Dynamische Optimierung und Unsicherheitsbewertung der lastabhängigen präventiven Instandhaltung von
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Beschreibung
Seit Jahren sehen Betreiber von Produktionsanlagen ihre Instandhaltung als einen Hebel zur Steigerung der Produktivität und zur Senkung von Kosten. Dadurch stieg die Bedeutung der präventiven und in den letzten Jahren auch der zustandsorientierten Instandhaltung. Obwohl viele Betreiber ihre Anlagen auch heute schon zumindest teilweise präventiv instandhalten, d.h. Komponenten von Anlagen vor einem Ausfall periodisch austauschen, so zeigen aktuelle Studien, dass in dieser Strategie noch deutliches Potenzial liegt. Allerdings fehlen vielen Betreibern und Herstellern von Maschinen und Anlagen ausreichende Mengen an Ausfalldaten, um die Vorteilhaftigkeit der präventiven Instandhaltung für einzelne Komponenten zu bestimmen und die optimalen Instandhaltungsintervalle zu ermitteln. Außerdem zeigt die statistische Analyse der Daten häufig eine sehr hohe Streuung der Lebensdauern, was dazu führt, dass kein optimales Intervall für die präventive Instandhaltung bestimmt werden kann. Ein wichtiger Grund für diese Streuung der Lebensdauern sind wechselnde und unbekannte Belastungen. Der Ansatz, welcher in dieser Arbeit vorgestellt wird, adressiert diese beiden Herausforderungen. Der erste Teil des Ansatzes dient der Abschätzung der Wahrscheinlichkeit, dass sich eine präventive Instandhaltung bei den gegebenen Ausfalldaten und einem vorgegebenen Betrachtungszeitraum lohnt. Dieser Ansatz berücksichtigt nicht nur die beschränkte Datenverfügbarkeit, sondern auch Stutzungen und Intervalldaten. Außerdem ist der Ansatz in der Lage, komplexere Zuverlässigkeitsverteilungen zu berücksichtigen, wie belastungsabhängige Lebensdauermodelle. Er verwendet dafür eine doppelte Monte-Carlo-Simulation. Im zweiten Teil wird ein Ansatz zur lastabhängigen Optimierung der präventiven Instandhaltung, vor und während des Betriebes, vorgestellt. Dadurch können die aktuellen Belastungen, welche während der Nutzung auftreten, berücksichtigt werden und die Zeit für die präventive Instandhaltung bei minimalen Kosten wird entsprechend dynamisch bestimmt. Auch hier wird eine Monte-Carlo-Simulation verwendet. Der Ansatz wird auf zwei verschiedene Werkzeugmaschinenkomponenten angewandt. Die erstere ist ein Kugelgewindetrieb an einer Schleifmaschine, welche bei einem Getriebehersteller eingesetzt wird. Die zweite Komponente ist ein Getriebe in einer Stanzmaschine.
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