosten-, sondern auch einen bedeutenden Wettbewerbs-faktor dar und wird als eine Kernaufga-be eingestuft und als Kernkompetenz strategisch und operativ ausgeführt. Dies betrifft alle vier Teilaspekte der Instandhaltung von der Wartung und Inspektion über die Instandsetzung bis zur Verbesserung. In diesem Um-feld besteht die Aufgabe des Condition Monitoring darin, durch Herleitung

treffsicherer Zustandsinformationen die Festlegung angemessener Instand-haltungsentscheidungen für eine ver-lässliche Produktionsplanung zu unter-stützt und so eine Einbindung in eine Instandhaltung 4.0 zu ermöglichen. Das im Unternehmen vorhandene Ma-schinendiagnostikerwissen zur Umset-zung einer vorausschauenden zustand-sorientierten Instandhaltungsstrategie wird im Sinne eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses ständig erwei-tert durch eine Inspektion und Begut-achtung aller ausgebauten und instand zu setzenden Komponenten.

Auswahl von Instandhaltungsstra-tegien

Wenn die technische Verfügbarkeit der Fördergeräte und Förderanlagen signi-fikant über dem tatsächlichen Zeitgrad liegt, kann der aktuelle Einsatz der Anlagen in einem immer volatileren „Strommarkt“ so gesteuert werden, dass zusätzliche Erlöse generiert bzw.

Energiekosten reduziert werden kön-nen, wenn kurzfristig und für einen begrenzten Zeitraum Tagebau-Produk-tionsanlagen stillgesetzt und der dann nicht benötigte Strom an der europä-ischen Strombörse EEX angeboten wird, wenn hier der Preis im Tagesver-lauf stark angestiegen ist.

Umgekehrt kann die Produktion genau dann forciert werden, wenn der Börsenstrompreis kurzfristig sehr niedrig ist. Die technische Verfügbar-keit der Anlagen wird durch eine ri-sikobasierte und verfügbarkeits- bzw. zuverlässigkeitsorientierte Auswahl und Anwendung von angemessenen Instandhaltungsstrategien gewähr-leistet. Hierdurch sollen diejenigen Instandhaltungsaktivitäten ermittelt und durchgeführt werden, die nötig sind, um die geforderte Funktions- und Leistungsfähigkeit einer Maschine zu erhalten.

Wenn im Rahmen der Strategieaus-wahl die Entscheidung für die zustand-sorientierte Instandhaltungsstrategie

Foto: RWE AG


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fällt, muss für den Teilaspekt der In-spektion unter Abwägung von Kosten- Nutzen Gesichtspunkten eine für die betrachtete Maschine angemessene und aussagefähige Diagnosetechnik zur rechtzeitigen Entdeckung aller mög-lichen und relevanten Schadenstypen ausgewählt werden.

Der Einsatz der diagnostisch inspek-tiven Instandhaltung erfordert zuver-lässige Diagnosesysteme, zuverlässige Diagnoseergebnisse und umfangreiche Erfahrung bei der Festlegung des Zu-sammenhanges zwischen dem Mess-ergebnis und dem Bauteilzustand. Die Umsetzung einer auf Messdaten basie-renden zustandsorientierten Instand-haltungsstrategie setzt ein hohes Maß an anlagenspezifischen Kenntnissen und eine hochentwickelte Sensorik, Messdatenverarbeitung und Informati-onsgewinnung voraus.

Für die Anlagen, Maschinen und Komponenten muss mit Hilfe geeig-neter Überwachungs- und Diagnose-techniken der Zustand jederzeit be-stimmt werden und bekannt sein, um ungeplante Stillstände zu vermeiden, mögliche Restlaufzeiten bis zu einer erforderlichen Instandsetzungsmaß-nahme zu prognostizieren und diese möglichst im Schatten produktions-technisch erforderlicher und geplanter Betriebsstillstände durchzuführen.

Technische Diagnostik

Die technische Diagnostik umfasst alle technischen Maßnahmen zum demon-tagelosen Ermitteln des Zustandes tech-nischer Systeme während des Betriebs. Ziel der Diagnostik ist die quantitative Ermittlung des technischen Zustands und eine vorausschauende Bewertung der zukünftigen Entwicklung des Zu-stands. Um während des laufenden Betriebs Zustandsinformationen zu erlangen, erfasst man mit Hilfe einer geeigneten Messtechnik sogenannte Diagnosemerkmale, nämlich physika-lische Messgrößen, die den technischen Zustand widerspiegeln und für die Zustandsbeurteilung des betrachteten Bauteils geeignet sind. Mit Hilfe eines Diagnosemodells (siehe Abb. 1) ver-sucht man, den Zusammenhang zwi-schen der beobachteten Entwicklung eines messbaren Diagnosemerkmals und der eigentlich interessierenden Entwicklung des Zustandsmerkmals quantitativ zu beschreiben. Hierfür

sind ein hohes Maß an Expertenwis-sen und theoretischen Analysen erfor-derlich, da keine allgemeingültigen Grenz- oder Referenzwerte, Richtlinien oder Herstellerangaben zu zulässigen Werten bestimmter Messgrößen bzw. Diagnosemerkmalen existieren und weder physikalisch noch ingenieurmä-ßig allgemeingültig hergeleitet werden können.

Condition Monitoring soll also mit geeigneten technischen Hilfsmitteln den Anlagenzustand erfassen, inter-pretieren und bewerten in Hinblick auf erforderliche Instandhaltungsmaß-nahmen. Ferner sollen Informationen über Betriebsbelastungen und Maschi-nenzustände gewonnen werden zur Anlagenüberwachung, zur wissensba-sierten, d.h. zur zeitnahen zustandsori-entierten Instandsetzung und zur syste-matischen Verbesserung der Systeme, Komponenten und Prozesse.

Damit das Condition Monitoring den Anspruch der automatischen Über-wachung von Maschinen und Anlagen sowie der automatischen und rechtzei-tigen Generierung treffender instand-haltungsrelevanter Diagnosen erfüllen kann, müssen aus der Vielzahl der

Messdaten die wenigen gewünschten Informationen herausgearbeitet wer-den mit einer sehr hohen Fehlererken-nungsrate, allerdings ohne Fehlalarme zu generieren.

Messdatenbasierte Herleitung von Instandhaltungsentscheidungen

Eine der häufig angewendeten Metho-den des Condition Monitoring ist die körperschallbasierte Maschinendiagno-se, häufig auch „Schwingungsdiagno-se“ genannt. Die Kernfrage lautet: „Wie kann man aufgrund des sich ändernden Diagnosemerkmals „Schwingbeschleu-nigung“ ein sich änderndes Zustands-merkmal, z.B. Laufflächenpitting in einem Wälzlager, diagnostizieren, um so zuverlässig einen Schadens- von einem Gutzustand zu unterscheiden?“

Dazu ist vorab eine grundlegende und systematische Beschäftigung mit den möglichen Schädigungen von Wälzlagern, daraus resultierenden Kör-perschallemissionen und den unter-schiedlichen Signalverarbeitungs- und Diagnosetechniken sinnvoll. Die VDI Richtlinie 3832 „Körperschallmes-sungen zur Beurteilung von Wälzla-

Abbildung 1: Diagnosemodell mit Zustands- und Diagnosemerkmal

Abbildung 2: Wälzlagerdiagnose mit Kennwertmustern für einfache Wälzlagerungen


toP-tHEMa

gern in Maschinen und Anlagen“ gibt hierfür eine Reihe wertvoller Hinweise, indem sie aus diagnostischer Sicht zwi-schen wälzlagerinduzierter und wälzla-gerfremder Körperschallanregung un-terscheidet, was zu einer Einteilung der Verwendung von Wälzlagern bzw. von Maschinen in sogenannte einfache und in komplexe Wälzlagerungen führt. Um einfache Wälzlagerungen handelt es sich bei zweifach gelagerten Rotoren mit geringer Exzentrizität, z.B. bei Ven-tilatoren, Elektromotoren, Pumpen usw., die sich dadurch auszeichnen, dass bei diesen Maschinen keine wei-teren Körperschallquellen existieren, die stärkere Schallemissionen erzeugen als die geschädigten Wälzlager selbst. Bei komplexen Wälzlagerungen be-finden sich auf der rotierenden Welle oder integriert im Gehäuse zusätzliche und dominante wälzlagerfremde Kör-perschallquellen, z.B. Verzahnungen, die bereits im ungeschädigten Nor-malzustand deutlich größere Schall-emissionen verursachen als geschädigte Wälzlager.

Maschinendiagnose einfacher Wälz-lagerungen

Diese Tatsache muss zu unterschied-lichen Vorgehensweisen der Messsi-gnalaufbereitung und –verarbeitung bei den beiden Ausführungsarten der Wälzlagerungen führen. So können für die Diagnose einfacher Wälzlage-rungen breitbandige Kennwerte aus dem Zeit- und Frequenzbereich des ge-messenen Körperschallsignals verwen-det und interpretiert werden. Dies sind verschiedene Signalenergiekennwerte wie der Effektivwert der Schwing-geschwindigkeit, Effektivwerte von Schwingbeschleunigungsrohsignal und -hüllkurvensignal, ferner Betrags-maximalwerte, Crest-Faktor, Kurtosis-Faktor oder herstellerspezifische Werte wie SPM, BCU, SEE, Spike Energy usw.

Viele dieser Kennwerte sind für sich alleine ungeeignet für die Wälzlager-zustandsdiagnose, erst aus der gleich-zeitigen Betrachtung der Kennwerte und Merkmale (siehe Abb. 2) können Muster bestimmt werden, die auf einen bestimmten Schadenstyp und im Fal-le von Wälzlager-Laufflächenschäden auch auf ein Schadensmaß hinweisen, da diese sich in den unterschiedlichen Stadien ihrer Entwicklung in den Kennwerten und Mustern unterschied-lich ausprägen und in weiten Grenzen unabhängig sind von Lagerdrehzahl und Lagerlast. So kann auch bei einer einmaligen Messung aus dem Kenn-wertmuster (siehe Abb. 3) eine Aussage über die Schadensausprägung abgelei-tet werden.

Maschinendiagnose komplexer Wälzlagerungen

Da bei komplexen Wälzlagerungen der wälzlagerinduzierte Körperschall i.d.R. wesentlich kleiner ist als der wälz-lagerfremde, können hier natürlich keine breitbandigen Kennwerte von Beschleunigungs-Zeitsignalen heran-gezogen werden, die ja bevorzugt die dominante Körperschallquelle bewer-ten, sondern frequenzselektive Kenn-werte für die Beurteilung der Ampli-tuden aller Frequenzen, insbesondere der Erreger- bzw. Defektfrequenzen. Zur Konzentration auf die relevanten Frequenzen wird mit Hilfe einer so-genannten Signi-fikanzanalyse die Bedeutung jeder Amplitude relativ zu den Amplituden der benachbarten Frequenzen über-prüft und gleich-sam „normiert“. Diese Signifikanz-

analyse reduziert deutlich die Anzahl der Frequenzen, die anschließend da-hingehend untersucht werden, ob sie den vorliegenden Erreger- bzw. mög-lichen Schadensfrequenzen zugeord-net werden können und ob bestimmte Muster wie z.B. Seitenbänder oder harmonische Strukturen erkennbar sind. Die so gefundenen signifikanten Frequenzen und Muster werden nun automatisch auf eine Vielzahl von wis-sens- und erfahrungsbasiert aufgestell-ten Regeln hin abgefragt und bewertet, um so einen vorliegenden Schaden zu detektieren und möglichst dessen Aus-prägung abzuschätzen.

Auf diese Weise kann für die In-standhaltung und die Produktion eine Information oder eine Handlungs-empfehlung zum weiteren Vorgehen aufbereitet, eine klare Aussage über die verbleibende Restnutzungsdauer von Wälzlagern und Verzahnungen aber nicht abgeleitet werden.

Autor:

Jahrgang 1952; Nach dem Maschinen-baustudium an der RWTH Aachen war Dr.-Ing. Bruno van den Heuvel Leiter der Abteilung Maschinendynamik, Mess-technik bei der MEC Maschinenbau, Entwicklung und Consulting GmbH, Eschweiler und ist seit 1990 Oberingeni-eur und Leiter der Abteilung Diagnose/Dienstleistungen des Technikzentrum Tagebaue der RWE Power AG. Zu den Aufgaben der Abteilung, zählen unter anderem Risikoanalysen und Auswahl von Instandhaltungsstrategien. Von 2008 bis 2013 hatte er einen Lehr-auftrag der RWTH Aachen, Fakultät für Georessourcen und Materialtechnik. Seit 2010 hat er einen Lehrauftrag der FH Dortmund für das Fach: „Instand-haltung und Instandhaltungsmanage-ment“.

Abbildung 3: Kennwertmuster unterschiedlich stark geschädigter Wälzlager

dr.-Ing.

Bruno van den

Heuvel

oberingenieur und Leiter der abteilung diagnose/dienstlei-stungen des technik-zentrum tagebaue der rWE Power aG


toP-tHEMa

Manfred Fuchs

trends & Entwicklungen im after Sales Service des Industrie 4.0-orientierten anlagenbaus Das „Service 4.0TM“ der KNAPP AG verknüpft digitale und physikalische Service-Produkte und Service-Dienstleistungen in intelligenter Weise. Ziel ist es, alle notwendigen Service-Dienstleistungen zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Ort, in der notwendigen Menge und Qualität zur Verfügung zu stellen. Dies wird durch das System Monitoring & Managementsystem selbstständig durchgeführt. Aus dem Condition Monitoring entstehen die für die weitere Verwen-dung notwendigen Messdaten der Anlage. In der „KNAPP Red Box“ sind alle Referenz- und Bewertungsdaten für die Einleitung von Korrekturmaßnahmen hinterlegt. Das „KNAPP e-insight“ beherbergt Information der zur Verfügung stehenden Serviceleistungen, welche durch die „KNAPP Red Box“ Software effizient miteinander verknüpft werden.

Foto: KNAPP AG

1. Einleitung

Die Firma KNAPP AG ist ein Anlagen-bauer bzw. Systemintegrator und in der automatisierten Logistik von Warenum-schlagplätzen tätig. Alle im folgenden Artikel beschriebenen Entwicklungen, Beschreibungen und Erfahrungen sind demnach auf diesem Tätigkeitsfeld ba-sierend und auch dahingehend fokus-siert und zu verstehen.

Es ist wichtig, die Betreuung der Anlage über den gesamten Lebenszy-klus zu entwickeln und nachhaltig zu gewährleisten. Im Weiteren wird es in der Zukunft extrem wichtig sein, An-lagen zu bauen, welche nicht nur dem heutigen Geschäftsmodell des Kunden entsprechen, sondern sich flexibel an die sich rasch ändernden Marktanfor-derungen der Kunden anzupassen.

Ziel ist es, bei nahezu 100%iger An-lagenverfügbarkeit, voller Anlagenlei-stung und optimaler Anlagennutzung

extrem hohe Durchsatzleistungen in den Warenumschlagplätzen zu errei-chen.

Innovation, Flexibilität und Nach-haltigkeit sind daher nicht nur die Prämissen der KNAPP AG in den Bereichen Technik und Anlagenbau, sondern auch in den Bereichen Service-Produkte und Service-Dienstleistungen sowie der Bereitstellung derer.

2. Was bedeutet Service für den Kunden

Der Betreiber muss sowohl seine Anla-ge als auch deren operativen Betrieb im-mer den dynamischen Anforderungen des Marktes anpassen und sie während des Betriebes sowohl technisch als auch operativ betreuen. Anlagenstillstände sind fatal, können aber nicht vollstän-dig ausgeschlossen werden. Das Ziel jeder Serviceleistung ist es, Stillstände auf ein Minimum zu reduzieren. Da-

her müssen diese Stillstände gesteuert werden, um sie in Zeitfenster zu trans-ferieren, in denen sie den geringsten Schaden verursachen.

3. Was bedeutet Service für den Anlagenbauer KNAPP

Schon während der Konzeptionspha-se ist auf volle Flexibilität der Anlage Wert zu legen und im Weiteren auf die „Servicierbarkeit“ der Anlage über ihren gesamten Lebenszyklus.

Innovative und modulare Aufbau-weise verbunden mit standardisierten, jederzeit verfügbaren und angepassten Service-Produkten und Service-Dienst-leistungen sind im Begriff „Service“ zu-künftig zu vereinen!

Service Excellence ist das Ziel der Mission des International Customer Services der KNAPP AG. In diesem Zu-sammenhang muss man sich mit den Themenschwerpunkten wie „Service-


toP-tHEMa

Kultur (wir leben Service!), schlanke, effiziente und effektive Service-Pro-dukte, richtiges Wissen am richtigen Ort sowie passende Service-Produkte“ konkret auseinandersetzen:

Das Service Portfolio der Firma KNAPP besteht nicht nur aus klassischen Services, sondern befasst sich unter der Kategorie „Innovation Pack“ mit der per-manenten Verbesserung, also auch dem Erkennen von Bedürfnissen im puncto Service, der Entwicklung von neuen Service-Modellen und dem Hauptthe-ma „Service 4.0TM“, der trademark des Styrian Service Cluster, bei welchem die KNAPP AG eine führende Rolle spielt.

4. „Service 4.0TM“ der KNAPP AG

Der Trend bewegt sich von „reaktiven Services“ über „präventive Services“ zu „prädiktiven Services“. Prädiktives Service nützt die Vorteile des präven-tiven Services und ergänzt sie mit einer lernenden Funktion, welche es ermög-licht, Stillstände durch die örtlichen Einflüsse der Anlagenkomponenten vorherzusehen.

Der Begriff Industrie 4.0 beschreibt die Maschinensysteme und Industrie-anlagen der neuersten Generation. Die KNAPP AG hat diese Neudefinition des Industrieanlagenbaues für ihre Lo-gistiksysteme adaptiert und die darin enthaltenen Themen für sich entspre-chend interpretiert und ausgestaltet.

Maschinen in Warenumschlagplät-zen werden darin dezentral gesteuert und zu semantischen Systemen ver-netzt. Es ist notwendig, dass alle Maschi-nen und Anlagenkomponenten unter-einander ständig kommunizieren. Die gesamte Produktion einer Industriean-lage passt sich den Anforderungen des Marktes an mit der Zielsetzung, die Ef-fizienz einer Serienproduktion auf eine

Einzelstück-Fertigung um-zulegen.

Das „Service 4.0TM“ setzt auf den Entwick-lungen von Industrie 4.0 auf und verknüpft digitale und physikalische Service-Produkte und Service-Dienstleistungen intelli-gent miteinander.

Die äußerst flexiblen Service-Dienstleistungen der KNAPP AG werden durch innovative Werk-zeuge aus dem ASSIST 4.0-Programm unterstützt.

Das klar definierte Ziel des „Service 4.0TM“ der KNAPP AG ist es, dem Kun-den alle notwendigen Service-Dienstlei-stungen aus dem gesamten Service-Portfo-lio zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Ort, in der notwendigen Menge und der notwendigen Qualität zur Verfügung zu stellen.Das „Service 4.0TM“ der KNAPP AG ist ein Web-basierendes, visualisiertes Service-Komplettprogramm, welches im Hintergrund des Anlagensystems permanent eigenständig arbeitet, Kontroll-, Bewertungs- und Analyse-funktionen übernimmt, notwendige Anlageneingriffe durch den Service-dienstleiter vorschlägt, kombiniert und im Weiteren auch initiiert und vom Kunden über eine „Service-App“ inter-kommunikativ angesprochen werden kann.

Die resultierenden Ergebnisse der Eingriffe in das Anlagensystem wer-den sowohl für die kontinuierliche Verbesserung des Betriebes der Anla-ge als auch für die Verbesserung der Serviceprodukte und Dienstleistungen verwendet.

4.1 KNAPP e-insight und Service App

KNAPP e-insight ist die Web-basierende Kom mu n i k a t ion s -plattform für Kunden und Mitarbeiter der KNAPP AG. Über di-ese Plattform können alle Servicedienstlei-stungen der KNAPP AG und dazugehörige Informationen direkt angesprochen werden. Das KNAPP e-insight

kommuniziert direkt mit der KNAPP Red Box Software, um die in Echtzeit gemessenen Anlagensystemdaten mit den notwendigen Serviceleistungen lo-gisch und intelligent zu verknüpfen.

4.2 KNAPP Red Box Software

Dieses System Monitoring & Manage-mentsystem (SMMS) ist eine von der KNAPP AG entwickelte Software, wel-che die aus dem Condition Monitoring erlangten Messdaten filtert, überarbei-tet, analysiert und evaluiert. Zusätzlich sind in der Red Box alle MTBFs (mean time between failure) aller installierten Komponenten, die festgelegten KPIs (key performance indicators) und alle Schwellwerte und auch Grenzwerte je-der einzelnen Messgröße gespeichert. Die Software vergleicht die gemessenen IST-Werte mit den hinterlegten Ver-gleichswerten und löst bei kritischen Nicht-Übereinstimmungen Alarme aus. Diese Alarme bewirken eine Fest-legung notwendiger Eingriffsschritte.

4.3 Condition Monitoring

Beim Condition Monitoring (CM) werden über verschiedenste Sensoren, Messgeräte und Softwareelemente An-lagendaten in Echtzeit aufgenommen und gesammelt. Eine der wesentlichen Basiselemente für das CM ist die genaue Unterteilung der Anlage in klar unter-scheidbare, funktionelle Bereiche, um die Orte der Datenerfassung und die eventuell notwendigen Eingriffspunkte an der Anlage eindeutig identifizieren zu können.In Abbildung 3 ist die Unterteilung des Anlagenbereiches „Picking“ in ihre Einzelkomponenten dargestellt.

Abbildung 1 Service Komplettprogramm KNAPP AG

Abbildung 2 Logistikanlagensystem mit Hauptbe-reichen


toP-tHEMa

Jede einzelne Komponente des Be-reiches „Picking“ wird dann mit einem QR (quick response)-Code gekenn-

zeichnet, welcher alle nötigen Informati-onen über diese Kom-ponente enthält (wie genaue technische Informationen der Komponente und Er-satzteile).Durch diese Unter-teilung der Anlage in eindeutig und klar definierte Einzelteile

ist es möglich, die erlangten Messdaten eindeutig zuzuordnen, um die daraus abgeleiteten Maßnahmen punktgenau anwenden zu können.

Abbildung 5 skizziert den prinzi-piellen Ablauf des Condition Monito-ring in ihren Schlüsselfunktionen. In den einzelnen Zonen der Anlage wer-den drei verschiedene Datengruppen in Echtzeit gemessen und aufgezeich-net. Diese immens große Anzahl an Messdaten durchläuft einen Filter in der speziell entwickelten KNAPP Red Box Software, werden dort bearbeitet, analysiert und evaluiert.

Danach wer-den die evaluier-ten Daten über IST-A n z eigen , Ampelsysteme und Vergleichs-anzeigen auf den zur Verfügung stehenden smart-devices durch die ver schiedenen D a s h b o a r d -Funktionen visu-alisiert.

4.4 Technische Hotline

Im Falle eines Anlagenstillstandes wird die technische Hotline sofort durch das SMMS verständigt und das Scha-densbild dargestellt. Die Schadensbehe-bung wird mit dem Vorort verfügbaren Techniker in die Wege geleitet.

4.5 Computerised Maintenance Ma-nagement System (CMMS)

CMMS Werkzeuge werden für die Or-ganisation von präventiven (im Wei-teren auch von prädiktiven) Techni-kereinsätzen in Bezug auf Wartungen und Reparaturen verwendet.

Neben den normalen Leistungs-merkmalen eines modernen CMMS-Werkzeuges sind folgende Teilbereiche besonders hervorzuheben:

Skill Matrix der Service-Techniker �Verfügbarkeit der Service-Techni- �kerDerzeitiger Standort der Service- �TechnikerMTTR (mean time to repair) Infor- �mation

4.6 ASSIST 4.0 Werkzeuge

In dem von der EU geförderten Forschungspro-gramm werden i n t e l l i g e n t e Hilfsmittel ent-wickelt, welche es ermöglichen, den vor Ort ein-gesetzten Tech-niker so effizient wie möglich ein-

zusetzen. Ein zentrales Element dieses For-schungsprojektes ist das KiSoft WebEye.Ausgestattet mit einem Industrie-PC, einer Kamera, einem Mikrophon bzw. Kopfhörer und einem See-Through-Display ermöglicht das KiSoft WebEye, sowohl Information von entfernten Standorten als auch die Assistenz eines Spezialisten aus der Zentrale der KNAPP AG interaktiv in die Problem-lösung einzubinden.

4.7 Ersatzteil-Logistik

Die perfekt funktionierende Ersatzteil-versorgung ist unter anderem ein we-sentlicher Bestandteil einer exzellenten Servicedienstleistung.

Es ist entscheidend, zu jeder Zeit sowohl den genauen Lagerbestand der Ersatzteile vor Ort zu wissen, als auch die notwendige Wiederbeschaffungs-zeit im Falle einer Unterversorgung benötigter Ersatzteile. Ein eigens dafür entwickeltes Ersatzteil-Managementsy-stem ermöglicht dies.

4.8 Wissensdatenbank

Die Wissdatenbank setzt sich mit den Inhalten folgender Themen zusam-men:

Anleitungen zum Finden von Feh-lern, Vorschläge zur Problemlösung, spezielle Erfahrungswerte zur Pro-blembehebung, Berichte und Analysen zur Problembeseitigung in geordneter Weise, Anlagendokumentationen, Re-paratur und Wartungsanleitungen, Trainingsunterlagen, OH&S Unterla-gen, Wartungsberichte aus der Vergan-genheit, Interaktiver Chatroom

Alle diese Daten dienen zur Unter-stützung der vor Ort-Techniker zur effi-zienten und effektiven Problembehand-lung im Falle von Serviceeinsätzen.

4.9 Reporte

Reporte aller Art wie Wartungsrepor-ten, Hotline Berichten, Reporte über Umbauten an der Anlage, Qualitäts- und OH&S-Berichte werden dort in ge-ordneter Weise zur Verfügung gestellt.

4.10 Visualisierung

KPIs (key performance indicators), Lei-stungsdaten der Anlage, Messgrößen aus der Anlage, Alarme, Grenzwertü-berschreitungen sowie andere für den

Abbildung 3 Unterteilung der Hauptbereiche in Komponenten

Abbildung 4 Beschriftung der Anlagen- komponenten mit QR Codes

Abbildung 5 Condition Monitoring Prinzip Skizze


toP-tHEMa

Kunden interessante und wichtige Daten können mittels Visualisierung wie in einer Art Cockpit auf einem Endgerät wie Smartphone oder Tablet angezeigt werden. Alle Daten werden kontinuierlich innerhalb von 5 Minu-ten aktualisiert.

5. Praktische Anwendungsfälle bzw. Anlagezustände

Drei grundsätzliche Anlagenzustände und die daraus abgeleiteten Maßnah-men können im Weiteren als ausrei-chend angesehen werden:Zustand „GRÜN“: Anlage weist keine Grenzwert- bzw. Schwellwert-Über-schreitungen auf, es sind keine weiteren Maßnahmen nötig.Zustand „GELB“: Die Anlage weist eine Schwellwert-Überschreitung in einem genau definierten Anlagenbe-reich, an einer genau definierten Anla-genkomponente aus. Das SMMS alar-miert den lokalen Servicetechniker, der mit Hilfe des KiSoft Web-Eyes zur Problemzone geführt wird.Bei der fehlerhaften Anlagenkompo-nente angekommen, liest er über sein smart device den QR Code aus und erfährt die nötigen Informationen der Schwellwert-Überschreitung.

Die problembehaftete Komponente kann/muss kontrolliert werden und weitere Schritte werden durch das Re-sultat der Untersuchung eingeleitet.Zustand „ROT“: Die Anlage weist eine Grenzwert-Überschreitung und damit einen Anlagenstillstand auf. Der loka-

le Servicetechniker wird zum Einsatz-ort geführt und die technische Hotline der KNAPP AG wird sofort durch das SMMS verstän-digt. Der Vorort-Techniker und die Hotline versuchen, das Problem ge-meinsam unter Zuhilfenahme des KiSoft WebEyes und der audio-visuellen Bearbeitung der Anlagenkomponente zu beheben. Nötige Ersatzteilbestände im lokalen Lager werden kontrolliert und bei Be-darf von der Firma KNAPP bestellt und angeliefert. Bei Bedarf wird der nächstgelegene Techniker mit der not-wendigen Ausbildung kontaktiert und zum Einsatzort beordert.

6. Schlusswort

Durch die intelligente Verknüpfung digitaler und physikalischer Service-Produkte und Service-Dienstleistungen als Inhalt des „Service 4.0TM“ der KNAPP AG wird ein neuer Meilenstein und Trend in der Bereitstellung von Services des Industrie 4.0-orientierten Anlagenbaues gesetzt.

Das Anlagensystem der Zukunft kennt zu jedem Zeitpunkt den genauen „Gesundheitszustand“ seiner Kompo-nenten und im Falle von für die Lei-stung kritischen Abweichungen sucht

dipl.-Ing. dr.mont.

Manfred

Fuchs, MBa

director International Customer Service, KNaPP aG

und organisiert das System Monitoring & Managementsystem selbstständig die benötigten Services in der richtigen Kombination und Menge und auch zum richtigen Zeitpunkt. Der Kunden-nutzen der Services wird zusätzlich da-hingehend ergänzt, dass jede einzelne vom Anlagenbauer zur Verfügung ste-hende Dienstleistung, auch ohne vor-herige Ab- bzw. Zustimmung, zu jeder Zeit für ihn bereitstehen und punktge-nau eingesetzt werden kann.

Autor:

Dipl.-Ing. Dr.mont. Manfred Fuchs, MBADer Autor studierte Montanmaschinen-bau, Fachrichtung Berg- und Erdölma-schinenbau an der Montanuniversität Leoben. Seit über 9 Jahren ist er bei der KNAPP AG als Director des Bereiches International Customer Service tätig und betreut mit seinem internationa-len Team via 19 Niederlassungen und 4 Servicepartnern rund 2000 Logistikan-lagen in mehr als 56 Ländern der Welt.

Uwe Dombrowski/Lean DevelopmentSpringer, S. 243, € 59,99ISBN: 978-3-662-47421-1

Das Buch adressiert den Produktentstehungsprozess zur Freisetzung von Potenzialen in Effizienz und Effektivität und den Zielen Qualität, Zeit und Kosten. Hierzu werden bestehende Ansätze des Lean Development weiterentwickelt, vertieft und mit Praxisbeispielen versehen. Ein umfangreiches Kapitel widmet sich den Gestaltungsprinzipien von KVP über Standardisierung, Push- und Pull-Prinzip, Mitarbeiterorientierung, Null-Fehler-Prinzip, visuelles Management bis hin zu Front-loading. Ein weiteres Kapitel beschäftigt sich mit unterschiedlichen Einführungsstrategien die insbesondere für den Praktiker wertvolle Hinweise geben. Aktuelle Weiterentwicklungen runden das empfehlenswerte Buch ab.

Eignung/Leserschaft 1 (Anfänger) ooþoo5(Experten)Theorie 1 (nicht behandelt) ooþoo 5 (intensiv)Anwendung 1 (nicht behandelt) oooþo 5 (intensiv)

Empfehlung: gute Arbeit, empfehlenswertHubert Biedermann


toP-tHEMa

andreas Mündler

MaINtENaNCE aWard aUStrIa

der Preis für das exzellenteste anlagenmanagement Österreichs „Eine gute Instandhaltung ist eine, die von ihrem Umfeld nicht wahrgenommen wird!“ Dieser Ausspruch beschreibt sehr gut das Dilemma, in welchem eine effektive und effiziente Instandhaltung steckt. Die „Feuerwehreinsätze“, in denen schwere Maschinenschäden die Produktion für Tage stillgelegt haben, wo die Instandhalter als Retter der Pro-duktion gefeiert wurden und im Rampenlicht standen sind Geschichte, weil durch eine präventive und smarte In-standhaltung Maßnahmen im Vorfeld ergriffen wurden, damit solche „Feuerwehreinsätze“ nicht mehr auftreten. Da-mit besteht die Gefahr, dass die Instandhaltung und deren Tätigkeiten unterschätzt und nicht mehr gesehen werden. Deswegen wurde mit dem Maintenance Award Austria MA2 eine Initiative ins Leben gerufen, die die Bedeutung der Instandhaltung in den Unternehmen hervorstreicht, frei nach dem Motto: „Tu Gutes und sprich darüber“.

Der österreichische Preis für das „exzellenteste Anlagen- und In-

standhaltungsmanagement“ wurde 2011 von der österreichischen, technisch – wirtschaftlichen Vereinigung für In-standhaltung und Anlagenwirtschaft kurz ÖVIA ins Leben gerufen um jene Unternehmen auszuzeichnen, die den Wandel von der klassischen Instandhal-tung hin zur lebenszyklus-orientierten, integrierten Anlagenbewirtschaftung erfolgreich vollzogen haben. Diese ho-norierten „best in class“ Unternehmen stellen durch ihr besonderes Engage-

ment den effizienten Kapitaleinsatz innerhalb ihrer Unternehmung sicher. Der Gewinner des MA² soll anderen Anlagenbetreibern als Benchmark wie auch als „Best Practice“ Beispiel dienen. Der Maintenance Award Austria wird jährlich im Rahmen des internationa-len Forums für industrielle Instandhal-tung (ÖVIA-Kongress) verliehen.

Ziel des Maintenance Award Austria ist es, der Bedeutung der Instandhal-tung Rechnung zu tragen und deren Beitrag zur Wettbewerbsfähigkeit von

Unternehmen zu würdigen. Damit wird der Instandhaltung auch in der Öf-fentlichkeit ein verstärktes Augenmerk gewidmet. Medienpartner garantieren die Öffentlichkeitswirkung, weitere Partner sind die Industriellenvereini-gung sowie die Wirtschaftskammer. Der Nutzen für die teilnehmenden Un-ternehmen liegt in einer detaillierten Analyse des Anlagenmanagements und in der Ermittlung von Optimierungs-potentialen.

Weiters erhalten die Teilnehmer aussagekräftige Benchmark Daten. Ba-

Abbildung 1: XI Bewertungskategorien

Foto: www.fotomek.de


toP-tHEMa

sis hierfür sind die Daten von aktuell 50 Unternehmen, die bis dato an dem MA2 teilgenommen haben.

Kategorien in denen der Preis verlie-hen wird

Maintenance Award Austria MA2: Der MA2 bewertet nicht nur die An-lagenwirtschaft als alleinstehende Organisation, sondern auch deren In-tegration und Interaktion in und mit dem Leistungserstellungsprozess von Industrieunternehmen. Diese optimale Gestaltung gilt als Garant und Grund-lage für eine effiziente und kundenori-entierte Betriebsführung.

Im Technologiemanagement können Unternehmen Wettbewerbsvorteile er-zielen, wenn sie ihre Anlagen optimal einsetzen, nutzen und weiterentwi-ckeln. In wettbewerbsintensiven Mär-kten ist die Entwicklung dynamischer Fähigkeiten zur Verbesserung und effi-zienten Nutzung der Anlagenstruktur von herausragender Bedeutung. Durch eine umfassende Bewertung in XI Kate-gorien gewährleistet das MA² – Assess-ment eine Betrachtung aller relevanten Managementfunktionen, siehe Abbil-dung 1.

Somit liefert die Auswertung über alle teilnehmenden Unternehmen samt anschließenden Site-Visit der bestge-reihten Teilnehmer als Ergebnis das Unternehmen mit dem exzellentesten Anlagenmanagement Österreichs, sie-he Tabelle 1.

Die Bewertung und Auszeichnung des eigenen Unternehmens ist ein Teil des Ergebnisses. Jedem Bewerber wird ein Standortübergreifender Benchmark mitgeliefert, dieser soll den Unterneh-men einen „Status Quo“ ihres Anlagen-managements geben und einen „Best Practice“ Vergleich mit dem Gewinner liefern, siehe Abbildung 2.

In Abbildung 2 ist weiters die Ent-wicklung des Unternehmens zu erken-nen, welches zum wiederholten Mal am MA2 teilgenommen hat. Im kon-kreten Fall wurden dem Unternehmen

bei der erstmaligen Teil-nahme 2012 Optimierungs-potentiale aufgezeigt (rote, gestrichelte Linie) welche in diesem Fall in einzel-nen Kategorien aufgegrif-fen und bis zur nächsten Teilnahme 2013 umgesetzt wurden (orange, gestrichel-te Linie). 2013 wurden wie-derum Potentiale aufge-zeigt die bis zur Teilnahme 2014 (grüne Linie) realisiert wurden.

MA2 Innovationspreis: Neben dem Maintenance Award Austria, welcher die Anlagenwirtschaft als Ganzes bewertet, wird ein Sonderpreis für das inno-vativste Produkt bzw. die innovativste Umsetzung eines Projektes im Bereich des Anlagenmanagements vergeben. Mit diesem Sonderpreis wird die In-novationskraft in diesem Bereich her-vorgehoben und honoriert. Bewertet werden dabei insbesondere die Umset-zung, die Kosteneinsparung sowie der Neuigkeitswert. Bewerbungen können unter anderem aus folgenden Themen-gebieten kommen:

Dienstleistung �Technologie �Managementsystem �IT Lösung �

Der „neue“ MA² 2016

Der diesjährige MA2 steht im Zeichen der Erneuerung. Das Ziel ist den Un-ternehmen, die bereits am MA2 teilge-nommen haben, neue Anreize zu bie-ten um sich erneut zu bewerben.

Dieses Ziel wird über die Vertiefung der Fragestellungen in den Kategorien Ablauforganisation, IH Strategie, Schu-lung, Training und Zielsystem sowie Controlling und Kennzahlen erreicht.

Zusätzlich wurde dem Fragebogen ein neues Themengebiet mit Fragen über Inhalte des Asset Management-systems nach ISO 55000 hinzugefügt. Durch die Beantwortung der Fragen bekommen die Firmen Auskunft, inwiefern sie „reif“ für ein Asset Ma-nagement System in Anlehnung an die 2014 in Kraft getretene Normen-reihe ISO 55000 sind. Die Auswertung der Fragen dient im ersten Jahr rein statistischen Zwecken, gibt den Unter-nehmen wie oben erwähnt Auskunft über deren Reifegrad und beeinflusst die Unternehmensbewertung für den MA2 nicht. Den Teilnehmern wird in Zukunft die Gelegenheit geboten, sich auch auf diesem gänzlich neuen Gebiet mit anderen zu messen.

Jahr Gewinner2015 Eaton Industries GmbH2014 Wien Energie GmbH2013 MIBA Frictec GmbH2012 SKF Österreich AG2011 Constantia Teich GmbH

Tabelle 1: Gewinner des MA2

Abbildung 2: Benchmark WienEnergie 2012, 2013 und 2014

Abbildung 3: Ablauf Bewerbung für MA2 und Innovationspreis


toP-tHEMa

Call for Papers

technologiemanagement – Herausforderungen für Strategie und Management

in WINGbusiness 03/2016

Beschreibung

Das erfolgreiche Management von Technologien gewinnt für immer mehr Unternehmen an Bedeutung. Früherkennung, Bewertung, Planung und Entwicklung von Technologien werden dabei ebenso zu Schlüsselthe-men wie der Aufbau einer Technolo-giestrategie, der Technologietransfer oder das Technologiemarketing. Heft 3/2016 widmet sich deshalb dem Tech-nologiemanagement und den damit verbundenen Herausforderungen für Strategie und Management.

Wir laden Sie herzlich ein, Beiträge zu diesem Themenschwerpunkt einzurei-chen.Es können zwei unterschiedliche Bei-tragsarten übermittelt werden:

Die Verfassung eines Textes als Be- �richt aus der Praxis.Die Einreichung eines wissenschaft- �lichen Beitrages in Form eines wis-senschaftlichen Papers (WING-Paper mit Reviewverfahren; die Ergebnisse des Reviewverfahrens erhalten Sie 4-8 Wochen nach der Einreichfrist).

Hinweise für AutorInnen: Vorlagen zur Erstellung eines WING-Papers und konkrete Layout-Richt-linien sind als Download unter http://www.wing-online.at/de/wing-business/medienfolder-anzeigen-preise/ oder unter der e-mail [email protected] verfügbar.

Bitte senden Sie Ihre Beiträge als PDF an [email protected].

Annahmeschluss: 30.06.2016

Teilnehmerkreis MA2

Industrieunternehmen mit in Österrei- �ch betriebenen und bewirtschafteten AnlagenJeder Standort eines Unternehmens �zählt als eigener Teilnehmer

Nutzen der Teilnahme am MA2

Detaillierte Analyse des Anlagenma- �nagements der TeilnehmerErmittlung von Optimierungspotenti- �alen durch die ÖVIAZugang zu Benchmark Daten �

Ablauf MA2 und Innovationspreis

Ausfüllen des Fragebogens durch die �teilnehmenden Unternehmen (März 16 – Ende Juni 16)Auswertung der Fragebögen durch das �Bewertungsteam und Ermittlung der besten TeilnehmerSite-Visits durch eine fachkundige Jury �bei den bestgereihten Unternehmen (September 16)Preisverleihung am ÖVIA-Kongress �(Oktober 16)Mediale Berichterstattung und Vorstel- �lung der Gewinner und Finalisten

In der Fact Box sind die wichtigsten Da-ten und Eckpunkte für den MA2 zu-sammen gefasst.

Weitere Informati-onen über den MA2 und die Teilnahme sind unter w w w . o e v i a . a t oder über direkten Kontakt zu dem Verantwortlichen Herrn Dr. Andreas Mündler, [email protected] erhältlich.

Autor:

Dipl.-Ing. Dr.mont. Andreas Münd-ler: Universitätsassistent am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissen-schaften, Montanuniversität Leoben. Seit November 2015 ist Andreas Münd-ler am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften als Universi-tätsassistent tätig. Seine Forschungs-schwerpunkte liegen aufgrund seiner

dipl.-Ing. dr.mont.

andreas Mündler


Vorkenntnisse im Anlagen- und Pro-duktionsmanagement. Andreas Mündler war nach seinem Studium Montanmaschinenwesen mit Schwerpunkt Automation an der Montanuniversität Leoben 12 Jahre in Produktionsbetrieben in der Stahler-zeugung, dem Anlagenbau, der Papier-industrie und der Pharmabranche tätig. Seine Einsatzgebiete waren der Aufbau und die Leitung von Abteilungen der Produktion und der Instandhaltung so-wie die Leitung von Projekten.Promoviert hat Andreas Mündler be-rufsbegleitend 2009 im Bereich der Fördertechnik.


UNINaCHrItEN

alfred Kinz

die Österreichische technisch-wissenschaftliche Vereini-gung für Instandhaltung und anlagenwirtschaft - ÖVIa

Die ÖVIA versteht sich als neutrale, unabhängige Wissensplattform

und Netzwerk. Gegründet im Jahr 1989 verfolgt sie das Ziel, alle Aktivitäten auf dem Gebiet der Instandhaltung zwischen technisch-wissenschaftlichen Vereinen und der Industrie zu koor-dinieren. Mit internationalen Institu-tionen werden Kontakte gepflegt und durch branchenspezifische Arbeits-gruppen das Fachwissen auf diesem Gebiet gefördert. Diese Zielsetzung ist deshalb so wichtig, weil das Instand-haltungs-Know-How als wichtiger Teil des anlagenwirtschaftlichen Gesamt-konzeptes mit der zunehmenden Flexi-bilisierung und Automatisierung in der Produktion Schritt halten muss. Eine Zusammenarbeit auf diesem Gebiet, in einer Vereinigung wie der ÖVIA, unterstützt hierbei sowohl die partizi-pierenden Unternehmen als auch die Forschungsinstitutionen bei der Wei-terentwicklung der Instandhaltung und Anlagenwirtschaft.

Beginnend mit dem ersten österrei-chischen Instandhaltungskongress im

Jahr 1985 hat die ÖVIA die Entwick-lung der Instandhaltung in Österreich über die Grenzen hinaus maßgeblich mitgestaltet. Die Förderung des Aus-tauschs zwischen Scientific Commu-nity und Industrie erfolgte unter ande-rem durch:

Abhaltung eines jährlichen zweitä- �gigen FachkongressesDurchführung von Forschungsauf- �gaben im Bereich der Grundlagen-forschung und der angewandten ForschungPraktische Erprobung von Neue- �rungen im Bereich der Instandhal-tung und AnlagenwirtschaftBildung und Moderation von Ar- �beitsgruppen zur Bearbeitung spe-zifischer ProblemstellungenHerausgabe von Berichten in di- �versen Medien über neueste For-schungsergebnisse und Trends, so-wie Wissenswertes aus dem Bereich der AnlagenwirtschaftDurchführung von Ausbildungen �und Seminaren

Kontakte und Mitgliedschaft bei In- �stitutionen gleicher oder ähnlicher Zielsetzung im In- und AuslandOrganisation von Veranstaltungen �zum ErfahrungsaustauschVerleihung des „Maintenance �Award Austria“ MA² - der Preis für das exzellenteste Anlagenmanage-ment Österreichs

Damit konnten in den letzten 30 Jah-ren zahlreiche Meilensteine der In-standhaltung erreicht und mitgeprägt werden (siehe Abbildung).

Mit über 50 namhaften österrei-chischen Industriebetrieben, darunter auch die drei größten heimischen Un-ternehmen OMV, voestalpine und Bo-realis (laut Industriemagazinranking 2015), wächst das Netzwerk der ÖVIA kontinuierlich und wird auch in Zu-kunft maßgeblich dazu beitragen, den Stellenwert der Instandhaltung und Anlagenwirtschaft hervorzuheben.

Nähere Informationen zur ÖVIA finden Sie unter http://www.oevia.at.

Foto: WBW, Leoben


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Ulrich Bauer, Hans Jörg Gress

Walter Veit – Wegbereiter und orientierungsgeber Am 14. März 2016 hat em. Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Walter Veit seinen irdischen Lebensweg im Kreise seiner engsten Familie beendet. Wie kaum ein anderer hat er speziell die Wirtschaftsingenieursausbildung an der TU Graz geprägt und war wohl ein markanter Orientierungspunkt für viele Generationen von Studierenden, aber auch Mitarbeite-rinnen und Mitarbeitern

Walter Veit und die TU Graz

Geboren 1929 in Graz, erlebte er den Krieg noch als Soldat und Kriegsgefan-gener. Nach der Matura 1948 begann er seine berufliche Laufbahn in einer Zimmerei und inskribierte daneben als Werksstudent an der Technischen Hochschule in Graz das Bauingenieur-studium. Von 1960 bis 1963 arbeitete er als halbbeschäftigte wissenschaftliche

Hilfskraft am Institut für Betriebswirt-schaftslehre und Betriebssoziologie unter Prof. Pietsch. Nach seinem Stu-dienabschluss war er von 1963 bis 1969 Universitätsassistent an diesem Institut, wo er 1969 promovierte. In diesem Jahr wechselte er an das neu gegründete Institut für Baubetrieb und Bauwirt-schaft unter der Leitung von Prof. Aita, an dem er habilitierte.

1973 erfolgte die Berufung zum or-dentlichen Universitätsprofessor an das Institut für Betriebswirtschaftsleh-re und Betriebssoziologie an der TU Graz, das er bis zu seiner Emeritierung im Herbst 1996 leitete.

Zusätzlich übernahm er zahlreiche akademische Funktionen wie Studien-kommissionsvorsitzender, Dekan der Maschinenbaufakultät (1978 – 1980) und war als Höhepunkt seiner akade-mischen Laufbahn in der Zeit von 1980 bis 1984 Rektor, Prä- und Prorektor an der Technischen Universität Graz. Hier gelang es ihm aufgrund seiner strate-gischen Weitsicht, seiner Umsetzungs-stärke und seiner unvergleichlichen Beziehungsarbeit zum Ministerium, den Grundstein für viele zukunftswei-

sende Projekte und für die positive Ge-samtentwicklung „seiner“ TU Graz zu legen. Durch seine umgängliche, begei-sternde und gleichzeitig bodenständige Art konnte er auch so manchen Skepti-ker überzeugen und die Menschen „ins Boot holen“.

Walter Veit – der Menschenfreund

Walter Veit war aber nicht nur eine der markantesten Führungspersönlich-keiten an der TU Graz, sondern hatte auch eine besondere Nähe zu den Men-schen. Vielen Generationen von Studie-renden bleibt er als begeisternder Leh-rer in Erinnerung, der großen Wert auf solide Grundlagen und Umsetzbarkeit legte und dabei sowohl die fachliche als auch die menschliche Seite vermittelte.

Walter Veit war aber auch ein ganz besonderer Chef. Er gehörte zu den seltenen Menschen, die eine natür-liche persönliche Autorität ausstrah-len, ohne auf die Hierarchie verweisen zu müssen. Er ließ großen Raum für Selbstverantwortung und schuf damit eine hohe Leistungsbereitschaft und Leistungsfähigkeit bei jedem Einzel-

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nen. Da machte er keinen Unterschied zwischen studentischen Mitarbeiter/innen, Wissenschaftler/innen und Ver-waltungspersonal. Und er hatte stets ei-nen wachen Blick und ein offenes Ohr für die Nöte der Menschen und half ohne viel Aufhebens, wo er konnte.

Wissenschaftler mit Praxisbezug

Walter Veit hat unter sehr schwierigen Bedingungen sein Studium neben sei-nem Beruf als Zimmermann absolviert, was ihn nachhaltig geprägt hat. Stets suchte er wissenschaftliche Lösungen für die Problemstellungen in der Praxis und baute ausgezeichnete Wirtschafts- und Industriekontakte auf. Er war bei-spielsweise Pionier bei der Einführung von Industrie-Diplomarbeiten und die Entwicklung gab ihm Recht. Industrie-arbeiten sind heute von der TU Graz nicht mehr wegzudenken. Dieser Pra-xisbezug schließt auch die Themenstel-lungen von Dissertationen mit ein, die heute mehr denn je einen wichtigen Beitrag zur anwendungsorientierten wissenschaftlichen Forschung der TU Graz liefern.

Walter Veit und der WING

Für den Österreichischen Verband der Wirtschaftsingenieure war Walter Veit

eine der prägendsten Persönlichkeiten. Im Jahr 1964 stellte er zusammen mit den weiteren Proponenten Harald

Wagner, Horst Assam, Manfred Seiffert und Peter Yaldez den Antrag zu dessen Gründung und widmete sich fortan mit großer Begeisterung der erfolg-reichen Entwicklung des Verbandes.

Dabei lagen ihm insbesonders der Aufbau des Berufsbildes „Wirt-schaftsingenieur“ in Wissenschaft und Wirtschaft und dessen Zulassung als Ziviltechniker am Herzen. Seine her-vorragenden Kontakte zu Industrie

und öffentlichen Stellen unterstützten diese Bemühungen wirkungsvoll.

Von 1974 bis 1990 fungierte Walter Veit als Vizepräsident des Verbandes, viele Jahre erfolgte die administrative Führung des WING an seinem Insti-tut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie. Er intensivierte den Kontakt zum deutschen Verband der Wirtschaftsingenieure mit den Profes-soren Wagon und Baumgarten an der TU Berlin und war damit ein Wegbe-reiter für die internationale Verbin-dung unseres Verbandes.

Seine starke Verbundenheit zum WING zeigte er auch durch die fort-laufend rege Teilnahme an den Ver-bandsveranstaltungen im lebendigen Kontakt mit Studierenden und Absol-

venten und Absolventinnen. So wird Walter Veit allen Wirtschaftsingenieur-kolleginnen und –kollegen nicht nur als hervorragender akademischer Leh-rer, sondern auch als Mensch mit hoher Empathie und ausgeprägtem Frohsinn in Erinnerung bleiben.

Er wird in den Herzen derjenigen weiterleben, die ihn gekannt haben und ein Stück des Weges mit ihm ge-hen durften.


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alfred Kinz

29. internationaler Instandhaltungskongress der ÖVIa – Smart Maintenance mit teilnehmerrekord

Der ÖVIA Kongress ist die rich-tungsweisende Fachveranstaltung

zum Thema Instandhaltung in Öster-reich. Im Oktober 2015 fand die zwei-tägige Veranstaltung bereits zum 29. Mal statt. Mit rund 20 internationalen Referenten aus Wirtschaft und Wis-senschaft und insgesamt über 100 Teil-nehmern konnte ein Teilnehmerrekord erzielt werden. Der Kongress wird als Benchmark im Instandhaltungsbereich wahrgenommen.

Zum Thema Smart Maintenance wurden verschiedene Implikationen von Industrie 4.0 aus der Sicht der Instandhaltung betrachtet. In wissen-schaftlich fundierten und praxisori-entierten Vorträgen standen Themen-felder wie mobile Instandhaltung, Informationstechnologien, Ersatzteil-management, Condition Monitoring und neueste arbeitswissenschaftliche Erkenntnisse im Mittelpunkt.

Highlights waren unter anderem Vorträge von Vertretern österrei-chischer Top-Unternehmen, darunter AT&S Technikvorstand Heinz Moitzi mit seinem Beitrag über die Heraus-forderungen von Industrie 4.0 in der technologisch hochkomplexen Lei-terplattenindustrie. Knapp Vorstand Gerald Hofer stellte die neuesten Ser-viceinnovationen für den Betrieb von Lagerlogistiksystemen unter höchsten Verfügbarkeitsanforderungen vor.

Ein weiterer Höhepunkt im Rahmen des Kongresses ist alljährlich die Ver-leihung des österreichischen Instand-haltungspreises „Maintenance Award Austria“. EATON Industries konnte sich, mit einem hochentwickelten Anlagenmanagement, knapp vor MA-GNA Steyr Fahrzeugtechnik durchset-zen und gewann den MA² 2015.

Zum Kongress erschien wie immer ein Buch im TÜV Verlag (ISBN 978-3-

8249-1950-5), in welchem sämtliche Vor-tragsinhalte in Langfassung zu lesen sind.

Jubiläumskongress 2016

Am 5. und 6. Oktober 2016 findet der ÖVIA Kongress bereits zum dreißigsten Mal statt. Unter dem Topthema Lean Smart Maintenance werden nationale und internationale Referenten aus Wirt-schaft und Wissenschaft Best Practice Themen und aktuelle Forschungser-gebnisse vorstellen. Der Fokus wird auf effizienz- und effektivitätssteigernden Lösungen für die Instandhaltung und das Anlagenmanagement in Zusam-menhang mit Industrie 4.0 liegen.

Die Verleihung des neu gestalteten Maintenance Award Austria an einen österreichischen Industriebetrieb wird am Abend des 5. Oktober erfolgen.Nähere Informationen und Anmel-dungen auf http://www.oevia.at.

Foto: WBW, Leoben


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Martha Mühlburger

Professor dr. Hubert Biedermann - 20 Jahre Leitung Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften

Professor Biedermann studierte an der Montanuniversität Leoben

Hüttenwesen mit dem Studienzweig Betriebs- und Energiewirtschaft und habilitierte im Fachgebiet Industriebe-triebslehre. Nach einer Industrietätig-keit bei den Montanwerken Brixlegg ist er an die Montanuniversität zurück-gekehrt und wurde 1995 als Professor für Wirtschaft- und Betriebswissen-schaften berufen.

Professor Biedermann war drei-mal Vizerektor der Montanuniversität und hat als solcher die Umsetzung des

UG2002 in der Zuständigkeit für Fi-nanzen und Controlling mitgestaltet.

Unter seiner Federführung wurden die Schwerpunkte des Lehrstuhls An-lagen- und Produktionsmanagement, Nachhaltigkeits- und Energiemanage-ment, Qualitätsmanagement, Risiko- und Sicherheitsmanagement, Generic Management, Technologie- und In-novationsmanagement, Wissensma-nagement und Petroleum Ökonomie auf- und ausgebaut. Dem Aus- und Wei-terbildungsangebot wurde besonderes

Foto: WBW, Leoben

Augenmerk gewidmet, hervorstehend sind die Ausbildung zum TPM-Expert, das akkreditierte MBA Programm Generic Management und der ÖVIA-Kongress.

Professor Biedermann hat in vielen Belangen Pionierarbeit geleistet. Die 1. WBW Wissensbilanz war die erste eines deutschsprachigen Universitätsinsti-tutes, dafür wurde dem WBW 2002 der Speyer Qualitätspreis verliehen. Weiters wurde das WBW als erstes Universitäts-institut im deutschsprachigen Raum nach ISO 9001 zertifiziert und es wurde der AQA Award in der Kategorie „Non-Profit-Organisationen“ an das Institut für Wirtschafts- und Betriebswissen-schaften an die Montanuniversität Le-oben geholt. Professor Biedermann hat maßgeblich dazu beigetragen, dass an der Montanuniversität das Fachgebiet der Industrielogistik etabliert wurde.

Professor Biedermann ist Herausge-ber vieler Publikationen und Bücher. Anlässlich des 20jährigen Jubiläums er-schien das Buch Industrial Engineering und Management - Beiträge des Tech-no-Ökonomie-Forums der TU Austria.


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Helmut Gabriel Schwarze

EStIEM Council Meeting 2015

abschlussbericht

Vom 15. bis zum 22. November 2015 war Europa zu Gast in der Haupt-

stadt Österreichs. Genauer gesagt: Stu-denten aus ganz Europa, von Portugal bis Moskau, fanden sich zum Council Meeting in Wien ein. Das Council Meeting (nachfolgend CM genannt) ist die Generalversammlung von ES-TIEM (European Students of Indus-trial Engineering and Management), einem Verein der Studenten des Wirt-schaftsingenieurswesens. Während des CM waren in etwa 430 Studenten aus 80 Universitäten von 31 Nationen an-wesend. ESTIEM ist mit seinen vielen Mitgliedsuniversitäten eine sehr mul-tikulturelle Organisation. Es ist eine Organisation in der Professionalität und Freundschaft vereint sind. Das Studium des Wirtschaftsingenieurs-wesens unterscheidet sich von Land zu Land, manchmal auch von Universität zu Universität. Die ESTIEM Mitglieder werden sowohl in Wirtschaft als auch in Technik ausgebildet. Es finden sich die Fachrichtungen Informatik, Mar-keting, Elektrotechnik, Maschinenbau und weitere.

Abgehalten wurde das CM im Kup-pelsaal, einem Saal der Technischen Universität Wien, die heuer ihr 200 jäh-

riges Bestehen feierte. Ziel dieser Ver-sammlung ist, demokratisch über wich-tige Entscheidungen abzustimmen, die das europaumspannende Netzwerk in die Zukunft führen sollen.

Neben Präsentationen, Debatten und Abstimmungen waren jedoch auch Unternehmen ein wichtiger Be-standteil der Konferenz. Die Sponsoren waren beim CM zu Gast und infor-mierten die Teilnehmer über die aktu-ellen Tätigkeiten der jeweiligen Firmen mittels Präsentationen oder am firmen-eigenen Messestand. Die Firma Schind-ler, ein Schweizer Unternehmen, stellte den Stand der Technik im Aufzugsbau und der Fahrtreppenkonstruktion dar. Kaeser Kompressoren Österreich ist führender Druckluftanbieter und stellte diverse Anwendungen vor. Die Wirtschaftskammer Österreich ging insbesondere auf die Möglichkeiten zur Förderung von jungen Start-Up Unternehmen ein. „Clean Sky“ (Public Private Partnership between the Euro-pean Commission and the European aeronautics industry) stellte innovative Forschungsprogramme vor, um Luft-verschmutzung und Lärmbelastung im Luftverkehr zu minimieren und da-mit die Umweltbedingungen der Welt

zu verbessern. Das TU Wien Racing Team stellte den Teilnehmern des CM ihr selbst entworfenes Rennfahrzeug vor und gab interessante Einblicke in die „Formula Student“, einem Wettbe-werb in der Universitäten ein Rennauto konstruieren, selbst bauen und gegen-einander in verschiedenen Disziplinen konkurrieren.

Gemäß dem inoffiziellen Motto „work hard, play hard“ gab es neben der sehr strikten Zeiteinteilung während des CM auch Raum für Zerstreuung. Bei der International Night, brachte jede Nation traditionelle Speisen und Getränke mit. Beim großen Galadin-ner, das den Abschluss der Veranstal-tung markierte, hat die Stadt Wien im Fuhrgassl-Huber zum Bankett geladen, mit Cocktailkleid bzw. Mascherl oder Krawatte.

Die gezogene Bilanz des Council Meetings in Wien ergab, dass es das größte Council Meeting war, das es je in ESTIEM gab. Von Firmen wurde die reibungslose Organisation gelobt und die getroffenen Entscheidungen wäh-rend dieser Konferenz stellen die Wei-chen für ein erfolgreiches nächstes Jahr für ESTIEM.

Foto: Julian Fischer


FaCHartIKEL

dipl.-Ing. dr.techn. alfred Fürst

Mit Anfang 2015 übernahm Alfred Fürst die Leitung der Abteilung Risikomanage-ment und energiewirtschaftliches Controlling der KELAG-Kärntner Elektrizitäts-AG. Zu seinen Aufgaben zählen die Entwicklung und Koordination des Konzern-risikomanagements der KELAG und das Controlling der energiewirtschaftlichen Aktivitäten der KELAG im Bereich Energiehandel und Energievertrieb. Ebenso ist er mit seinem Team für die Entwicklung und Betreuung der ETRM (Energy Trading and Risk Management) Software zuständig.

Alfred Fürst studierte Wirtschaftsingenieurwesen für das Maschinenbau an der TU Graz. Im Anschluss an sein Studium war er als Universitätsassistent am Insti-tut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie bei Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Ulrich Bauer tätig, wo er auch seine Promotion absolvierte.

LEUtE/KÖPFE

andreas Maggele

Von der theorie zur Praxis: Smart Maintenance

Smart Maintenance, die – durch di-gitale Technologien unterstützte

– intelligente Instandhaltung, ist auch in stahlproduzierenden Unternehmen kein Fremdwort mehr. Im Gegenteil, sie ist entscheidend für eine konkur-renzfähige und nachhaltige Produkti-on.

Die Produktionsmaschinen sind alle mit einem zentralen Rechner verknüpft und geben entweder regelmäßig oder ständig Auskunft über ihren Zustand. Durch diese Rückmeldungen kann der Instandhaltungsplan einer Maschine individuell angepasst und gleichzeitig die Summe aller Instandhaltungsakti-vitäten optimiert werden. Die Daten-auswertung kann darüber hinaus bei Auslastungsanalysen oder Investiti-onsentscheidungen nützlich sein. Das klingt in der Theorie gut, aber wie läuft das in der Praxis? Die wesentliche Herausforderung für Unternehmen ist die Produktionsressourcen digital zu

erfassen und die erzeugten Daten ziel-orientiert zu analysieren.

Bei Böhler Bleche GmbH & Co KG wird mit Hochdruck daran gearbeitet, die Instandhaltung auf Smart Mainte-nance um- beziehungsweise auszubau-en. Das Ziel ist, von einer kalender-basierten zu einer zustandsbasierten Instandhaltung zu gelangen. Dies be-trifft über 500 Produktionsressourcen. Bei neuen Maschinen wird bereits jetzt darauf geachtet, dass sie mit einer Rei-he von Sensoren ausgestattet sind. Beim Walzgerüst z.B. werden Drehmomente, Schwingungen und Lagertempera-turen aufgezeichnet. Durch die Analy-se der Daten will man die Produktion noch materialschonender machen. In einem weiteren Schritt soll das Ersatz-teilmanagement optimiert werden. Dazu wurde ein Feldversuch gestartet, bei dem für eine ausgewählte Maschi-nengruppe in Absprache mit Meistern

und Vorarbeitern zustandsbasierte Wartung und Ersatzteilmanagement betrieben werden sollen. Die Konstruk-tionszeichnungen der Maschinen wer-den bereits im ERP-System verwaltet. Im Endausbau soll ein Anlagentechni-ker mit einem Tablet-Computer vor der Maschine stehen und die gewünschten Daten abrufen können. Die Praxis bei Böhler Bleche zeigt, dass Smart Main-tenance in der steirischen Industrie angekommen ist und verstärkt Aktivi-täten zur Sicherung des zukünftigen Unternehmenserfolgs im Umfeld von Industrie 4.0 gesetzt werden.


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WINGbusiness Impressum

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WING-SekretariatKopernikusgasse 24, 8010 Graz,Tel. (0316) 873-7795, E-Mail: [email protected]: www.wing-online.at

Erscheinungsweise4 mal jährlich, jeweils März, Juni, Oktober sowie De-zember. Nachdruck oder Textauszug nach Rück sprache mit dem Editor des „WINGbusiness“. Erscheint in wis-senschaftlicher Zusammen arbeit mit den einschlägigen Instituten an den Universitäten und Fachhochschulen Österreichs. Der Wirtschaftsingenieur (Dipl.-Wirtschafts-ingenieur): Wirtschaftsingenieure sind wirtschaftswis-senschaftlich ausgebildete Ingenieure mit akademischem Studienabschluss, die in ihrer beruflichen Tätigkeit ihre technische und ökonomische Kompetenz ganzheitlich verknüpfen. WING - Österreichischer Verband der Wirt-schaftsingenieure ist die Netzwerkplattform der Wirt-schaftsingenieure. ISSN 0256-7830

WING to your success…wir sind für Sie garantiert von Nutzen …

Gerade in Zeiten wie diesen stellen ein reizvoller Workshop, das Verteilen von lukrativen Flyern oder eine interessante Fir-menpräsentation effiziente und kostengünstige Möglichkeiten zur Werbung für Unternehmen in Fachkreisen dar.Hervorzu-heben ist der Zugang zur Technischen Universität als Inno-vations- und Forschungsstandort der besonderen Art, denn im Zuge von Bachelor- und/oder Masterarbeiten können Sie Studenten in Ideen für Ihre Firma miteinbeziehen und mit ih-nen innovative Lösungen ausarbeiten. Nicht zuletzt wird auf diesem Weg auch für die Zukunft vorgesorgt. Denn schließlich sind es die heutigen Studenten der Tech-nischen Universität, die morgen als Ihre Kunden, Händler oder Lieferanten fungieren. Mit WINGnet-Werbemöglich-keiten kann man diese nun schon vor dem Eintritt in das Berufsleben von sich und seiner Firma überzeugen und so-mit eine gute Basis für eine langfristige und erfolgreiche Zusammenarbeit schaffen. WINGnet Wien veranstaltet mit Ihrer Unterstützung Firmenpräsentationen, Workshops, Ex-kursionen sowie individuelle Events passend zu Ihrem Unter-nehmen. WINGnet Wien bieten den Studierenden die Mög-lichkeit- zur Orientierung, zum Kennenlernen interessanter Unternehmen und Arbeitsplätze sowie zur Verbesserung und Erweiterungdes universitären Ausbildungsweges. Organisiert für Studenten von Studenten.Darüber hinaus bietet WINGnet Wien als aktives Mitglied von ESTIEM (European Students

of Industrial Engineering and Management) internationale Veranstaltungen und Netzwerke. In 24 verschiedenen Län-dern arbeiten 66 Hochschulgruppen bei verschiedenen Ak-tivitäten zusammen und treten so sowohl untereinander als auch zu Unternehmen in intensiven Kontakt. Um unser Ziel - die Förderung von Studenten - zu erreichen, benötigen wir Semester für Semester engagierte Unternehmen, die uns auf verschiedene Arten unterstützen und denen wir im Gegenzug eine Möglichkeit der Firmenpräsenz bieten. Die Events kön-nen sowohl in den Räumlichkeiten der TU Wien als auch an dem von Ihnen gewünschten Veranstaltungsort stattfinden. Weiters können Sie die Zielgruppe individuell bestimmen. Sowohl alle Studienrichtungen als auch z.B. eine Festlegung auf Wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen ist mög-lich. Außerdem besteht die Möglichkeit eine Vorauswahl der Teilnehmer, mittels Ihnen vorab zugesandten Lebensläufen, zu treffen. Auf unserer Webseite http://www.wing-online.at/de/wingnet-wien/ finden Sie eine Auswahl an vorangegangenen Events so-wie detaillierte Informationen zu unserem LeistungsumfangWINGnet Wien:Theresianumgasse 27, 1040 Wien, [email protected] ZVR: 564193810

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weitere Informationen unter:

voestalpine Stahl Donawitz GmbH

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Von Donawitz in die Welt:Stahl ist unsere Materie

Ob in Seilbahnen, High-Tech-Bahnschienen oder in Fahrzeugen weltweit: Die vielfältigen Leistungen der voestalpine Stahl

Donawitz kann man auf jedem Kontinent erfahren – und das seit 1834. Entscheidend dabei ist die hohe Qualität unserer Stahl-

lösungen. Diese werden immer weiter entwickelt und mit umweltschonenden Technologien in einem der modernsten Hüttenwerke

der Welt produziert. So generieren wir den Vorsprung, auf den sich unsere Kunden und Mitarbeiter auch morgen verlassen können.

wingbusiness heft 01 2016

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