Ungeplante Ausfallzeiten gehören nach wie vor zu den kostspieligsten Herausforderungen in anlagenintensiven Branchen. Eine Umfrage von Siemens ergab, dass ungeplante Ausfallzeiten große Unternehmen 111 % ihres Umsatzes kosten. Insgesamt beläuft sich dieser Betrag auf rund 1.400 Milliarden jährlich.
Stellen Sie sich vor, diese Ausfallzeit würde in Ihrem Unternehmen stundenlang oder sogar einen ganzen Tag andauern. Das würde Sie Millionen von Dollar kosten. Obwohl viele Unternehmen versuchen, diese Probleme zu beheben, bleiben sie bestehen, da der Fokus auf der Lösung des unmittelbaren Problems liegt.
Die Ursachenanalyse (RCA) schließt diese Lücke durch einen strukturierten, datengestützten Ansatz. Sie ermöglicht es Fachleuten, den Kreislauf der reaktiven Instandhaltung zu durchbrechen und zu einer proaktiven Wartung überzugehen. In diesem Leitfaden erfahren Sie alles über die RCA – von der Definition bis zur praktischen Anwendung, insbesondere in anlagenintensiven Umgebungen.
Was ist eine Ursachenanalyse (RCA)?
Die Ursachenanalyse ist ein strukturierter Prozess zur Ermittlung der eigentlichen Ursache von Fehlern. Anstatt sich nur mit dem oberflächlichen Problem zu befassen, ermöglicht sie es Ihnen, tiefer zu gehen und die eigentlichen Ursachen zu untersuchen, um zu verhindern, dass dasselbe Problem erneut auftritt.
Nehmen wir eine Produktionsstätte für Lebensmittel und Getränke, in der es während des Abfüllvorgangs häufig zu Stillständen der Produktionslinie kommt. Nehmen wir an, das Wartungsteam nimmt die Anlage jedes Mal, wenn eine Störung auftritt, wieder in Betrieb. Dadurch läuft die Produktionslinie zwar wieder, doch das Problem tritt alle paar Tage erneut auf. Zunächst mag dies wie eine einfache mechanische Störung erscheinen. Eine RCA könnte jedoch das zugrunde liegende Problem aufdecken.
Wenn das Wartungsteam beispielsweise die Ursachenanalyse (RCA) einsetzt, könnte es feststellen, dass das Problem nicht an der Maschine selbst liegt. Vielmehr ist es auf uneinheitliche Flaschenabmessungen einer bestimmten Lieferantencharge zurückzuführen. Dies führt zu Fehlausrichtungen im Abfüll- und Verschließprozess, was automatische Abschaltungen zur Vermeidung von Mängeln zur Folge hat.
Hier konzentrierte sich das Wartungsteam zunächst auf die Maschinenleistung, das Ingenieurteam stellte Toleranzabweichungen fest, und das Beschaffungsteam führte das Problem mithilfe einer Ursachenanalyse auf Schwankungen bei den Lieferanten zurück.
Eine effektive Ursachenanalyse ermöglicht es Unternehmen,
● Dadurch können sie wiederholte Fehler vermeiden
● Unternehmen können die Zuverlässigkeit ihrer Anlagen verbessern und gleichzeitig für Stabilität in allen Betriebsabläufen sorgen
● Die Wartungsplanung verbessern
Im Bereich Instandhaltung und Betrieb liegt der Schwerpunkt auf der Ermittlung der Abfolge von Ereignissen und der mitwirkenden Faktoren, die zu Anlagenausfällen, Prozessabweichungen oder Qualitätsproblemen führen.
Dies umfasst viele Aspekte, von der Analyse von Fehlerdaten bis hin zur Überprüfung der Wartungshistorie. Sie alle tragen dazu bei, Probleme bis zu ihrem Ursprung zurückzuverfolgen. Auch wenn der Schwerpunkt in erster Linie auf der Behebung von Problemen liegt, ist die Ursachenanalyse darüber hinaus von Bedeutung. Es geht um langfristige Zuverlässigkeit durch die systematische Behebung von Problemen.
Hier sind einige Beispiele dafür, wie nützlich eine Ursachenanalyse sein kann:
| Fehlermodus | Unmittelbare Ursache | Grundursache | Korrekturmaßnahme |
|---|---|---|---|
| Lagerausfall | Überhitzung | Es war unzureichend Schmierplan das war die Ursache für Überhitzung |
Der Manager kann überarbeiten, vorbeugend Wartung in regelmäßigen Abständen, um zu verhindern, dass diese |
| Undichte Dichtung | Materialverschleiß | Die Geschäftsleitung Das Team wählte das falsche Material aus auf der Grundlage der Betriebsbedingungen |
Das Material ändern und die Teilespezifikation aktualisieren |
| Motorradtour | Elektrische Überlastung | Die Ladung war nicht verbreitet werden angemessen |
Unternehmen können Ausgleichssystem laden |
Über Geräteausfälle hinaus lässt sich die Ursachenanalyse (RCA) auch auf Prozessineffizienzen und Probleme in der Lieferkette anwenden. Manchmal können sich diese Fehler überschneiden. So können beispielsweise Prozessineffizienzen zu Geräteausfällen führen und sich auf die Lieferkette auswirken. Die Ursachenanalyse bietet den richtigen Rahmen, um diese Zusammenhänge herzustellen und die eigentliche Ursache des Problems zu ermitteln.
Erläuterung gängiger RCA-Methoden
Die Ursachenanalyse kann unter Verwendung verschiedener Methoden und Ansätze durchgeführt werden, darunter die folgenden:
Die „5-Warum“-Methode
Wie der Name schon sagt, geht es bei dieser Methode darum, „Warum“-Fragen zu stellen, und zwar insbesondere fünfmal. So können Sie die eigentliche Ursache eines Problems ergründen, indem Sie wiederholt „Warum“ fragen, bis Sie dem Problem auf den Grund gegangen sind. Die Antworten auf all diese „Warum“-Fragen ermöglichen es Ihnen, Daten miteinander in Beziehung zu setzen und so ein klares Bild des zugrunde liegenden Problems zu erstellen.
Auch wenn es sich um einen einfachen Ansatz handelt, kann er wirksam sein, wenn er mit konsequenter Fragestellung und Datenüberprüfung angewendet wird. So sollte beispielsweise jede Ihrer Antworten auf die Frage „Warum?“ durch historische Daten, Inspektionsprotokolle, Wartungspläne und Betriebsbedingungen untermauert werden.
Ein einfaches Beispiel: Verdantis hilft Ihnen dabei, die eigentliche Ursache für einen Lagerausfall zu ermitteln. Mit den Tools von Verdantis können Sie Protokolldaten für jede Anlage, jedes Ersatzteil, jeden Arbeitsauftrag und vieles mehr verwalten. Anhand dieser Daten können Sie relevante Fragen stellen, um das potenzielle Problem zu ermitteln. In diesem Fall
Hier sind die fünf Fragen und Antworten, die Sie finden können:
Warum ist das Lager ausgefallen? -> Aufgrund einer zu hohen Temperatur (Sensordaten)
Warum war die Temperatur hoch? -> Schmiermittelausfall (Prüfbericht)
Warum ist die Schmierung ausgefallen? -> Das Schmierfett hat sich über das vorgeschriebene Intervall hinaus zersetzt (Wartungsprotokolle)
Warum wurde das Intervall überschritten? -> PM-Zeitplan wurde nicht ausgelöst (CMMS-Lücke)
Warum wurde es nicht ausgelöst? -> Eine fehlerhafte Konfiguration der Asset-Hierarchie hat dies verhindert
Da es sich hierbei um eine stark vereinfachte Betrachtungsweise von Fehlern handelt, eignet sie sich am besten für Standardprobleme, bei denen nicht mehrere Faktoren gleichzeitig zusammenwirken.
Diese Methode eignet sich am besten, wenn der Fehlerpfad klar erkennbar ist und Sie schnell die Ursache ermitteln müssen. Sie können sie beispielsweise bei wiederholten Lagerausfällen aufgrund versäumter Schmierintervalle, bei einer Überhitzung des Förderbandmotors infolge unsachgemäßer Lastführung oder bei Ventilleckagen aufgrund einer fehlerhaften Dichtungsmontage anwenden.
Fischgräten-Diagramm
Diese Methode, die auch als Ishikawa-Diagramm oder Ursache-Wirkungs-Diagramm bekannt ist, funktioniert, indem die Ursachen eines Problems in mehrere Unterursachen unterteilt werden. Dabei kann es sich um Materialien, Personal, Methoden, die Umgebung, Messungen oder jede andere Unterursache handeln. Der Name dieser Methode leitet sich von ihrer Struktur ab, die einem Fischgrätenmuster ähnelt. Zudem war Kaoru Ishikawa der Pionier dieses Konzepts. Daher der alternative Name.
Es geht über lineares Denken hinaus, indem es Ihnen ermöglicht, verschiedene Einflussfaktoren aus unterschiedlichen Bereichen zu kategorisieren.
Die RCA-Methode mit dem Fischgräten-Diagramm eignet sich am besten für Probleme mit mehreren Ursachen. Dies kann beispielsweise der Fall sein, wenn Ihre Instandhaltungs- und Beschaffungsteams zusammenarbeiten müssen, um die Grundursache zu ermitteln. Ein anschauliches Beispiel sind Defekte an Pumpendichtungen, bei denen Materialqualität, Installation und Betriebsbedingungen eine Rolle spielen. Ebenso können Sie diese Methode anwenden, wenn die Ineffizienz eines Kessels mit der Brennstoffqualität, Wartungslücken und Umweltfaktoren zusammenhängt.
Fehlerbaumanalyse
Ähnlich wie beim Fischgräten-Diagramm leitet sich der Name der Fehlerbaumanalyse von ihrer Struktur ab. Es handelt sich um eine deduktive, logikbasierte Methode, die modelliert, wie sich mehrere Fehler zu einem Ereignis auf oberster Ebene verbinden.
Sie sollten diese Methode anwenden, wenn Sie die Grundursache von Ausfällen auf Systemebene analysieren. Sie eignet sich am besten für solche Szenarien, da sie übergeordnete Probleme in die zugrunde liegenden Teilprobleme zerlegt.
Diese Methode basiert auf der Booleschen Logik. Beim ODER-Gatter kann bereits ein einziger Eingang den Ausfall verursachen, während beim UND-Gatter alle Eingänge gleichzeitig auftreten müssen. Diese Logik ermöglicht die Quantifizierung der Ausfallwahrscheinlichkeit, wenn die Ausfallraten bekannt sind.
Hier ein Beispiel:
Wichtigstes Ereignis: Abschaltung des Kompressors
Mechanischer Defekt (ODER)
Lagerausfall
Rotorausfall
Steuerungsausfall (UND)
Sensorfehler
Fehler in der Steuerungslogik
Die Fehlerbaumanalyse eignet sich am besten zur Ermittlung der Grundursache komplexer Systemausfälle. Sie ist besonders nützlich, wenn Ausfälle miteinander verknüpfte Systeme betreffen und eine logische Abbildung erfordern. Beispiele hierfür sind Ausfälle von HLK-Anlagen, das Abschalten von Kompressoren, ausgelöste Turbinenabschaltungen usw.
Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA)
Anstatt auf ein Problem zu reagieren, geht es bei dieser Methode darum, proaktiv nach potenziellen Fehlern zu suchen. Die FMEA wird häufig eingesetzt, um Fehler innerhalb eines bestimmten Systems zu ermitteln. Daher wenden Unternehmen diese Methodik an, um bei der Einführung eines neuen Prozesses oder Produkts eine Ursachenanalyse (RCA) durchzuführen. Als proaktive Methode dient die FMEA zudem dazu, Risiken zu priorisieren und Probleme zu vermeiden, indem sie deren Schweregrad oder Eintrittswahrscheinlichkeit einschätzt.
Darüber hinaus ermittelt sie, wie oft ein Fehler auftritt und welche Maßnahmen Sie ergreifen sollten, um ihn zu verhindern. Außerdem werden die Maßnahmen aufgezeigt, die sich als wirksam erwiesen haben, um ein erneutes Auftreten des Fehlers zu verhindern. Die FMEA ist besonders nützlich in Verbindung mit Zuverlässigkeitskennzahlen wie der mittleren Ausfallzeit (MTBF) und Ausfallverteilungen.
Die FMEA eignet sich am besten für Szenarien, in denen mehrere Fehler auftreten und eine Risikopriorisierung erforderlich ist. Wenn Sie beispielsweise die Ausfallrisiken kritischer Ersatzteile oder Anlagen bewerten möchten, können Sie sich auf die FMEA verlassen.
Pareto-Analyse
Der Name dieser Methode leitet sich vom italienischen Ökonomen Vilfredo Pareto ab. Es handelt sich um ein einfaches Balkendiagramm, das Fehlerdaten in absteigender Reihenfolge nach Häufigkeit oder Auswirkung darstellt. Auf diese Weise hilft diese Methode zur Ursachenanalyse dabei, die wichtigsten Probleme zu identifizieren. Zusammengenommen können diese Probleme ein klares Bild der am häufigsten auftretenden Fehler und ihrer gegenseitigen Zusammenhänge vermitteln.
Beispielsweise können Eingabedaten wie Ausfallzeiten pro Anlage, Wartungskosten pro Ausfall und die Anzahl der Ausfälle nach Art Erkenntnisse liefern, wie etwa, dass 201 % der Anlagen für 751 % der Ausfallzeiten verantwortlich sind.
Solche Erkenntnisse ermöglichen es dem Managementteam, die Ursachenanalyse gezielt dort einzusetzen, wo sie die größte Wirkung erzielt. Darüber hinaus können sie den Fortschritt sogar verfolgen, indem sie beobachten, wie sich ein Balken im Laufe der Zeit verkürzt.
Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Sie führen eine Ursachenanalyse (RCA) durch, um die Wartungskosten für die in den Anlagen Ihres Bergbauunternehmens verwendeten Ersatzteile zu analysieren. Dazu werten Sie die Daten der letzten 12 Monate aus. Bei der Analyse stellen Sie folgende Muster fest:
● Lager sind für 351 % der Ausfälle verantwortlich
● Siegel verursachen 251 TP3T
● Filter verursachen 15%
● Sonstige verursachen 25%
Die Erkenntnis lautet hier, dass Lager und Dichtungen 60% aller Ausfälle ausmachen. Auf dieser Grundlage wissen Sie, worauf Sie Ihre Bemühungen bei der Ursachenanalyse konzentrieren müssen.
Die Pareto-Analyse eignet sich für häufig auftretende oder risikoreiche Probleme. Nehmen wir beispielsweise an, ein Förderband fällt regelmäßig aus. In diesem Fall könnten mehrere Probleme mit Ersatzteilen dazu beitragen. Sie möchten jedoch wissen, welches Ersatzteil am stärksten zu den Ausfallzeiten beiträgt. Ebenso erweist sich die Pareto-Analyse als nützlich, wenn Sie die häufigsten Ausfallursachen über mehrere Anlagen hinweg ermitteln oder die Wartungskosten nach Anlagentyp analysieren.
Streudiagramm
Stellen Sie sich ein Streudiagramm als zweidimensionale Grafik vor. Verschiedene Punkte dienen dazu, die Werte unterschiedlicher numerischer Variablen darzustellen. Ihre Position auf der X- und Y-Achse verdeutlicht die Beziehung zwischen zwei Variablen. Diese Darstellung ermöglicht es Unternehmen, Zusammenhänge zwischen Ursachen und Wirkungen zu veranschaulichen.
Sie können Streudiagramme auch in Verbindung mit einer Regressionsanalyse verwenden, um Zusammenhänge zu quantifizieren. Zu den Anwendungsbeispielen dieser RCA-Methodik gehören die Ermittlung von Zusammenhängen und Vergleichen zwischen Schwingungsamplitude und Lagerausfallrate oder zwischen Belastung und Motortemperatur.
Die Methode des Streudiagramms eignet sich am besten für Korrelationsanalysen. Ein typischer Anwendungsfall ist die Verknüpfung von Lieferantenchargen mit Ausfallraten oder die Untersuchung von Trends zwischen Belastung und Ausfällen. Sie können diese Option wählen, wenn Sie einen Zusammenhang zwischen Variablen vermuten, aber eine Datenvalidierung benötigen.
Anbindung von RCA an CMMS- und Arbeitsauftragsdaten
Die Ursachenanalyse in anlagenintensiven Branchen wie Bergbau, Versorgungswirtschaft sowie Öl- und Energiewirtschaft erfordert eine hochwertige Datenbasis. Die Erfassung und Nutzung qualitativ hochwertiger Daten stellt jedoch für viele Unternehmen eine große Herausforderung dar.
Laut unsere Umfrage Bei einer Befragung von 1.900 Führungskräften aus diesen Branchen wies 51% auf Probleme mit der Datenqualität im MRO-Bereich hin. Darüber hinaus nannten 49% Unstimmigkeiten in den Lieferantenstammdaten.
Ein zuverlässiges computergestütztes Instandhaltungsmanagementsystem (CMMS) dient als primäres Datenrückgrat für die Ursachenanalyse durch zuverlässige Lieferantenstammdaten. Die Wirksamkeit der RCA hängt unmittelbar von der Qualität, der Struktur und der Vollständigkeit der im CMMS erfassten Instandhaltungsdaten ab.
Ein CMMS kann beispielsweise Daten wie Anlagenhierarchien, Wartungsprotokolle, Fehlercodierungssysteme, die Nachverfolgung von Fehlerverläufen und vieles mehr bereitstellen. Außerdem strukturiert es all diese Daten, um sicherzustellen, dass sie für die Ursachenanalyse (RCA) bereitstehen.
Die folgende Tabelle veranschaulicht den Zusammenhang zwischen CMMS-Daten und den Ergebnissen der Ursachenanalyse:
| CMMS-Datenfeld | Beispiel | Relevanz des RCA | Gewonnene Erkenntnisse |
|---|---|---|---|
| Asset-ID | Pumpe – 102 | Es identifiziert die Störungsort |
Dies erleichtert die Nachverfolgung Ausfallhäufigkeit und Clusterbildung |
| Fehlercode | Undichte Dichtung | Fehlerklassifizierung ist standardisiert |
Es ermöglicht Muster Anerkennung |
| Anmerkungen zum Arbeitsauftrag | Die Dichtung ist ungleichmäßig abgenutzt | Unternehmen erhalten kontextbezogene Indizien damit |
Diese Daten belegen Hypothesenüberprüfung |
| Dauer des Ausfalls | 3,5 Stunden | Die Daten stellen die Auswirkungen eines Ausfalls |
Hilft bei der Priorisierung kritische Fehler |
| Wartungsart | Berichtigung |
Gibt die Wartungsstrategie an |
Reaktive Highlights Trends |
Ohne diese strukturierten Daten wird die Ursachenanalyse eher anekdotisch als analytisch.
In einem CMMS sind Arbeitsauftragsdaten für die Ursachenanalyse am nützlichsten und am besten verwertbar. Sie erfassen nicht nur, was ausgefallen ist, sondern auch, wie der Ausfall behoben wurde. Diese historischen Daten bilden die Grundlage für die Ursachenanalyse häufiger Ausfälle.
Tatsächlich ermöglicht es auch die Automatisierung der Ursachenanalyse (RCA). So kann die Geschäftsleitung beispielsweise Auslöser festlegen, um den Prozess auf der Grundlage der Anzahl der Störungen, der zu verwendenden Daten usw. zu automatisieren. Wenn das CMMS also beispielsweise zum fünften Mal eine Störung an einem bestimmten Gerät registriert, löst dies eine automatisierte Ursachenanalyse aus.
Die CMMS-Integration unterstützt nicht nur die Automatisierung, sondern bietet auch einen Fahrplan für die Umsetzung der Erkenntnisse aus der Ursachenanalyse in der Instandhaltungsplanung. Sobald die Ursache ermittelt ist, können Führungskräfte die Ergebnisse in die Instandhaltungsdurchführung einfließen lassen.
So können sie beispielsweise die vorbeugende Instandhaltung, Arbeitspläne und die Weiterentwicklung der Anlagenstrategie optimieren. Außerdem können sie Entsprechende Ersatzteile bereitstellen mit MRO-Prozessen für eine schnelle Instandhaltung.
Wie RCA verschiedene Abteilungen zusammenbringt
Eine der größten Herausforderungen beim Ergründen der eigentlichen Ursache in einer anlagenschwerer Branche ist die gegenseitige Schuldzuweisung zwischen den Abteilungen.
Betrachten wir ein einfaches Beispiel einer Produktionsstätte, in der es an einer Automatisierungslinie zu einer Störung kommt. In diesem Fall würden die meisten vermuten, dass dies entweder auf einen Fehler in der Automatisierung (IT-Team) oder auf einen mechanischen Defekt zurückzuführen ist. Um das Problem zu beheben, würde das Wartungsteam die Leistung der Automatisierungslinie überwachen, und das IT-Team würde den Code überprüfen, um ein erneutes Auftreten des Problems zu verhindern.
Und schon würde das gegenseitige Schuldzuweisen beginnen. Das IT-Team würde vielleicht den Wartungstechnikern vorwerfen, ihre Arbeit nicht zu erledigen, und umgekehrt.
Eine abteilungsübergreifende Ursachenanalyse würde jedoch ein anderes Bild ergeben. So könnte das Wartungsteam beispielsweise regelmäßig auffallende Sensorausfälle feststellen. Hinzu kommt, dass das Entwicklungsteam möglicherweise feststellt, dass kein Konstruktionsfehler vorliegt, sondern die Empfindlichkeit des Systems zu hoch ist.
Weitere Erkenntnisse können vom Beschaffungsteam stammen, das aufzeigt, dass die diesmal beschafften Sensoren von einem neuen Lieferanten stammten, bei dem gewisse Abweichungen von den Spezifikationen auftraten. Aufgrund dieser Information des Lieferkettenteams könnte das IT-Team feststellen, dass das Steuerungssystem in letzter Zeit nicht aktualisiert wurde, um die geänderten Toleranzgrenzen zu berücksichtigen.
Dies würde bedeuten, dass in all diesen Abteilungen Änderungen erforderlich sind. Sobald diese Änderungen umgesetzt sind, wird das Betriebsteam in der Lage sein, die Produktion zu beschleunigen und die Nachfrage zu decken.
RCA fördert das gemeinsame Brainstorming anstelle isolierter Annahmen. Dies bietet einen strukturierten Ansatz für verschiedene Teams. Ob Lieferkettenmanager, Führungskraft in der IT-Abteilung, Wartungsmitarbeiter oder Betriebsleiter – alle können zusammenkommen, um das Problem schnell zu lösen.
Die Rolle der KI in der modernen Ursachenanalyse
Herkömmliche manuelle RCA-Ansätze stützen sich in hohem Maße auf manuelle Untersuchungen, Expertenurteile und begrenzte Datensätze. Dieses Vorgehen kann bei vereinzelten oder einfachen Ausfällen durchaus wirksam sein. Im Bereich der Instandhaltung und Reparatur (MRO) stößt es jedoch an Grenzen, da Ausfälle hier von zahlreichen Variablen beeinflusst werden.
Künstliche Intelligenz (KI) kann diese Lücke durch groß angelegte Mustererkennung und automatisierte Korrelationen zwischen verschiedenen Datenquellen schließen.
KI-Modelle können historische Arbeitsaufträge, Sensorwerte und Ausfallprotokolle analysieren, um Zusammenhänge zwischen den für Ausfälle verantwortlichen Variablen zu erkennen. Dies ermöglicht eine schnellere und genauere Ermittlung der Grundursache eines Ausfalls oder einer Störung. Mit hochwertigen Daten als Lerngrundlage können KI-Modelle zudem die Arbeitsabläufe der Ursachenanalyse automatisieren.
Einen zusätzlichen Mehrwert für die KI-basierte und automatisierte Ursachenanalyse bietet die Integration mit anderen Technologien. So lässt sie sich beispielsweise mit dem Internet der Dinge (IoT) und Augmented Reality verknüpfen, um Daten direkt an der Quelle zu erfassen und diese visuell darzustellen.
Mit zunehmender Vernetzung ermöglicht Ihnen die KI eine prädiktive Analyse durchführen. Durch ständige Dateneingabe und Rückmeldungen können Modelle des maschinellen Lernens normales Verhalten erkennen, Anomalien aufspüren, Ereignisse systemübergreifend miteinander in Zusammenhang bringen und die wahrscheinlichste Ursache eines Problems vorschlagen, bevor es zu einer ernsthaften Störung kommt.
| Aspekt | Beispiel | KI-gestützte Fehlerursachenermittlung |
|---|---|---|
| Datenumfang | begrenzt, auf Stichproben basierend |
Groß angelegte, aus mehreren Quellen stammende Datensätze |
| Analysegeschwindigkeit | Zeitaufwändig | Automatisiert, nahezu in Echtzeit |
| Mustererkennung | Erfahrungsbasiert |
Algorithmusbasiertes Muster Anerkennung |
| Genauigkeit bei der Ermittlung der Grundursache | Variabel |
Höher mit validierten Datenmodellen |
| Skalierbarkeit | Auf bestimmte Fälle beschränkt |
Skalierbar über alle Anlagen und Standorte hinweg |
Hier ist ein Beispiel, das Ihnen helfen soll, die Auswirkungen von KI besser zu verstehen. Nehmen wir an, in einer Anlage treten an mehreren Standorten regelmäßig Ausfälle von Kreiselpumpen auf. Die Wartungsteams haben versucht, das unmittelbare Problem durch den Austausch von Laufrädern und Dichtungen zu beheben, doch die Ausfälle halten an. Die folgende Tabelle zeigt, wie KI in einer solchen Situation helfen kann.
| Bühne | Datenquelle | KI-gestützte Ergebnisse der Ursachenanalyse | Auswirkungen auf den MRO-Bereich |
|---|---|---|---|
| Fehlererkennung | CMMS-Arbeitsaufträge reguläre Pumpe Ausfälle |
Das KI-System wird Muster erkennen über mehrere Vermögenswerte hinweg und Standorte. |
Systematische Highlights Probleme, die nicht vereinzelt auftreten Ausfälle |
| Datenkorrelation |
Arbeitsaufträge + Sensordaten |
Im Gegensatz zu herkömmlichen RCA – Ihr IT-Partner Das Team muss das Protokoll überprüfen Daten zur Identifizierung der denn KI-Modelle können Schwingungen korrelieren Spikes mit spezifischen Betriebsbedingungen. |
Dadurch wird ermittelt Fehlerauslöser schnell. |
| Teileanalyse | Bestand + Beschaffungsdaten |
Manual RCA bietet begrenzte Anzahl an Lieferanten Vergleich, aber KI führt zu einer höheren Ausfallrate Sätze für bestimmte Lieferant von Laufrädern Chargen. |
Es kennzeichnet einen Lieferanten Qualitätsproblem. |
| Grundursache Identifizierung |
Technische Analyse | KI geht darüber hinaus sich ausschließlich auf mechanische Ausfälle um eine Kombination aus mangelhaftes Laufrad Material und Betriebslast Bedingungen in der Pumpe Fehlschläge. |
Sie können feststellen, die Verbindung zwischen den einzelnen Teilen, Operationen, und Lieferanten. |
| Aktion Empfehlung |
NA |
Die automatisierte RCA Das Tool kann einen Vorschlag machen Lieferantenwechsel, aktualisiertes Material Spezifikationen und überarbeitete Betriebsanleitung Unterstützungsgrenzen Entscheidungsfindung. |
Dadurch werden wiederholte Ausfälle reduziert. |
| Kontinuierliche Überwachung | Regelmäßige Überprüfung und Rückmeldung |
Nur herkömmliche Cinch-Anschlüsse |
Sie können mit Wartungspläne durch eine vorbeugende Ansatz. |
Auswirkungen einer effektiven Ursachenanalyse auf das Geschäft
Wenn Unternehmen eine Ursachenanalyse effektiv durchführen, kann sich dies erheblich auf ihre Wartungs- und Ausfallraten auswirken.
Weniger wiederholte Fehler
Da die RCA in erster Linie bei MRO-Ausfällen zum Einsatz kommt, ist es nicht verwunderlich, dass ihr messbarstes Ergebnis eine Verringerung der Wiederholungsausfälle ist. Ohne Ursachenanalyse versuchen Unternehmen, diese durch den Austausch von Komponenten zu beheben. Dies bietet zwar eine kurzfristige Lösung, doch der Ausfall tritt nach einiger Zeit erneut auf.
Geringere Wartungskosten
Die Wartungskosten werden durch kurzfristige Lösungen, reaktive Maßnahmen, Notfallreparaturen und einen übermäßigen Verbrauch an Ersatzteilen in die Höhe getrieben. Da die Ursachenanalyse (RCA) das zugrunde liegende Problem aufzeigt, lassen sich auf der Grundlage präziser Erkenntnisse Lösungen ableiten, die das Problem langfristig beheben. Darüber hinaus ermöglicht eine datengestützte, automatisierte Ursachenanalyse den Übergang von einer reaktiven zu einer geplanten und optimierten Wartungsdurchführung.
Verbesserte Betriebszeit und Anlagenverfügbarkeit
Wenn Störungen und Ausfälle auftreten, erhöht sich die Betriebszeit. Sobald die Ursache eines Problems behoben ist, profitieren Unternehmen von einer besseren Anlagenverwaltung und Verfügbarkeit, wodurch ungeplante Ausfallzeiten reduziert werden. Darüber hinaus erhöht die automatisierte Ursachenanalyse die mittlere Zeit zwischen Ausfällen und verkürzt die durchschnittliche Reparaturzeit, wodurch die Wartungskosten gesenkt werden.
Erhöhte Sicherheit und Einhaltung der Vorschriften
In kapitalintensiven Branchen wie der Öl- und Bergbauindustrie, der Versorgungswirtschaft und dem verarbeitenden Gewerbe können Maschinenausfälle zu einer gefährlichen Arbeitsumgebung führen. So können beispielsweise defekte Maschinen auf Personen herabfallen und tödliche Verletzungen verursachen.
RCA trägt auf folgende Weise zur Sicherheit und zur Einhaltung von Vorschriften bei:
● Ermittlung von Fehlermechanismen, die zu unsicheren Zuständen führen könnten
● Verhinderung des erneuten Auftretens von Vorfällen durch Korrekturmaßnahmen
● Für Audits und behördliche Überprüfungen erforderliche Unterlagen
● Verbesserung der Einhaltung von Wartungsprotokollen
Fazit
Die meisten Unternehmen betrachten die Ursachenanalyse lediglich als ein Instrument zur Fehlerbehebung. Sie ist jedoch weit mehr als das, da sie nicht nur die Ausfallraten, sondern auch die Wartungskosten, die Betriebszeit, die Anlagenverfügbarkeit, die Lieferkette und vieles mehr beeinflussen kann. So können Sie sie beispielsweise mit CMMS-Daten verknüpfen, um ein geschlossenes System zu schaffen, in dem jeder Ausfall genutzt werden kann, um Wartungsstrategien, die Teileauswahl und fundiertere betriebliche Entscheidungen zu optimieren.
Der Einsatz von KI stärkt diese Fähigkeit durch die Analyse von Daten noch weiter. Allerdings hängt alles von der Qualität und Konsistenz der zugrunde liegenden Daten ab, die Sie für die Ursachenanalyse (RCA) verwenden.
Dank des Schwerpunkts von Verdantis auf Materialmanagement und der Standardisierung von MRO-Daten können Sie saubere, strukturierte und zuverlässige Datensätze über Wartungs- und Lieferkettensysteme hinweg erstellen. Dies ermöglicht Ihnen eine genauere Analyse von Ausfällen und liefert fundiertere Erkenntnisse sowohl aus traditionellen als auch aus KI-gestützten RCA-Ansätzen.
Melden Sie sich noch heute an um eine Demo zu erhalten, in der Ihnen gezeigt wird, wie Verdantis dazu beitragen kann, die Effizienz Ihrer Ursachenanalyse zu steigern.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Inwiefern unterscheidet sich die Ursachenanalyse von der Fehlerbehebung?
Der Schwerpunkt der Fehlerbehebung liegt darauf, die Funktionsfähigkeit so schnell wie möglich wiederherzustellen. Einfach ausgedrückt: Dabei wird die unmittelbare Ursache eines Ausfalls behoben. Die Ursachenanalyse (RCA) hingegen untersucht die zugrunde liegenden Faktoren, die zu dem Ausfall geführt haben. Sie verhindert ein erneutes Auftreten, indem sie systemische Probleme identifiziert.
