Zuverlässigkeitsorientierte Instandhaltung statt umfangreicher Datenerfassung: Reliability Centred Maintenance (RCM) stellt eine kostengünstige Alternative zu Predictive Maintenance dar. Die Methode basiert auf Risikoabschätzung zur vorbeugenden Wartung technischer Systeme. Bereits im Vorfeld werden die Auswirkungen von Fehlern auf die Funktionalität einer Anlage und ihre Folgen für die Sicherheit und Wirtschaftlichkeit abgeschätzt, um ein effektives und kostengünstiges Wartungskonzept zu erstellen. Auf dieser Grundlage lassen sich Maßnahmen zur Instandhaltung und Wartung definieren, um die Funktionstüchtigkeit des gesamten Systems sicherzustellen.
Schon vor der Einführung von Reliability Centred Maintenance haben die Unternehmer einige wichtige Fragen zu klären: Welche Störungen können während des Betriebs auftreten und infolgedessen die Leistung einschränken? Welche Auswirkungen hätte ein kompletter Systemausfall für das Unternehmen? Die Ergebnisse aus dieser Vorabanalyse werden detailliert dokumentiert. Insbesondere die sogenannten RAMS-Kriterien spielen bei der Untersuchung eine wichtige Rolle: Reliability (Zuverlässigkeit), Availability (Verfügbarkeit), Maintainability (Instandhaltbarkeit) und Safety (Sicherheit). Das Design bestimmt die RAMS-Kriterien und sorgt so für den Erhalt der höchstmöglichen Verfügbarkeit einer Anlage.
Zur Unterstützung bei der Fehlervermeidung findet während des Entwicklungsprozesses eine fortlaufende Überprüfung der Kriterien statt. Bei der zuverlässigkeitsorientierten Instandhaltung bilden die Aspekte Sicherheit, Umwelt und Kosten einen zentralen Bestandteil. Die Methode ermöglicht es Unternehmen, ganz individuell eigene Schwerpunkte zu setzen und zu entscheiden, was das persönliche Ziel ihrer Fertigung sein soll: Kosteneinsparung, Umweltaspekte, Sicherheit, die Verfügbarkeit der Anlage oder aber der bestmögliche Kompromiss aus den verschiedenen Faktoren. Mithilfe der Zuverlässigkeitsmanagement-Norm DIN EN 60300-1:2014 können Betriebe die Einführung einer entsprechenden Reliability-Centred-Maintenance-Strategie vorbereiten.
Eigenschaften der Betriebsphasen
Als zuverlässigkeitsorientierte Methode betrachtet RCM die möglichen Fehlerquellen schon während der Produktentwicklung, sowie deren Auswirkungen. Dabei wird genau beleuchtet, zu welchem Zeitpunkt in welcher Betriebsphase welche Ausfallursachen existieren. In der ersten Betriebsphase geht es darum, die Ursprünge der Defekte über Fertigungstoleranzen und -qualität auszumachen, also systematische Fehler zu erkennen. Wer in diesem Projektabschnitt nicht agiert, riskiert Folgekosten in Form erhöhter Gewährleistungskosten und setzt die Zufriedenheit seiner Kunden aufs Spiel. Ziel muss sein, die Fehlerquellen genau dort zu beheben, wo sie entstehen.
Die zweite Betriebsphase zeichnet sich durch die Festlegung einer Fehlertoleranz des Systems aus. Ausnahmslos jedes System unterliegt einer Ausfallwahrscheinlichkeit – bei keiner Anlage lassen sich Fehler grundsätzlich vermeiden. RCM betrachtet die Auswirkungen und gibt Empfehlungen an das Design. Anders als in der ersten Phase geht es hier nicht um die aktive Suche nach Defekten, sondern darum, dass die Wartung Betriebsbedingungen wie Kühlung und Schmierung beeinflusst, um das vorzeitige Altern der Anlage zu vermeiden. Da das Ausfallverhalten dem Zufall unterliegt, lassen sich die Störungen jedoch nie komplett verhindern.
In der dritten und letzten Betriebsphase können die Anzeichen für eine Alterung zum ersten Mal sinnvoll entdeckt werden. Es bietet sich dementsprechend an, in diesem Projektabschnitt die Überwachung des Systems zu verstärken, um eine Vorhersage bezüglich eines alterungsbedingten Ausfalls zu treffen. Funktionsstörungen dieser Art können die Ingenieure auf zwei Arten begegnen: Entweder sie tauschen das entsprechende Teil aus oder die Anlage wird überholt.
Dabei spielt der richtige Zeitpunkt eine zentrale Rolle. Wer diesen verpasst, den Austausch beispielsweise zu früh vornimmt und zudem die Defekte aus der ersten Phase noch nicht beheben konnte, erhöht die Ausfallwahrscheinlichkeit. Bei zu spätem Austausch oder nicht rechtzeitiger Überholung riskieren Unternehmer lange Stillstandzeiten.
Bei Zufallsfehlern im Vorteil
Reliability Centred Maintenance funktioniert – im Gegensatz zu Predictive Maintenance – ohne eine groß angelegte Datenerfassung. Die vorhersagende Instandhaltung fordert von ihren Anwendern nicht nur eine genaue Kenntnis der Systeme, sondern auch die Durchführung einer Vorabanalyse, die die Notwendigkeit der Datenerfassung verdeutlicht. Ohne dies wäre eine Vorgehensweise auf Grundlage der Big Data von vorneherein zum Scheitern verurteilt. Eine fortlaufende Erfassung und Aufzeichnung des Systemzustands beschreibt nur das Ergebnis des Designs und führt in keiner Weise zu einer Kostenreduktion, da die vorbeugende Wartung – also der Erhalt des gesunden Systemzustandes – nicht optimiert wurde.
RCM hilft Unternehmen dabei, die Erfassung von Daten erheblich zu reduzieren, da sich sowohl der Zeitpunkt als auch die Häufigkeit der Aufzeichnung individuell festlegen lassen. Des Weiteren ist die zuverlässigkeitsorientierte Vorgehensweise bei zufällig auftretenden Fehlern im Vorteil, da Predictive Maintenance bei solchen nicht unterstützen kann. Eine Datenerfassung in der Betriebsphase der stochastischen Fehlerverteilung liefert keine neue Aussagen über die bestehenden Systemeigenschaften.
Zur Aufzeichnung eingesetzte Sensoren sind außerdem sorgsam auszuwählen, da sie als weitere Komponenten die Fehlerrate des Systems erhöhen. Dabei gilt: Komponenten, die nicht verbaut werden, können auch nicht ausfallen und bedürfen keiner zusätzlichen Instandhaltung. Im Falle einer Störung stellt sich die Frage, ob wirklich das System oder möglicherweise nur der Sensor einen Defekt aufweist.
Einsatz ohne teure Nachrüstung
Unternehmer haben im laufenden Betrieb keinen Einfluss auf die durch die Entwicklung festgelegte Physik der Systeme. So kommt es vor, dass jahrelang aufgezeichnete Daten nicht genutzt werden können. Zudem fällt es teilweise schwer, die gesammelten Werte richtig zu deuten. Für einen frühzeitigen Eingriff ist es oft zu spät und es kommt trotz Datenaufzeichnung zum Ausfall.
Jedes System verhält sich darüber hinaus in jeder Umgebung anders, Erfahrungen lassen sich also nicht allgemein übertragen. Überhaupt fehlt es an Modellen, die sich mit Messwerten füttern lassen und so das Verschleiß- und Ausfallverhalten beschreiben.
Auch Systeme, die bereits einige Zeit im Betrieb sind, können die Anlagenbetreiber mit dieser Vorgehensweise optimieren. RCM bietet dementsprechend den großen Vorteil, dass das Verfahren auch bei bestehenden Anlagen zum Einsatz kommen kann – ohne eine teure Nachrüstung von Sensoren, Soft- oder Hardware. Verständlicherweise fallen die Kosteneinsparungen in diesem Fall geringer aus, da zahlreiche Eigenschaften bereits durch das Design festgelegt und zu diesem Zeitpunkt nicht mehr veränderbar sind. An dieser Stelle macht eine Analyse der Ausfälle und ihrer Auswirkungen Sinn, da sie eine unnötige Datensammlung vermeidet.
Kostenreduktion durch Risikoabschätzung
Oberstes Ziel der Verantwortlichen sollten die Total Cost of Ownership sein, weil der Betrieb seine auf dem Markt befindlichen Produkte entweder selbst wartet oder als Verkaufsargument nutzt. Auch die Betreiber der Anlagen müssen auf eine systematische Analyse der Instandhaltung bestehen und die Ergebnisse in die Gesamtkostenrechnung einbeziehen. Eine umfangreiche Datenerfassung kann Unternehmen dabei nicht unterstützen, sondern verschleiert eher, dass in der Entwicklung nicht sorgfältig auf die Einhaltung einer hohen Verfügbarkeit bei berechenbaren Wartungskosten geachtet wurde.
Für Reliability Centred Maintenance ist nur die Risikoabschätzung grundlegend, beispielsweise welche Folgen ein Fehler hat. So lassen sich Instandhaltungskosten schließlich reduzieren. Die vorhersagende Instandhaltung vermittelt oft den Eindruck, dass mangelndes Design durch die Datenaufzeichnung und Inspektionen kompensiert und damit verbessert werden soll. Diese Variante ist jedoch ein teurer Weg. In vielen Fällen profitieren zunächst die Softwarefirmen von diesen Big-Data-Lösungen und die kleinen und mittelständischen Unternehmen tragen die Kosten. Dass Big Data, unter Zuhilfenahme von künstlicher Intelligenz, Instandhaltungskosten merklich reduziert, ist leider ein verbreiteter Irrglaube.
