Biedermann / ÖIVA Instandhaltung im Wandel (E-Book, PDF)
1. Auflage 2015
ISBN: 978-3-8249-1894-2
Verlag: TÜV-Verlag
Format: PDF
Kopierschutz: Adobe DRM (»Systemvoraussetzungen)
Industrie 4.0 - Herausforderungen und Lösungen, 28. Instandhaltungsforum
E-Book, Deutsch, 197 Seiten
Reihe: Praxiswissen für Ingenieure - Instandhaltung
ISBN: 978-3-8249-1894-2
Verlag: TÜV-Verlag
Format: PDF
Kopierschutz: Adobe DRM (»Systemvoraussetzungen)
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1;Titel
;1
1.1;Impressum
;5
2;Inhaltsverzeichnis
;6
3;Autorenverzeichnis;8
4;Industrie 4.0 – Herausforderungen und Handlungsfelder in der industriellen Produktion
;10
4.1;1 Ausgangssituation der industriellen Produktion;10
4.2;2 Flexibilität als Treiber weiteren Wachstums;13
4.3;3 Intelligente Vernetzung als Schlüsselinnovation;14
4.4;4 Industrie 4.0 in Deutschland;16
4.5;5 Rolle der Arbeitsgestaltung und –organisation;18
4.6;6 Fazit und Ausblick;20
4.7;7 Literatur;21
5;Anlagenmanagement im Zeitalter von Industrie 4.0
;24
5.1;1 Einleitung;24
5.2;2 Aufgabenumfang der Instandhaltung (Sachziele);25
5.3;3 Auswirkungen im Kontext zu Industrie 4.0 auf das Aufgabenspektrum der Instandhaltung;26
5.4;4
Managementinstrumentarium der Instandhaltung;28
5.5;5 Wissensbasiertes Anlagenmanagement;30
5.6;6 Literatur;33
6;Big Data Analytics in Produktion und Instandhaltung;34
6.1;1 Einleitung;34
6.2;2 KDD-Prozessmodelle zur Wissensentdeckung;35
6.2.1;2.1 Anbieterneutrale KDD-Prozessmodelle;35
6.2.2;2.2 Anbieterspezifische KDD-Prozessmodelle;36
6.3;3 Potenziale und Herausforderungen von Big Data Analytics ;37
6.3.1;3.1 Potenziale von Big Data Analytics in Produktion und Instandhaltung;37
6.3.2;3.2 Herausforderungen von Big Data Analytics;39
6.4;4 KDID-Prozessmodell zur Realisierung von Big Data Analytics Projekten;40
6.5;5 Big Data Analytics Projektbeispiele ;43
6.5.1;5.1 Big Data Analytics in der Qualitätsüberwachung;43
6.5.2;5.2 Big Data Analytics in der prädiktiven Instandhaltung;46
6.6;6 Fazit;48
6.7;7 Acknowledgement;48
6.8;8 Literatur;48
7;Simulationsgestütztes Engineering im
Anlagenbau 4.0;50
7.1;1 Motivation;50
7.2;2 Beherrschen der zunehmenden Komplexität durch Simulation;50
7.3;3 Simulationsbasierte Optimierung;52
7.4;4 Im Einklang mit der Umsetzungsempfehlung zur Industrie 4.0;52
7.5;5 Simulationsbasierte Optimierung von hochautomatisierten Feuerverzinkungsanlagen als Anwendungsbeispiel;54
7.5.1;5.1 Evolutionsstufe 1: Analyse/Gegenüberstellung von Struktur- und Layoutvarianten;55
7.5.2;5.2 Evolutionsstufe 2: Dimensionierung/Entwicklung der Steuerungsstrategien;55
7.5.3;5.3 Evolutionsstufe 3: Umsetzung der Strategien in der Leit- und Steuerungstechnik;56
7.5.4;5.4 Evolutionsstufe 4: Virtuelle Inbetriebnahme des Leitsystems;57
7.5.5;5.5 Evolutionsstufe 5: Modellbasierte Steuerungs- und Leitsystementwicklung;57
7.5.6;5.6 Evolutionsstufe 6: Bestehende Systeme optimal betreiben;58
7.6;6 Auswirkung auf die Instandhaltung;58
7.7;7 Resümee;59
8;Das digitale Produkt, Basis für neue Customer
Service und Maintenance Repair and Overhaul Integrationen
für den ersten Schweizer Helikopter;60
8.1;1 Einleitung;60
8.1.1;1.1 Marenco Swisshelicopter AG;60
8.1.2;1.2 SKYe SH09;60
8.2;2 Implementierungs-Idee nach CMII;61
8.3;3 Configuration Management;64
8.3.1;3.1 Produkt-Konfigurationen: Übersicht;64
8.3.2;3.2 Produktkonfigurationen: Details über den Produktlebenszyklus;66
8.3.3;3.3 Produktkonfigurationen: Abhängigkeiten;67
8.3.3.1;3.3.1 Development Configuration;67
8.3.3.2;3.3.2 To-Be Configuration;70
8.3.3.3;3.3.3 As-Is Configuration;72
8.3.3.4;3.3.4 Flotten-Management;74
8.4;4 Digitales Produkt;75
8.4.1;4.1 Visualisierung des Digitalen Produkts basiert auf Configuration Management;75
8.4.2;4.2 Visualisierung - Worin liegt der Nutzen?;75
8.4.3;4.3 Visualisierung: Einsatzbereich im Unternehmen;75
8.4.4;4.4 Visualisierung im Research and Development;76
8.4.5;4.5 Visualisierung in der Supply Chain;78
8.4.6;4.6 Visualisierung im Quality Management;80
8.4.7;4.7 Visualisierung im Customer Service;81
8.4.8;4.8 Visualisierung im Marketing and Sales;82
8.4.9;4.9 Visualisierung zu Business Analytics;83
8.5;5 Umsetzung im Customer Service und Maintenance Repair and Overhaul;83
8.5.1;5.1 Konklusion;83
8.5.2;5.2 Visualisierung über Mobiles;84
8.5.3;5.3 App mit Augmented Reality und Integration des Digitalen Produkts;84
8.5.4;5.4 App für Piloten;86
9;Picture of the Future
;90
9.1;1 Konzeptioneller Ansatz;90
9.1.1;1.1 „Picture of the Future“ als Modellansatz zur Ableitung einer zukünftigen Strategie;90
9.1.2;1.2 Ersatzteillogistik als Gegenstand eines „Picture of the Future“;91
9.2;2 Identifizierte Trends mit Wirkungen für die Ersatzteillogistik;92
9.2.1;2.1 Wirtschaft und Gesellschaft;92
9.2.2;2.2 Politik, rechtliche Aspekte und Umwelt;92
9.2.3;2.3 Produkt;92
9.2.4;2.4 Technologie;93
9.2.5;2.5 Markt und Kunden;93
9.2.6;2.6 Geschäftsmodell;93
9.3;3 Das Szenario einer zukünftigen Ersatzteillogistik in Hypothesen;94
9.3.1;3.1 Ersatzteillogistik in einem starken Wettbewerbsumfeld;94
9.3.2;3.2 Kundenzentrierte Ersatzteillogistik;94
9.3.3;3.3 Selektive und kollaborative Ersatzteillogistik;95
9.3.4;3.4 Big Data und umweltgerechte Ersatzteillogistik;96
9.4;4 Schlussfolgerungen und Ausblick;96
10;Digitales Ersatzteilmanagement mittels 3D-Druck
;98
10.1;1 Einleitung;98
10.2;2 3D-Druck entwickelt sich zur Produktionstechnologie;98
10.2.1;2.1 Ein Beispiel von Rapid Manufacturing: Einspritzdüse von GE Aviation;100
10.2.2;2.2 Der Unterschied zwischen 3D-Druck und traditionellen Massenproduktionsverfahren;101
10.3;3 Digitales Ersatzteilmanagement;102
10.3.1;3.1 Schwierigkeiten bei der Realisierung;103
10.3.2;3.2 Limitationen der 3D-Druck-Verfahren;104
10.3.3;3.3 Design für 3D-Druck;104
10.3.4;3.4 Änderungen des Ersatzteil-Geschäftsmodells;105
10.3.5;3.5 Implikationen;105
10.4;4 Wie sollte an das Thema 3D-Druck herangegangen werden;106
10.4.1;4.1 Anwendungen von 3D-Druck in der Wertschöpfungskette;106
10.4.2;4.2 Der Einstieg in 3D-Druck;107
10.5;5 Zusammenfassung;107
10.6;6 Literatur;108
11;Instandhaltung 4.0 aus Sicht der IT – Wo die Reise hingeht ;110
11.1;1 Einleitung;110
11.2;2 Was ist eigentlich Industrie 4.0?;111
11.3;3 Der Ausgangspunkt;111
11.4;4 Was bedeutet Industrie 4.0 für die Instandhaltung?;112
11.5;5 Die Anlage als autonomes Objekt;113
11.6;6 ERP-Systeme der Zukunft;114
11.7;7 Das ist die Vision, aber wo stehen wir?;114
11.8;8 Was können wir aktuell tun?;115
11.9;9 Themen, welche noch beachtet werden sollten;116
11.9.1;9.1 Additive Fertigung mit 3D-Druck;116
11.9.2;9.2 Weitere Assistenzsysteme;116
11.9.3;9.3 Big Data;117
11.9.4;9.4 Datenaustausch über Unternehmensgrenzen hinaus;117
11.10;10 Ausblick;117
12;Mobile Lösungen und Condition Monitoring im Zeitalter von Industrie 4.0
;120
12.1;1 Einleitung;120
12.2;2 Die Ist Situation in den heutigen Unternehmen;121
12.3;3 Die aktuellen Trends: Industrie 4.0 (Smart Manufacturing), Mobilität, Cloud;124
12.4;4 Lösung des Problems: Flexible Automatisierung und Integration bringen dem Unternehmen die notwendige Agilität;127
12.5;5 Fallbeispiel: Nutzung der BPM Applikation PROCE55 für eine integrierte Instandhaltung mit Einbindung von Produktionssteuerung und von Prozessmonitoring (Condition Monitoring);129
12.5.1;5.1 Fallbeispiel 1: komplexe und spezifische Instandhaltungslösung;129
12.5.2;5.2 Fallbeispiel 2: Mobilisierung der professionellen Standardanwendung;130
12.6;6 Literatur;131
13;Intelligentes Condition Monitoring für Smart Factories
;132
13.1;1 Industrie 4.0 und das Monitoring-Konzept;132
13.2;2 Praktische Vorgaben für ein intelligentes Condition Monitoring System;132
13.2.1;2.1 Intelligente Monitoring Prozesse;133
13.2.2;2.2 Datenerfassung in nahezu Echtzeit;133
13.2.3;2.3 Detaillierte online erfasste Daten;133
13.2.4;2.4 Intelligente Visualisierung;135
13.3;3 Die Herausforderungen in der Praxis;137
13.3.1;3.1 Intermittierende Bewegungen mit variablen Lastverhältnissen;137
13.3.2;3.2 Hochdynamische Bewegungsabläufe;139
13.4;4 VIBGUARD – Online CMD der nächsten Generation;140
13.5;5 Big Data und relevante Informationen;141
13.6;6 Literatur;142
14;Werte durch Wartung
;144
14.1;1 Einleitung: Wenn Maschinen intelligent mit Maschinen sprechen;144
14.2;2 Im Zentrum der Revolution: Cyber-physische Systeme plus ERP;145
14.3;3 Welche Chancen eröffnet die Industrie 4.0?;146
14.4;4 „Instandhaltung 4.0“: Ein Ausblick;147
14.4.1;4.1 Szenario 1: Instandhaltung im Unternehmen;148
14.4.2;4.2 Szenario 2: Instandhaltung als Kundenservice;149
14.4.2.1;4.2.1 Zum Beispiel: Predictive Maintenance von Kaeser Kompressoren;149
14.4.2.2;4.2.2 Zum Beispiel: Echtzeit-Maintenance von Hagleitner Hygiene ;151
14.4.3;4.3 Mobile Apps als Mehrwerttreiber in der Instandhaltung;151
14.4.3.1;4.3.1 Carl Stahl GmbH: 20 Prozent schneller mit SAP Work Manager;152
14.4.3.2;4.3.2 Die Vorteile mobiler Apps aus Perspektive des Serviceteams;152
14.5;5 Fazit;153
14.6;6 Quellen;154
15;Schnittstelle Anlagenbetreiber/Dienstleister – Was ist anders, was ist neu unter Industrie 4.0?
;156
15.1;1 Einleitung;156
15.2;2 Vision der Instandhaltung 4.0;157
15.3;3 Herausforderungen;158
15.4;4 Ansatzpunkte für die Entwicklung zu Instandhaltung 4.0;159
15.5;5 Zusammenspiel mit dem Dienstleister;161
15.6;6 Ausblick;161
16;Im Spannungsfeld des Kundenwunschs nach mehr Leistung zu geringeren Kosten: Die Flugzeugwartung der Lufthansa Technik
;164
16.1;1 Kurzbeschreibung der Lufthansa Technik AG und des Geschäftsfeldes Wartung;164
16.2;2 Herausforderungen der Luftfahrtbranche und des Geschäftsbereichs Flugzeugwartung;165
16.3;3 Die Entwicklung des Lean Ansatzes der Flugzeugwartung über die letzten Jahre;165
16.3.1;3.1 Einführung von 5S und einem dezentralen Vorschlagswesen für Ideen der kontinuierlichen Verbesserung ;165
16.3.2;3.2 Durchführung von Transformationsprojekten als sprunghafte Prozessverbesserung;166
16.3.3;3.3 Lean als Kultur und System verstehen - Das LOS! Produktionssystem;166
16.3.4;3.4 Auf dem Weg zur lernenden Organisation durch Qualifizierung und Kommunikation;167
16.3.5;3.5 Wertstromdesign als Chance übergreifende Potentiale zu realisieren;167
16.3.6;3.6 Die Herausforderungen mit den Kunden gemeinsam angehen;168
16.4;4 Erfolgsfaktoren aus heutiger Sicht;168
16.5;5 Die aktuelle Lean Programmarchitektur des Geschäftsbereichs Flugzeugwartung;168
16.5.1;5.1 Transformationsprojekte zu Wartungskonzeptmanagement;169
16.5.2;5.2 Transformationsprojekte zu Kapazitätsmanagement;171
16.5.3;5.3 Ziele bzgl. Kontinuierlicher Verbesserung und Lean-Qualifizierung;171
16.6;6 Zusammenfassung;172
17;Kognitive Ergonomie
;174
17.1;1 Kognitive Ergonomie;174
17.1.1;1.1 Gegenstand und Ziele der kognitiven Ergonomie;174
17.1.2;1.2 Traditionelle Schwerpunkte und begrenzende Faktoren;175
17.2;2 Arbeiten in digitalen Welten;175
17.2.1;2.1 Technologische Entwicklungen;175
17.2.1.1;2.1.1 Ubiquitous Computing: „Everyware“;175
17.2.1.2;2.1.2 Verfügbarkeit von Echtzeitdaten;176
17.2.1.3;2.1.3 Maschinelle Intelligenz;176
17.2.2;2.2 Veränderung von Wertschöpfungsprozessen und Tätigkeiten;177
17.2.2.1;2.2.1 Wandel der dominanten Einflussfaktoren auf die OEE;177
17.2.2.2;2.2.2 Der Mensch in der Industrie 4.0;177
17.3;3 Industrial Cognitive Engineering;178
17.3.1;3.1 Aus der Nische in den Mainstream;178
17.3.2;3.2 Typische Aufgabenfelder in der Industrie 4.0;179
17.3.2.1;3.2.1 Standardisierung;179
17.3.2.2;3.2.2 Gestaltung der Mensch-Maschine-Interaktion;180
17.3.2.3;3.2.3 Lernförderlichkeit von Arbeitssystemen;180
17.3.3;3.3 Unternehmensübergreifende Aspekte;182
17.3.3.1;3.3.1 Make or Buy;182
17.3.3.2;3.3.2 Aspekte der Institutionalisierung;182
17.4;4 Literatur;183
18;ISO 55000 – Asset Management
;186
18.1;1 Einleitung;186
18.2;2 PAS55:2008 - Die erste Norm für ein umfassendes „Physical Asset Management“;187
18.3;3 Entwicklung der ISO 55000 Serie für Asset Management;189
18.3.1;3.1 Wesentliche Änderungen zwischen PAS 55 und ISO 55000;191
18.3.2;3.2 Lebenszyklus Management;192
18.3.3;3.3 Risikomanagement;193
18.4;4 Implementierungsbarrieren eines „Asset Management Systems“;194
18.5;5 Fähigkeiten und Fertigkeiten für den Asset-Manager von heute;195
18.6;6 Zertifizierung;196
18.7;7 Ausblick;196
18.8;8 Literatur;196