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Datengetriebene zuverlässigkeitsbasierte Instandhaltung zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit der Industrie im Rheinischen Revier

Motivation: Der Umbau des Rheinischen Reviers zu einer nachhaltigen Industrie- und Kulturlandschaft stellt für Industrieunternehmen eine große Aufgabe dar. Steigende Energie- und Rohstoffpreise, hohe Lohnkosten und umfangreicher werdende regulatorische Anforderungen stellen massive Herausforderungen für den Industriestandort Rheinisches Revier dar. Umso wichtiger ist es, dass bestehende Produktionsanlagen durch datenbasierte Entscheidungsunterstützung und Fachpersonal mit umfangreichen Methoden- und Fachkenntnissen effizient betrieben werden können und lange Lebenszyklen aufweisen. Die zuverlässigkeitsbasierte Instandhaltung (eng. Reliability Centered Maintenance, kurz RCM) basiert auf der Selektion der effektivsten Instandhaltungsstrategie für jede Anlage oder Maschine bezogen auf das Gesamtsystem. Aus diesem Grund umfasst RCM sowohl präventive, prädiktive als auch reaktive Instandhaltungsstrategien. Mit RCM können die Techniker gezielter auf Störungen der Anlage reagieren, Ersatzteilbestände optimiert werden und die richtigen Anlagenteile für Investitionen in Condition-Monitoring usw. ausgewählt werden. Jedoch gibt es einige Herausforderungen bei der Umsetzung des RCM-Ansatzes: eine wissens- und zeitaufwändige Implementierung, kontinuierlicher Schulungsaufwand und dynamische Rahmen- und Produktionsbedingungen, welche händisch erarbeitete Erkenntnisse schnell obsolet werden lassen.  Projektziel: Die durch die Vernetzung von Anwendungssystemen und Maschinen verfügbaren Daten sind automatisiert auswertbar und bieten das Potenzial, die Zeit für die Einführung und Pflege von RCM drastisch zu reduzieren. Hierfür müssen jedoch die richtigen Daten erfasst, zusammengeführt und analysiert werden. Dies erfordert eine datengetriebene Erweiterung der RCM-Methode, um die Potenziale der Bestandsanlagen im Rheinischen Revier zu heben. Neben der datenbasierten Entscheidungsunterstützung müssen zudem organisatorische Prozesse und Werkzeuge in die Instandhaltungsorganisationen eingebettet werden.  Projektvorgehen: Zuerst werden die Informationsbedarfe für eine datengetriebene RCM analysiert. Dazu wird ermittelt, welche Entscheidungen abgeleitet werden müssen, um Produktionsanlagen resilienter, effizienter und effektiver zu betreiben. Darauf aufbauend werden im zweiten Schritt die Informationsangebote in der Instandhaltung hinsichtlich Verfügbarkeit und Qualität bewertet. Im dritten Schritt wird der Informationsbedarf mit dem Informationsangebot verknüpft und bestimmt, wie die Daten aggregiert und analysiert werden müssen, um eine datenbasierte Entscheidungsunterstützung für die RCM bereitzustellen. Im vierten Schritt wird untersucht, wie die Einführung und Implementierung der datengetriebenen RCM mit notwendigen Werkzeugen und Referenzprozessen unterstützt werden kann, um anderen Unternehmen eine effiziente und risikolose Implementierung zu ermöglichen. In AP 5 werden über die Kombination aus Informationsveranstaltungen und Webinaren sowie die Integration in bestehende Weiter- und Ausbildungsformate geeignete Transferformate   etabliert, um die Fachöffentlichkeit zu informieren, zu schulen und RCM präsenter in der Ausbildung und der unternehmerischen Wahrnehmung zu verankern. Verbundpartner: Das FIR an der RWTH Aachen forscht seit über 50 Jahren an Themenfeldern der Instandhaltung. Mit diesem Vorwissen kann die bewährte RCM-Methode mit Daten aus Anwendungssystemen und Sensoren für eine automatisierte Analyse kombiniert werden, um schnellere und bessere Entscheidungen in Bezug auf die Instandhaltungsressourcen ableiten zu können. Die drei Anwendungspartner (Peter Greven, Knauf und Heimbach) unterstützen das Vorhaben bei der Ableitung von detaillierten Anforderungen an ein Informationsmodell für die datengetriebene RCM. Die in den Unternehmen bereits vorhandene Datenbasis und das verfügbare Domänenwissen geben zudem entscheidende Hinweise für die Gestaltung des Datenmodells sowie zur Datenaggregation- und Auswertung.
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