MAINTAINER 2016 – Instandhalter des Jahres gewählt

Trommelwirbel … „Und der MAINTAINER 2016 geht an…“ - wie immer war es spannend! Doch nun stehen die drei Preisträger fest. Eine Fachjury aus unabhängigen und hochkarätigen Experten hat in drei Kategorien die Gewinner gekürt und zeichnet mit dem Award Spitzenprojekte der Instandhaltung aus:

In der Kategorie Industrieunternehmen brillieren die Berliner Verkehrsbetriebe (BVG) mit ihrem Projekt „Intelligente, mobile Assistenzsysteme in der Fahrzeugwartung“.

Die Kategorie MAINTAINER – Projekt des Jahres/Dienstleister geht an Endress+Hauser für ihren Ansatz, dem Kunden per Smartphone-App alle relevanten Lebenszyklus-Informationen zu Anlagen und Geräten mobil zur Verfügung zu stellen.

Mit dem Sonderpreis für Innovation belohnt die Jury den „Intelligent Health Monitor“ von algorithmica – ein auf dynamischen Grenzwerten basierendem Zustandsbewertungssystem.

Bei den Gewinnern zeichnet sich klar der Trend zum Einsatz neuer Technogien ab – von mobilen Lösungen über Wissensdatenbanken und Augmented Reality bis hin zu intelligenten Algorithmen, die Condition Monitoring auf das nächste Level einer automatisierten Zustandsbewertung bringen.

Das preisgekrönte Projekt der U-Bahn-Werkstätten der BVG hat die Zielsetzung, den Abruf und die Sicherung von Expertenwissen durch den Einsatz elektronischer Assistenzsysteme und deren Integration in den Wartungs- und Instandhaltungsprozess zu verbessern. Gerade vor dem Hintergrund langer Lebenszyklen der U-Bahn-Züge, die zum Teil seit 60 Jahren im Einsatz sind, muss die Fahrzeug-Wartung in der Lage sein, schnell auf relevante Informationen zurückgreifen zu können. Insbesondere das situativ erforderliche Erfahrungswissen, das nicht in Handbüchern etc. niedergelegt ist – soll direkt am Arbeitsplatz und im Kontext des jeweiligen Arbeitsprozesses erfasst, integriert, abgerufen und aktualisiert werden.  Zusammen mit dem Softwareunternehmen Condat AG ist für die Fahrzeugwartung ein integriertes System entwickelt worden, das neben der Arbeitsplanung auch eine Wissensdatenbank und mobilen Assistenten für Wissensabruf und Erfassung besteht. Einen besonderen Clou bietet die in die mobile Lösung integrierte Augmented- Reality-Komponente, die eine automatische Objektidentifizierung ermöglicht.

Endress+Hauser GmbH+Co. KG überzeugt mit „Datenbank-gestütztem Life Cycle Management per App“. Auch bei diesem Projekt ist die mobile Applikation zentraler Bestandteil der Lösung. Die Komplexität heutiger Produktionsanlagen und der darin verbauten Instrumente macht es unmöglich, alle Details der einzelnen Geräte zu kennen. In den Phasen des Anlagenlebenszyklus werden zudem eine Vielzahl individueller Informationen erzeugt, die wiederum den verschiedenen Abteilungen und Nutzern zur Verfügung stehen müssen – idealerweise in Echtzeit. Allein die „Beschaffung“ dieser Informationen nimmt einen wesentlichen Bestandteil der Arbeit eines Verfahrensingenieurs oder eines Instandhalters ein. Endress+Hauser stellt als Hersteller eine Datenbank zur Verfügung, in der Lebenszyklusinformationen (Produktinformationen wie Vorgänge sowie zugehörige Dokumentationen) zu allen Geräten abgelegt sind. Mithilfe von QR-Codes oder auch durch manuelle Eingabe können umfangreiche Geräteinformationen aus den Life Cycle Abschnitten Engineering, Beschaffung, Installation, Inbetriebnahme und Betrieb abgerufen werden. Die App ermöglicht einen schnellen und einfachen Zugriff vor Ort auf alle Informationen und Dokumente, die dann auch per Übertrag ins E-Mail Programm weitergeleitet werden können.

Die algorithmica technologies GmbH hat mit ihrer Lösung ein Instrument geschaffen, das in der Lage ist, ein Condition Monitoring nachhaltig zu verbessern.  Industrielle Anlagen und Maschinen erreichen auf Grund diverser Ursachen manchmal Betriebszustände, die „ungesund“ sind. Das sind Zustände in denen die Maschine zwar noch funktioniert, aber auf einen Ausfall zusteuert. Solche Zustände gilt es zu identifizieren. Üblicherweise werden bei ähnlichen Anwendungen zur Identifizierung dieser Zustände feste Grenzwerte verwendet. Häufig lassen sich dabei aufgrund von Wechselwirkungen zwischen den Messungen sowohl „false negative“ wie „false positive“ Ergebnisse feststellen, die in Folge zu Fehlalarmen (oder ausbleibenden Warnungen) führen. Um hier Abhilfe zu schaffen, hat algorithmica eine Formel entwickelt, die die
Wechselwirkungen zwischen den Werten berücksichtigt. Die grundsätzliche Idee vom Intelligent Health Monitor (IHM) ist es, die Grenzwerte dynamisch sein zu lassen. Man legt um den berechneten Wert ein Band, das einen statistischen Konfidenzintervall repräsentiert. Ist der gemessene Wert außerhalb des Bandes, so wird alarmiert. Dynamische Grenzwerte sind in der Lage, viel genauer gesunde oder ungesunde Zustände einer Maschine zu diagnostizieren. Damit werden Instandhaltungskosten sowie menschlicher Aufwand eingespart und eine höhere Verfügbarkeit und Verlässlichkeit der Anlage erreicht.



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