Einleitung

Reliability-Centered Maintenance (RCM) ist ein weit verbreitetes Verfahren zur Bestimmung des effektivsten und kostengünstigsten Zeitpunkts für die Wartung von Anlagen. Das AVEVA PI System ist eine Dateninfrastrukturplattform, die die Erfassung, Speicherung und Analyse von Echtzeitdaten ermöglicht. Durch die Integration mit der RCM-Strategie können Wartungsstrategien und die Zuverlässigkeit von Anlagen verbessert werden. Während Echtzeitdaten allein kein vollständiges Bild des Risikos liefern, können sie dennoch genutzt werden, um bestimmte Aspekte des Risikos im Kontext von RCM zu berechnen.

Echtzeitdaten können verwendet werden, um Schwellenwerte oder Alarmgrenzen für verschiedene Parameter im Zusammenhang mit dem Anlagenzustand festzulegen. Diese Schwellenwerte zeigen den sicheren Betriebsbereich bzw. die sicheren Betriebsbedingungen der Anlage an. Werden diese Grenzwerte überschritten, können Alarme oder Warnungen ausgelöst werden, die auf ein mögliches Risiko hinweisen. Durch die kontinuierliche Überwachung der Daten im Vergleich zu diesen Schwellenwerten kann das System Abweichungen erkennen und helfen, Risiken im Zusammenhang mit abnormalen Betriebsbedingungen zu mindern. Echtzeitdaten liefern wertvolle Informationen über den aktuellen Zustand der Anlage. Abweichungen von den normalen Betriebsbedingungen können durch die kontinuierliche Überwachung von Parametern wie Temperatur, Druck, Schwingungspegel und Durchflussraten erkannt werden. Diese Abweichungen können potenzielle Risiken anzeigen und analysiert werden, um den Schweregrad und die möglichen Folgen des Risikos einzuschätzen.

Echtzeitdaten können im Zeitverlauf analysiert werden, um Trends und Muster zu identifizieren. Durch die Untersuchung historischer Trends von Anlagenparametern können Wartungsteams Verschleiß oder Leistungsänderungen feststellen. Plötzliche Veränderungen oder sich verschlechternde Trends können auf potenzielle Risiken hinweisen, die weiter untersucht und bewertet werden müssen. Historische Daten können in Verbindung mit prädiktiven Analysemethoden genutzt werden, um Risiken einzuschätzen. Mit historischen Daten trainierte Vorhersagemodelle können Echtzeitdaten als Input verwenden, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ausfälle oder kritischer Ereignisse vorherzusagen. Durch die Berücksichtigung von Echtzeitdaten in diesen Modellen lassen sich Risiken quantifizieren und priorisieren – basierend auf ihrer Auswirkung auf die Anlagenleistung und den Gesamtbetrieb.

Auch wenn Echtzeitdaten wertvoll sind, bleiben Fachwissen und Urteilsvermögen des Wartungspersonals ebenso entscheidend für die Risikobewertung. Echtzeitdaten bilden die Grundlage für Entscheidungen, doch erfahrene Fachleute können die Daten auf Basis ihres Wissens über die Anlage und geltende Industriestandards interpretieren und einordnen. Sie können Echtzeitdaten mit weiteren relevanten Informationen wie historischen Ausfalldaten, Wartungsaufzeichnungen und Umweltfaktoren kombinieren, um Risiken zu berechnen und fundierte Wartungsentscheidungen zu treffen.

Es ist wichtig zu betonen, dass eine umfassende Risikobewertung im Rahmen von RCM nicht nur Echtzeitdaten berücksichtigt, sondern auch andere Faktoren wie die Kritikalität der Anlage, die Folgen eines Ausfalls und die Wirksamkeit potenzieller Wartungsstrategien. Echtzeitdaten dienen als wesentliche Grundlage im Risikobewertungsprozess, helfen bei der Identifizierung und Priorisierung potenzieller Risiken und unterstützen die Entscheidungsfindung in der Instandhaltung.

Die Rolle der Integration von AVEVA PI System und Smart RDM  

Die Integration des AVEVA PI Systems mit der Smart RDM Plattform unterstützt das Reliability-Centered Maintenance (RCM)-Verfahren durch leistungsfähiges Datenmanagement, Analysefunktionen und Entscheidungsunterstützung in allen Prozessschritten. Im Folgenden wird dargestellt, wie die Integration die einzelnen Phasen des RCM-Prozesses unterstützt:

Sammlung historischer Daten und Aufbau von Datenkontext (Schritte 1–3):

Das AVEVA PI System, insbesondere das PI Asset Framework (PI AF), spielt in dieser Phase eine entscheidende Rolle. PI AF ermöglicht die Erstellung einer strukturierten Hierarchie („Tree“) auf Basis von Anlagen- oder Prozessabhängigkeiten. Es bietet ein kontextuelles Rahmenwerk für Assets, sodass Organisationen Daten effizient organisieren und miteinander verknüpfen können. PI AF kann Daten aus verschiedenen Quellen und externen relationalen Datenbanken integrieren, wodurch Datenintegrität sichergestellt und erweiterte Operationen ohne externe Analysetools ermöglicht werden. Die im PI AF gesammelten und organisierten Daten bilden die Grundlage für historische Datenanalysen und das Verständnis der Anlagenfunktionen.

Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) (Schritt 4):

Das Big-Data-Modul der Smart RDM Plattform, kombiniert mit den Daten des PI Systems, unterstützt den FMEA-Prozess. Durch die Nutzung historischer Daten, Echtzeitüberwachung und erweiterter Analysemöglichkeiten können Organisationen Ausfallarten systematisch bewerten und priorisieren – basierend auf ihrer Auswirkung auf Sicherheit, Produktion und Kosten. Die Integration ermöglicht eine umfassende Analyse von Ausfallarten und deren Auswirkungen auf die Anlagenleistung.

Kritikalitätsanalyse (Schritt 5):

Die Integration des PI Systems und der Smart RDM Plattform ermöglicht eine präzise Kritikalitätsanalyse. Die Analysefunktionen der Smart RDM Plattform in Verbindung mit den kontextbezogenen Daten des PI Systems unterstützen die Bewertung der Kritikalität von Assets und Ausfallarten. Organisationen können Folgen, Eintrittswahrscheinlichkeiten und Schweregrade von Ausfällen bewerten, wodurch die Genauigkeit von Kritikalitätsbewertungen und Priorisierungen verbessert wird.

Auswahl von Wartungsstrategien (Schritt 6):

Die Smart RDM Plattform stellt Entscheidungsunterstützungstools bereit, die Organisationen bei der Auswahl der geeignetsten Wartungsstrategien für jedes Asset auf Basis von Kritikalität und Ausfallarten unterstützen. Dabei können Faktoren wie Kosten-Nutzen-Verhältnis, Sicherheit und Zuverlässigkeit berücksichtigt werden. Durch die Integration mit dem PI System wird sichergestellt, dass sowohl historische als auch Echtzeitdaten in die Entscheidungsfindung einfließen.

Erstellung von Wartungsrankings und Aufgabenauswahl (Schritte 7 und 8): Die Integration ermöglicht es Organisationen, Wartungsaufgaben umfassend nach Kritikalität, Ressourcenverfügbarkeit und weiteren Faktoren zu bewerten. Durch die Kombination von Daten aus dem PI System und der Smart RDM Plattform können Wartungsaufgaben priorisiert werden. Weitere Module der Smart RDM Plattform unterstützen die Auswahl von Wartungsaufgaben

Zusammenfassung

Reliability-Centered Maintenance (RCM) ist ein Verfahren zur Bestimmung optimaler Wartungszeitpunkte und zur Verbesserung der Anlagenzuverlässigkeit. Es hat insbesondere in der Luftfahrtindustrie historisch zu bahnbrechenden Erkenntnissen geführt. Die Integration des AVEVA PI Systems mit der Smart RDM Plattform unterstützt jede Phase des RCM-Prozesses. Wichtig dabei sind das PI Asset Framework (PI AF) für die Sammlung historischer Daten und den Aufbau von Datenkontext und das Big-Data-Modul der Smart RDM Plattform für die Analyse von Ausfallarten (FMEA). Außerdem müssen dabei die Auswirkungen der Integration auf Kritikalitätsanalyse, Strategieauswahl, Ranking-Erstellung, Aufgabenauswahl, Wartungsoptimierung, Leistungsüberwachung und Feedback berücksichtigt werden. Die Integration dieser Systeme verbessert das Datenmanagement, die Analysefähigkeiten und die Entscheidungsunterstützung – und trägt so letztlich zur Verbesserung der Wartungsergebnisse und zur operativen Exzellenz in Organisationen bei, die RCM implementieren.