WINGbusiness Heft 01 2016 by WING

ISSN 0256-7830; 49. Jahrgang, Verlagspostamt A-8010 Graz; P.b.b. 02Z033720M

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WING

business

Smart Maintenance

Lean Smart Maintenance

InstandhaltungsControlling 29

Instandhaltung 4.0 25

DIE ÖSTERREICHISCHE VEREINIGUNG FÜR INSTANDHALTUNG UND ANLAGENWIRTSCHAFT PRÄSENTIERT

30. Internationales Forum für industrielle Instandhaltung

KONGRESS

2016 http://www.oevia.at

Die erste Adresse bei Instandhaltungskonferenzen in Österreich – seit 30 Jahren

Lean Smart Maintenance

Konzepte, Instrumente und Anwendungen für eine effiziente und intelligente Instandhaltung

5. – 6. Oktober • Hotel Linsberg Asia, Bad Erlach Folgende Themen stehen im Mittelpunkt:

Leoben

In Kooperation mit

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• Mobile Instandhaltung 4.0 • IT in der Smart Maintenance • Smartes Ersatzteilmanagement • Dynamisches Risikomanagement • Datenmanagement und Datensicherheit • Maintainability und Zuverlässigkeit • Personalqualifikation und Arbeitsorganisation • Technik und Diagnostik

Leoben

Weiterbildung 2016 • http://wbw.unileoben.ac.at

Fokus: Smart Production

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Total Productive Maintenance TPM-Expert®

14. Juni

15.-17. Juni

Editorial

Smart Maintenance

Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Siegfried Vössner Liebe Leserin, lieber Leser, wie sie am Hefttitel wahrscheinlich schon bemerkt haben, befassen wir uns diesmal mit dem immer wichtiger und leider auch immer komplexer werdenden Thema der Instandhaltung. „Wichtiger“, weil moderne Maschinen und Anlagen so dimensioniert und eingesetzt werden, dass die einsatzbedingte Abnützung sowie auch der außerplanmäßige Ausfall von Bauteilen im Betriebskonzept mitkalkuliert werden. Damit ist es notwendig, nicht nur eine „überraschend“ notwendig gewordene Reparatur effizient durchzuführen, sondern das Instandhaltungskonzept im Betrieb einzuplanen und bewusst und vorausschauend zu agieren. „Komplexer“, weil sowohl die Prozesse und Verfahren als auch die Maschinen und Anlagen vernetzter und komplexer geworden sind – und damit auch die Instandhaltung. Hinzu kommt in den letzten Jahren noch der Trend, die Instandhaltung als Teil eines Geschäftsmodells zu sehen. Dabei standen Erfolgskonzepte wie beispielsweise aus der Druckerbranche Pate: die Verbrauchsmaterialen übersteigen in der Regel den Anschaffungspreis des Gerätes um ein Vielfaches. Sowohl die Automobilbranche als auch die Maschinen- und Anlagenbaubranche haben sich hier Anregungen geholt. So gesehen sind planmäßige und von den Kunden akzeptierte Instandhaltungen eine willkommene bzw. wirtschaftlich notwendige Einnahmequelle geworden. Das war auch schon so als Instandhaltung noch nicht „Maintenance“ hieß. Was gibt es, außer dem neuen Namen, Neues zu diesem Thema? Gibt es außer der bedrückenden Nachricht, dass früher alles einfacher war, keine guten Nachrichten? Nun, eines kann man mit Gewissheit sagen: Moderne Maschinen und Anlagen sind mithilfe ihrer Steuerungscomputer um ein Vielfaches mitteilsamer geworden als ihre Vorfahren vor einigen Jahren: pausenlos geben sie alle nötigen und sehr oft unnötigen Informationen aus ihrem Innenleben und über die ver-/bearbeiteten Produkte preis. Wie verlockend ist hier die Idee all diese Daten blindwütig zu sammeln in der Hoffnung, durch konsequentes Suchen darin Hinweise auf sich ankündigende Wartungsbedarfe zu finden. Leider waren nach einem anfänglichen Hype die ersten Ergebnisse sehr ernüchternd. Zum Einen stellte sich rasch heraus, dass durch das wahllose Anhäufen von Betriebsdaten sehr bald die Leistungs- und Speicherkapazität der modernsten IT-Systeme erschöpft war – zum Anderen bemerkte

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man, dass die Herausforderung eigentlich das „Finden“ ist und nicht das ohnehin schon sehr aufwändige „Suchen“. Wie soll man jedoch etwas finden, von dem man nicht weiß, wie man es erkennen kann? Hier kommt das Wort „Smart“ ins Spiel. Durch modellbasiertes Suchen, welches Fach- und Sachkenntnis erfordert und gegebenenfalls auch durch selektives Sammeln von Daten, haben sich deutliche Leistungssteigerungen und signifikante Einsichten in Instandhaltungsbedarfe ergeben. Mit diesen Möglichkeiten sind neue, verbesserte Instandhaltungsstrategien denkbar und umsetzbar – und darum erscheint auch der Anglizismus „Smart Maintenance“ gerechtfertigt. Genau über diese neuen Möglichkeiten möchten wir Ihnen in diesem Heft berichten und haben eine Reihe von Beiträgen für Sie zusammengestellt, die Ihnen das Thema näherbringen bzw. bereits erfolgreiche Anwendungen vorstellen sollen. Im ersten Beitrag mit dem Titel „Lean Smart Maintenance“ beschreibt Prof. Biedermann die Erweiterung eines risikound wissensbasierten Instandhaltungsmodells durch eine angepasste Lean Philosophie. Dessen Anwendung auf die Prozessindustrie am Beispiel der voestalpine Schienen GmbH, zeigen im Anschluss daran DI Alfred Kinz, DI Robert Bernerstätter und DI Thomas Zellner. Im Beitrag „Smart Maintenance“ stellen danach die Autoren DI Kinz, Prof. Biedermann, DI Traxler, Dr. Freudenthaler, DI Ing. Isopp, DI Dr. Schröder sowie DI (FH) Schlegel ein auf mathematischen, daten- und wissensbasierten, technologischen und ökonomischen Methoden basierendes Modell zur verbesserten Instandhaltungsstrategiebestimmung vor. Die Integration von solch modernen Instandhaltungskonzepten in ein Industrie 4.0 Umfeld, schreiben darauf DI Bernerstätter, DI Nemeth, DI Glawar, Dr. Habersohn und Prof. Biedermann. Das Instandhaltungs-Controlling, als wichtiger Baustein von Smart Maintenance, wird im drauffolgenden Beitrag von DI Bernd Kleindienst und Prof. Hubert Biedermann erläutert. Den aktuellen Stand der Verbreitung IT-gestützter Instandhaltung bei österreichischen Unternehmen beschreibt eine empirische Studie von DI Gerd Kosar und Prof. Biedermann, deren Ergebnisse wir an dieser Stelle vorstellen. Eine erfolgreiche, praktische Anwendung moderner Instandhaltung durch vernetzte Zustandsüberwachung von Produktionsanlagen wird im nächsten Artikel von Dr.-Ing. Bruno van den Heuvel beschrieben. Herr DI Dr. mont. Manfred Fuchs schreibt über Trends & Entwicklungen im After Sales Service des Industrie 4.0-orientierten Anlagenbaues bei der Firma Knapp AG. Zum thematischen Abschluss stellt dann noch Herr DI Dr. mont. Andreas Mündler mit dem „Maintenance Award Austria“ eine Auszeichnung für das exzellenteste Anlagenmanagement Österreichs vor. An dieser Stelle möchte ich mich bei meinem Kollegen Prof. DI Dr. Hubert Biedermann, Vorstand des Departments für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben und seinem Team für die Unterstützung bei der Zusammenstellung dieses Heftes bedanken. Ich hoffe, dass es uns gelungen ist, für Sie interessante Artikel in diesem Heft zusammenzustellen. Ich verbleibe im Namen des Redaktionsteams mit freundlichen Grüßen! Ihr Sieg fried Vössner

TOP-THEMA: Smart Maintenance Hubert Biedermann

Lean Smart Maintenance

Alfred Kinz, Robert Bernerstätter, Thomas Zellner

Lean Smart Maintenance in der Prozessindustrie

Umsetzung einer schlanken, lernorientierten, risikound ressourcenoptimierten Instandhaltung bei der voestalpine Schienen GmbH

Alfred Kinz, Hubert Biedermann, Patrick Traxler, Bernhard Freudenthaler, Jutta Isopp, Werner Schröder, Andreas Schlegel

Smart Maintenance

Ressourcenintelligente antizipative Instandhaltung durch Condition Monitoring, Datenanalyse und Störungsprognostik

Robert Bernerstätter, Tanja Nemeth, Robert Glawar, Christoph Habersohn, Hubert Biedermann

Instandhaltung 4.0

Sicherung der Produktqualität und Anlagenverfügbarkeit durch einen echtzeitbasierten Instandhaltungsleitstand

Bernd Kleindienst, Hubert Biedermann

Instandhaltungs-Controlling als Baustein von Smart Maintenance Gerd Kosar, Hubert Biedermann

Status quo von CMMS in Österreich

Industriestudie zur funktionalen Ausprägung hinsichtlich der IT-gestützten Instandhaltung

Bruno van den Heuvel

Condition Monitoring für eine Instandhaltung 4.0

Manfred Fuchs

Trends & Entwicklungen im After Sales Service des Industrie 4.0-orientierten Anlagenbaus Andreas Mündler

MAINTENANCE AWARD AUSTRIA

Der Preis für das exzellenteste Anlagenmanagement Österreichs

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Inhaltsverzeichnis EDITORIAL

Smart Maintenance

FÜHRUNG/PROFESSION

Sabine Herlitschka

Führungskultur als zentraler Faktor für nachhaltigen Unternehmenserfolg

LEUTE/KÖPFE Dipl.-Ing. Dr. Manfred Gutternigg im Interview

Dipl.-Ing. Alexander Kainer

Dipl.-Ing. Dr. Alexander Marchner

Dipl.-Ing. Dr. Bernd Neuner Dipl.-Ing. Dr. Alfred Fürst

UNINACHRICHTEN Alfred Kinz Die Österreichische technisch-wissenschaftliche Vereinigung für Instandhaltung und Anlagenwirtschaft - ÖVIA

Ulrich Bauer, Hans-Jörg Gress

Walter Veit - Wegbereiter und Orientierungsgeber

Alfred Kinz

29. internationaler Instandhaltungskongress der ÖVIA Smart Maintenance mit Teilnehmerrekord

Prof. Dr. Hubert Biedermann - 20 Jahre Leitung Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften

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Martha Mühlbuger

CALL FOR PAPERS Themenschwerpunkt „Technologiemanagement“ in WINGbusiness Heft 03/2016 WINGnet

Helmut Gabriel Schwarze

ESTIEM Council Meeting 2015

FACHARTIKEL

Andreas Maggele

Von der Theorie zur Praxis: Smart Maintenance

BUCHREZENSIONEN

„Excellent Lean Production“

„Asset Management“

„Lean Development“

IMPRESSUM

Impressum

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Führung/Profession

Foto: Infineon Technologies Austria AG

Sabine Herlitschka

Führungskultur als zentraler Faktor für nachhaltigen Unternehmenserfolg Führungskompetenzen und Führungskultur ganz praktisch am Beispiel von Infineon Technologies Austria

llerorten wird nach mehr „Führung“ gerufen. In der Politik, Gesellschaft, in den Unternehmen. Je nach Feld werden unterschiedliche Termini bevorzugt: Gestaltungskraft, Führung, Leadership… Darin spiegelt sich einerseits die Relativierung vieler gesellschaftlicher Institutionen und der damit verbundene Autoritätsverlust sowie andererseits das sogenannte „VUKA“-Syndrom wider – unsere Welt wird volatiler, unsicherer, komplexer und ambivalenter. Aktuelle Veränderungen wie die zunehmende Digitalisierung oder Krisen wie die großen Migrationsströme zeigen das ganz plakativ. Beide Entwicklungen befeuern letztlich Unsicherheit und abnehmende Orientierung für Menschen ebenso wie für Organisationen. Kein Wunder also, dass ein starkes Verlangen nach „mehr Führung“ entsteht. Der richtige „Leader“ soll es richten. Eine natürliche Autorität die über der Krise der Institutionen steht, die den Kurs trotz aller Unsicherheit erkennt, konsequent hält

und dabei alle mitnimmt. Aber so einfach ist es nicht. Wenn man heute über „Führung“ spricht, dann sollte man der Gefahr dieses überhöhten Anspruches gewärtig sein. Die Diskussion über eigenschaftstheoretischen versus systemtheoretischen Führungsansatz hat tief im vorigen Jahrhundert begonnen. Und sie wird bis heute – vor allem in der gelebten Praxis – unter verschiedensten Namen und Konzepten fortgeführt. Bei Infineon Austria ist uns sehr bewusst, dass „Führung“ in der Organisation eine zentrale Funktion hat. Und dass sie immer ein komplexes Zusammenspiel aus persönlichen Kompetenzen von Führungskräften sowie von bewusst gestalteten Rahmenbedingungen –gemeinhin als „Unternehmenskultur“ bezeichnet – darstellt. Direkte, personale Führung und indirekte, systemische Führung wirken immer gemeinsam. Ob bewusst wahrgenommen und gestaltet oder nicht – frei nach Watzlawick, man kann nicht

„nicht führen“, genauso wenig wie man nicht „nicht kommunizieren“ kann. Führung in einer High Performance Company Infineon Austria ist Teil eines global führenden Technologiekonzerns und Österreichs forschungsstärkstes Unternehmen laut Ranking des Trend-Wirtschaftsmagazins. Mit unserem Mikroelektronik-Know-how arbeiten wir an Antworten für die großen gesellschaftlichen Herausforderungen, wie der umweltschonenden Energienutzung oder nachhaltiger Mobilität. So enthält z.B. jeder Neuwagen weltweit durchschnittlich 25 Infineon Chips, befindet sich in rund der Hälfte aller Pässe und Ausweise weltweit ein Infineon Sicherheitscontroller und regelt in 40 % der Server ein Infineon Leistungshalbleiter die Stromwandlung. Diese Erfolge erzielt man durch exzellente technische Expertise, aber das allein reicht nicht. Als High Performance Company ist exzellente

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Führung/Profession Führung genauso wichtig. Deshalb ist die laufende Weiterentwicklung einer nachhaltigen Führungskultur ein wichtiger Teil der Unternehmensstrategie. Bei Infineon konzentrieren wir uns auf drei Dimensionen, die exzellente Führung aus unserer Sicht leisten muss: WHY: Führung heißt Sinnvermittlung. Führung soll den Mitarbeitern Orientierung geben, warum wir als Unternehmen das tun, was wir tun, welchen gesellschaftlichen Beitrag wir damit leisten möchten und wie jeder Mitarbeiter dazu beitragen kann. WHAT: Führung zielt auf das Erreichen von Ergebnissen und Erfolgen ab. Führungskräfte schaffen die Voraussetzungen, dass die Mitarbeiter erfolgreich sein können (z.B. durch Formulierung klarer Erwartungen und Ziele sowie Review der Zielerreichung, Rollenklärung, Bereitstellung von Ressourcen). HOW: Führung definiert auch das „Wie“, das Verhalten mit dem Ziele erreicht werden. Führungskräfte sollen ihre Erwartungen in Bezug auf das erwünschte Verhalten am Arbeitsplatz und in Teams deutlich machen und dieses persönlich vorleben. Das „WHY“, das „WHAT“ und das „HOW“ klar für Mitarbeiter zu kommunizieren und dafür zu sorgen, dass sie in Handlungen umgesetzt werden, ist in unserem Verständnis die Kernaufgabe einer Führungskraft. Dieser Anspruch ist auch kulturprägend. So ist es z.B. gerade in einer schnellen, dynamischen Organisation sehr wichtig, den Mitarbeitern das „WHY“ zu vermitteln. Auch das „HOW“ kann sich in dieser Dynamik schnell verändern und in einer so schnelllebigen Branche sogar das „WHAT“. Oder der Mitarbeiter verfügt z.B. über ein so hohes Spezialwissen, dass die Führungskraft mitunter gar nicht in der Lage ist in die letzten Tiefen des „HOW“ einzudringen. Ein solches aufgeklärtes Selbstbild einer Führungskraft – nämlich nicht immer selbst alles bis ins letzte Detail besser wissen zu müssen – ist gerade in einer Expertenorganisation wie Infineon schwierig und erfordert intensive Auseinandersetzung. Eine strukturelle Unterstützung dabei liefert unser Konzept der Führungsrollen.

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Führungsrollen und -aufgaben geben Klarheit Unsere Sicht der Führungsrollen und -aufgaben lässt sich in drei Dimensionen beschreiben: Die technische Expertenrolle („Working as an expert“), das Steuern des operativen Tagesgeschäfts („Managing“) und auf Veränderung und Entwicklung ausgerichtete Führungsaufgaben („Leading“). Der Aufgabenbereich Managing umfasst sowohl die Steuerung des Tagesgeschäfts als auch Aspekte von Organisation und Ressourcenplanung. Leading hat mit der strategischen Führung und der Gestaltung von Veränderungsprozessen die Zukunft im Blick. Auch die persönliche Entwicklung wie auch die Förderung und Entwicklung von Mitarbeitern muss zukunftsgerichtet sein. Je nach Führungsebene finden sich unterschiedliche Anteile dieser drei Führungsaspekte. Führung auf Einstiegsoder Teamleiterebene unterscheidet sich von der Führung und Steuerung größerer Organisationseinheiten. Neben der unmittelbaren Personalführung auf Teamleiterebene werden auf höherer Führungsebene Fähigkeiten zur Gestaltung und Ausrichtung der eigenen Organisation auf veränderte strategische und organisationale Rahmenbedingungen benötigt. Dies ist besonders wichtig angesichts der hohen Komplexität und Dynamik unseres Geschäfts. Gemeinsamen Weiterentwicklung durch Dialog und Feedback Führungskräfte sind wichtig in ihrer Rolle als Feedbackgeber und Vorbilder für das aktive Einholen von Feedback von Kollegen und Mitarbeitern. Mit den bei Infineon eingesetzten Feedback-Instrumenten (z.B. Führungsgespräch) ist es möglich, auf verschiedenen Ebenen in strukturierter und wertschätzender Form Rückmeldungen zu geben und zu erhalten. Herzstück sind regelmäßige Dialoge der Führungskräfte mit den Mitarbeitern. Der unternehmensweite Prozess „STEPS“ (Steps To Employees‘ Personal Success) ist ein Instrument für die Personalentwicklung und unterstützt dabei den Dialog und das gegenseitige Feedback als wesentliches Element der Führungskultur.

Im Rahmen von jährlichen Führungskräftekonferenzen wird gemeinsam an der Entwicklung der Führungskompetenzen gearbeitet. Neben der inhaltlichen Weiterentwicklung sind solche Zusammenkünfte wichtig, um immer wieder bewusst zu machen, dass „Führung“ keine Aufgabe des Vorstands oder des Personalbereiches ist, sondern eine gemeinsame Verantwortung. Stetige Entwicklung ist die Voraussetzung Als entscheidender Faktor für die Wettbewerbsfähigkeit von Infineon Austria nimmt Aus- und Weiterbildung in allen Bereichen einen hohen Stellenwert ein. Entsprechend vielfältig, individuell und qualitativ hochwertig ist das Angebot an internen und externen Trainings für unsere Führungskräfte und den Führungskräftenachwuchs. Unser Ziel bei der Entwicklung von Führungskräften ist es, Karrieremöglichkeiten und Wege zu bieten, die am besten zu den individuellen Fähigkeiten und Wünschen passen. Einen geeigneten Rahmen haben wir durch die Auswahl verschiedener Karrierepfade geschaffen, für die sich Mitarbeiter entsprechend ihrer Kompetenzen bewusst entscheiden können. Im Rahmen des Karrieremanagements wurde 2015 mit der Projektmanagementkarriere neben der Experten- und der Führungskarriere ein weiterer Entwicklungsweg implementiert, der den Stellenwert der Projektarbeit für unseren Unternehmenserfolg unterstreicht. Führung heißt vor allem Selbstführung Führung fängt immer bei mir selbst an. Wieso sollte man jemand der nicht vorbildlich in der Lage ist, seine Ziele zu verfolgen, seine eigenen Ressourcen gut zu managen, gut mit anderen zu kooperieren und sich zukunftsfit zu halten, die Verantwortung dafür übertragen, dass er andere dabei unterstützt? Die Fähigkeit des Selbstmanagements gehört zu den zentralen sozialen Kompetenzen und spielt sowohl im Führungskontext als auch im Privatleben eine entscheidende Rolle. Wesentliche Punkte sind hier eine realistische Selbsteinschätzung der eigenen

Führung/Profession Stärken und Entwicklungsfelder, die Bereitschaft, Feedback einzuholen und zu geben sowie eine hohe Motivation, kontinuierlich zu lernen und das persönliche Verhalten immer wieder veränderten Rahmenbedingungen anzupassen. Eine gute Selbstführung ist die Basis für ein konstruktives und kooperatives Miteinander. Die bewusste Wahrnehmung und Steuerung der eigenen Befindlichkeiten und die Fähigkeit, sich in die Lage des Gegenübers hineinzuversetzen, machen es möglich, authentisch zu bleiben und sich situativ angemessen zu verhalten. Im Sinne der Selbstführung ist jeder Führungskraft, ob er will oder nicht. Die Frage ist nur: wie gut nehme ich diese Verantwortung wahr? Die „Unzertrennlichen“: Führung und Diversität Diversität im umfassenden Sinn ist eine zentrale strategische Ressource für Infineon. Hohe Diversität ist eine Folge eines hohen Qualitätsanspruches – und gleichzeitig seine Voraussetzung. Das bedeutet, wir suchen die besten Köpfe und Talente, egal woher sie kommen, ob sie Frauen oder Männer sind, jung oder älter. Das bedeutet für uns auch, begabten, engagierten Menschen ein Umfeld, eine Kultur anzubieten, in der sie mit – aber auch wegen – ihrer Unterschiedlichkeit gemeinsam Hervorragendes leisten können. Das konkrete Leben der Chancengleichheit ist eine wesentliche Voraussetzung für den Erfolg eines, global agierenden Unternehmens. Die Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben ist dabei einer der wichtigsten Aspekte unserer Personalpolitik. Zu den Aktivitäten in diesem Bereich zählen unter anderem die Organisation von Kinderbetreuung für unsere Mitarbeiter, flexible Arbeitsmodelle wie Teilzeit- oder Telearbeit sowie die Re-Integration von Mitarbeitern nach beruflicher Auszeit.

Frauen sind im deutschsprachigen Raum in den naturwissenschaftlichtechnischen Berufen noch immer unterrepräsentiert. Besonders im Hinblick auf die hohen Bildungsabschlüsse von Frauen und dem sich abzeichnenden Fachkräftemangel können die enormen Potenziale weiblicher Nachwuchskräfte nicht länger vernachlässigt werden. Studien belegen längst, dass die Vielfalt der Geschlechter gemischte Teams weitaus erfolgreicher macht als jene, in denen Männer und Frauen unter sich bleiben. Damit hat sich Gender Diversity vom reinen Modebegriff endgültig zum strategischen Managementthema entwickelt. Infineon hat sich daher das Ziel gesetzt, den Anteil von Frauen in Führungspositionen (mittleres Management und Top Management) bis zum Jahr 2020 auf 20 % zu erhöhen. Darüber hinaus versuchen wir, mit verschiedenen Initiativen mehr Mädchen für technisch-naturwissenschaftliche Themen zu begeistern. Angesichts des bevorstehenden demographischen Wandels ist es für Infineon von großer Bedeutung, die Altersdiversität zu unterstützen sowie die Beschäftigungsfähigkeit und Flexibilität der Mitarbeiter – unabhängig vom Alter - zu gewährleisten. Wir haben dabei Gesundheitsmanagement, Qualifizierung, Wissenstransfer und Arbeitsumfeld als Kernfelder im Bereich „Demographischer Wandel“ definiert. Zusammenfassung Führung ist immer ein komplexes Zusammenspiel aus persönlichen Kompetenzen, Strukturen und Prozessen, kollektiven Werthaltungen sowie strategischen Entscheidungen und Schwerpunkten.

Dipl.-Ing. Dr. Sabine Herlitschka, MBA Vorstandsvorsitzende und Chief Technology Officer Infineon Technologies Austria AG Jeder dieser Punkte beeinflusst die anderen und wird von ihnen beeinflusst. Widersprüche sind an der Tagesordnung und manchmal sogar sehr hilfreich. Was gestern eine sinnvolle Intervention war, kann morgen kontraproduktiv sein. Zeitgemäße Führung verlangt, sich dieser Komplexität zu stellen ohne in die Handlungs- und Entscheidungsunfähigkeit abzugleiten. Das ist spannend und herausfordernd gleichermaßen. Und persönlich meine ich, es tut gut sich dabei auch eine gewisse Demut zu bewahren. Demut im Sinne des Respekts vor der Aufgabe und den eigenen Grenzen. Nur wer seine Grenzen kennt und akzeptiert, hat die Voraussetzung sie immer wieder zu erweitern und manchmal sogar zu überschreiten. Autorin: Sabine Herlitschka ist seit April 2014 Vorstandsvorsitzende der Infineon Technologies Austria AG. Ihre beruflichen Stationen umfassen industrielle Biotech-Forschung, internationale Forschungs- und Technologiekooperation sowie -finanzierung, Internships bei renommierten U.S. Institutionen, Fulbright Wissenschafterin und Gründungs-Vizerektorin an der Medizinischen Universität Graz. Sabine Herlitschka hält ein Doktorat in Lebensmittel- & Biotechnologie, Postdoc in der industriellen Forschung und einen Master of Business Administration.

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Innovationen in

Keramik.

Deutschlandsberg ist das TDK Kompetenzzentrum für Keramik. Hier sind Mitarbeiter aus mehr als 15 Nationen mit der Entwicklung und Fertigung elektronischer High-Tech-Produkte beschäftigt. Die Palette reicht von Piezo-Aktuatoren und Vielschicht-Varistoren bis hin zu hochintegrierten keramischen Vielschicht-Modulen. Hochintegrierte Module übernehmen wichtige Funktionen in Sende- und Empfangssystemen von Mobiltelefonen. Die neueste Entwicklung ist eine spezielle Kondensator-Technologie auf Keramikbasis, die unter anderem in Umrichtern von Hybrid- und Elektrofahrzeugen zum Einsatz kommen wird. Mit mehr als 70.000 m² ist Deutschlandsberg das größte TDK Werk in Europa. Von hier aus werden zahlreiche Standorte gesteuert und unterstützt, darunter Werke in China, Malaysia, Tschechien und Kroatien.

Come and join the team! Unsere Stellenangebote (national und international) finden Sie auf www.epcos.de/jobs.

EPCOS OHG · A TDK Group Company Siemensstraße 43 · 8530 Deutschlandsberg · Tel. 03462 800-0 · www.epcos.com

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Leute/Köpfe

WINGbusiness Interview

Dipl.-Ing. Dr. Manfred Gutternigg Geschäftsführer Hilti Austria Ges.m.b.H. Wirtschaftsingenieur

Hilti beliefert die Bauindustrie weltweit mit technologisch führenden Produkten, Systemen und Dienstleistungen. Sie bieten dem Profi am Bau innovative Lösungen mit überlegenem Mehrwert. Die Hilti Gruppe beschäftigt weltweit rund 22 000 Mitarbeitende in mehr als 120 Ländern. Herr Dr. Gutternigg, Sie sind nun über 15 Jahre Geschäftsführer der Hilti Austria Ges.m.b.H. Welche wirtschaftlichen Rahmenbedingungen finden Sie derzeit vor? Die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen in Österreich sind im Vergleich zu den anderen Ländern in den letzten 3-4 Jahren sehr herausfordernd. In den osteuropäischen Nachbarländern Ungarn, Tschechien, Slowakei aber auch in Deutschland hat die Bauwirtschaft wirklich gute Wachstumsraten und wir sehen, dass Österreich im Bereich der Investitionen in der Bauwirtschaft weit hinterherhinkt. Hat sich Ihr Marktumfeld in den letzten Jahren stark verändert? Wir beliefern das Bau-Hauptgewerbe und Bau-Nebengewerbe, die in den letzten Jahren auch zunehmend Konkurrenz durch osteuropäische Anbieter bekamen. Das geringe Wachstum und diese Konkurrenz führen in der Bauwirtschaft zu Preisdruck, schwachen Kapitaldecken und auch zum Scheitern von Unternehmen. Als Folge nahmen für uns auch die Forderungsausfälle zu und es musste das Risikomanagement entsprechend angepasst werden.

Welche sind die wichtigsten Maßnahmen, die Sie im Unternehmen vorantreiben möchten? Hilti hat die globale Strategie „Champion 2020“ lanciert und alle 22 000 Mitarbeiter weltweit im Strategie-Rollout hinsichtlich Ziele und Inhalt geschult. Wir wollen neben dem Produktverkauf verstärkt Services und Softwarelösungen anbieten. Das ist eine große Veränderung für unsere Mitarbeitenden, denn sie müssen ihre Kompetenz vom Produktverkauf hin zum Serviceverkauf erweitern. Das größte Service, das wir anbieten, haben wir gemeinsam mit einem WirtschaftsingenieurDiplomanden der TU Graz entwickelt, das Geräte-Flottenmanagement. Was ist das Geräte-Flottenmanagement? Wir verkaufen die Geräte nicht, sondern stellen eine Leistung dem Kunden zur Verfügung. Das Gerät ist immer einsatzbereit, der Kunde kann seinen Gerätepark stets auf einem absoluten Minimum halten und bei saisonalen Kapazitätsspitzen zusätzliche Geräte für begrenzte Zeit anmieten. Dieses Serviceangebot ist verbunden mit Operating Leasing, ganz unter dem Motto

„Sie kümmern sich um Ihr Geschäft, wir kümmern uns um Ihre Geräte“. Gibt es technologische Treiber bzw. Meilensteine für Ihre Branche? Die Digitalisierung ist eine große Herausforderung aber auch eine Differenzierungsmöglichkeit für uns. Seit heuer verwenden alle unsere Mitarbeitenden ein Tablet zusammen mit dem Smartphone, es wird nur mehr digital kommuniziert, es gibt keinen Produktkatalog mehr, unsere Website ist ein Self-Service-Desk, von dem sich unsere Kunden alle Produkt- und Serviceinformationen, sowie Liefer- und Rechnungsdokumente herunterladen können. Ein Beispiel aus dem Gerätebereich: Durch den Datenaustausch zwischen einzelnen Geräten können komplizierte Gebäudevermessungen heute einfach durch den Kunden erfolgen, da die von uns angebotenen Tachymeter und Rotationslaser miteinander kommunizieren. Was sind Ihre Erfolgsrezepte im Management? Ich glaube sehr viel hängt mit Disziplin und Konsequenz zusammen.

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Leute/Köpfe Disziplin einerseits bei sich selbst um Vorbild zu sein, andererseits Disziplin und Konsequenz beim Umsetzen von Maßnahmen. Wir haben gewisse Aufgaben im Konzern zu erfüllen, das ist kein Wunschkonzert. Da brauchen wir eine hundertprozentige Partizipation unserer Mitarbeitenden, damit alle in die vorgegebene Richtung gehen, die wir in der Strategie definiert haben. Haben Sie persönliche Führungsgrundsätze? Ich habe sehr viel von meinen Lehrherren gelernt. Einer von Ihnen war unser sehr geschätzter Herr Prof. Veit, bei dem ich 4 Jahre als Assistent arbeitete. Er hat uns indirekt viel über Führung mitgegeben. Ich denke, wir sollen unsere Aufgaben mit Leidenschaft erfüllen, denn mit Passion, Disziplin und Konsequenz kann man sehr viel erreichen. Werden in Ihrem Unternehmen Wirtschaftsingenieure eingesetzt? Es freut mich, dass ich diese Frage positiv beantworten kann. Ich habe selbst

viele Wirtschaftsingenieure in den letzten Jahren rekrutiert und wir haben sie in Österreich aber auch international im Konzern in den verschiedensten Funktionen eingesetzt, z.B. als Business-Unit-Manager, Produktmanager, im Verkauf und Marketing, in der Logistik oder als technische Berater. Welche Anforderungen stellen Sie an junge Wirtschaftsingenieure? Wirtschaftsingenieure sind sehr generell ausgebildet, sie haben eine fundierte technische Ausbildung mit analytischem Denken und andererseits ein gutes wirtschaftliches Wissen. Wir sind hier eine Vertriebsorganisation, deshalb brauchen wir breit ausgebildete Mitarbeitende, die wir flexibel an verschiedensten Positionen einsetzen können. Es gibt bei uns nicht die lineare Karriereentwicklung vom Verkaufsberater, zum Verkaufsleiter, Vertriebsleiter und Geschäftsführer. Der junge Wirtschaftsingenieur muss bereit sein, vom Verkauf in das Marketing, in die

Logistik, in die Services zu wechseln, also flexibel neue Herausforderungen annehmen. Wie finden Sie Entspannung vom Beruf? Die Familie ist meine Entspannung vom Beruf. Meine Kinder sind noch relativ jung und mit Ihnen etwas zu unternehmen ist für mich entspannend, ebenso wenn ich an ihren Vereinsaktivitäten im Fußballclub oder Tanzverein teilhabe. Dipl.-Ing. Dr. Manfred Gutternigg, Wirtschaftsingenieur, 49 1986 - 1991 Studium Wirtschaftsingenieurwesen-Maschinenbau, TU Graz 1991 - 1995 Assistent am Institut für Betriebswirtschaftslehre, TU Graz 1995 - 1996 Verkaufsberater Hilti Austria 1996 - 1997 Leiter Logistik und Reparatur, Hilti Austria 1998 - 1998 Interner Consultant für Strategie-Rollout, Hilti Konzern 1999 - 2000 Vertriebsleiter Hilti Austria 2000 - Geschäftsführer Hilti Austria

Leute/Köpfe

Dipl. Ing. Alexander Kainer Neuer Partner bei Deloitte Österreich Dipl. Ing. Alexander Kainer ist seit März 2015 Partner bei Deloitte Österreich. Zuvor war er bei Roland Berger Strategy Consultants, wo er über 10 Jahre in den Bereichen Corporate Performance und Energy tätig war. Herr Kainer hat seine Kunden bei umfangreichen Restrukturierungen, organisatorischen Transformationen, Transaktionen und Effizienzsteigerungen international unterstützt. Im Umfeld der europäischen Energiewirtschaft hat er darüber hinaus Unternehmen bei der strategischen Neuaufstellung sowie bei der Vorbereitung von Investitionsprojekten begleitet. Alexander Kainer wird das Angebot von Deloitte Österreich im Bereich der operativen Restrukturierungs- und Transformationsthemen weiter ausbauen und die Industry Line Energy & Resources mit seinem strategischen und organisatorischen Know-how ergänzen. Herr Dipl.-Ing. Kainer ist Wirtschaftsingenieur der TU-Wien, Vizepräsident des WING und Regionalkreisleiter Wien.

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Top-Thema

Foto: WBW, Montanuniversität Leoben

Hubert Biedermann

Lean Smart Maintenance Die Entwicklung, Implementierung und laufende Verbesserung von Managementsystemen ist eine dauerhafte Aufgabe. Die Instandhaltung steht vor der Herausforderung die durch die Integration von IT-Systemen gegebenen Möglichkeiten der Smart Factory zu unterstützen. Hierzu muss sich die Instandhaltung aus etablierten Ansätzen und Philosophien heraus entwickeln zu einem lernorientierten, wissensbasierten nach Lean Grundsätzen gestalteten Asset-Management. Neben der Anpassung des Aufgabenspektrums sind dies insbesondere die datenanalytikbasierte Schwachstellenanalyse, der Continous Improvement Prozess und die Weiterentwicklung der Mitarbeiterkompetenzen. Dies ermöglicht eine dynamische Anpassung der Instandhaltungsstrategie und mit dieser die Freisetzung von Wertschöpfungsbeiträgen zur Standortsicherung. Einleitung In den Hochlohnstandorten Mitteleuropas können produzierende Unternehmen die internationale Konkurrenzfähigkeit nur durch eine Hybridstrategie durch die Herstellung von Produkten mit hoher Qualität und differenzierter Funktionalität gewährleisten. Ausschlaggebende Erfolgsfaktoren sind die vom Kunden wahrgenommene hohe Qualität, Lieferfähigkeit, rasche Innovation und Entwicklungsgeschwindigkeiten die die Time to Market verkürzen und kundenindividuelle Problemlösungen ermöglichen. Damit geht eine zunehmende Komplexität der Produktionssysteme einher, der nur durch ein höheres Maß an Dezentralisierung begegnet werden kann. Mit der Vision von Industrie 4.0 werden Materialien, Produktions- und Supportanlagen wie beispielsweise Förder- und Lagersysteme bis hin zu Halbfertig- und Fertigprodukten zu cyber-

physikalischen Systemen aufgerüstet. Zwar sind bzw. werden diese Systeme teilweise vollständig den Wertschöpfungsprozess selbststeuernd durchlaufen, dennoch werden letztendlich Menschen die komplexen Prozesse managen. Die zunehmende Komplexität der Produktions- und Fertigungsanlagen zieht steigende Verfügbarkeits-, Zuverlässigkeits- und Sicherheitsanforderungen an dieselben nach sich, da mit zunehmender Anlagenintensität das Ausfallrisiko und Ausfallkostenpotenzial steigt. Diesen kurz umrissenen Herausforderungen der Smart Factory kann nur durch einer weiterentwickelten Instandhaltung entsprochen werden, die aus der klassischen funktionalen Struktur zu einem intelligenten Instandhaltungsmanagement ausgebaut wird. Durch permanente Lernorientierung werden nachhaltig Störungen und Schwachstellen beseitigt und im Sinne der Life-Cycle-Orientierung langfristig

der Unternehmenserfolg gesteigert. Ergänzt werden muss dieser „Smart“-Ansatz durch ein adaptiertes Lean-Konzept um neben der Effektivitätsorientierung des Smart-Ansatzes die Effizienzorientierung durch Verlustminimierung in der Instandhaltungsdurchführung zu erreichen. Damit verfolgt Lean Smart Maintenance das Ziel, Life Cycle-orientiert folgende Visionen zu verfolgen: Maximaler (100%iger) Wertschöpfungsbeitrag 0-Fehler Philosophie 100 % geplante Instandhaltungsmaßnahmen Hohes Mitarbeiterkommitment verbunden mit hoher Motivation Ausgeprägte Lernkultur mit permanenter Fehler- und Verlustbeseitigung Smart Maintenance Smart Maintenance als intelligente, lernorientierten Instandhaltung ver-

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Top-Thema folgt eine permanente Verbesserung der Assets (Maschinen, maschinellen Einrichtungen, Fertigungslinien etc.) sowie des Anlagenmanagementsystems um unter Berücksichtigung der Kunden (Stakeholder)-Interessen zur Steigerung des Wertschöpfungsbeitrages der Instandhaltung zum Unternehmenserfolg beizutragen. Die Instandhaltung bzw. deren Managementsystem ist so auszugestalten, dass Wertschöpfung durch eine Dynamisierung der Instandhaltungsstrategie und der inhaltlich kontinuierlichen Anpassung des Aufgabenspektrums der Instandhaltung erzielt wird. Dabei gewinnen präventive Maßnahmen wie Wartung, Inspektion und vorbeugender Teiletausch (Überholung) zur Zuverlässigkeitssicherung und Verfügbarkeitserhöhung an Bedeutung; ausfallbedingte Reparaturen (Instandsetzungen) sind nachhaltig zu vermeiden bzw. im Ideal auf Null zu bringen. Diese Vision bedarf einer deutlichen Anpassung des Managementinstrumentariums, welches ausgehend vom Ziel- und Controllinginstrumentarium sowie der Instandhaltungsstrategie und -prävention in Verbindung mit der Kompetenzentwicklung der Instandhaltungs- und Produktionsmitarbeiter als Leistungsträger der Wertschöpfung zu gestalten sind (Biedermann, 2016). Anstelle der klassischen Inputsteuerung (Instandhaltungskostenfokus) tritt die Outputsteuerung, in welcher die Ausfallkostenvermeidung bzw. Zuverlässigkeits-, Sicherheits- und Verfügbarkeitsmaximierung im Vordergrund stehen. Lean Smart Maintenance Das risikound wissensbasierte Instandhaltungsmodell wird um eine angepasste Lean Philosophie erweitert, die ebenfalls die Langfrist- und Ergebnisorientierung in den Vordergrund stellt und im Excellence LSM-Konzept durch ergebnisorientiert gestaltete Balanced-Score-Card-Zielsysteme (mit Key Performance Indicators) ihren Ausgangspunkt nimmt (Abb. 1). Daraus abgeleitet folgt als Policy Deployment der Continuous Improvement Prozess, d.h. die Ableitung einer dynamisch gestalteten Instandhaltungsstrategie, die in Abhängigkeit von der gegebenen Betriebs- und Fertigungssituation basierend auf einer Risikoabschätzung und -klassifikation

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Abb. 1: Elementarbausteine des CIP der lernorientierten Instandhaltung (nach Biedermann, 2015) den Aufgabenmix und damit Vorbeugungsgrad festlegt. Entscheidend im Lean Smart Maintenance Ansatz ist die bedingungslose Zero Defect Strategie, das bedeutet, dass Ausfälle und Störungen nachhaltig zu reduzieren und zu vermeiden sind, wobei ein auftretendes Problem an der Anlage bei dessen Anfall nachhaltig analysiert und gelöst werden muss. Das durch das Auftreten einer Störung oder eines Ausfalls entstehende Problem wird dauerhaft beseitigt, indem die dahinterliegenden Fehlerbilder und Problemursachen analysiert werden. Beispiele dafür sind reduzierte Produktionsgeschwindigkeit, Lecks, Risse, Korrosion, Deformation, Verunreinigungen, Vibrationen etc. Ein Großteil dieser in der Nutzungsphase der Anlagen auftretenden Fehlerbilder und -ursachen hat erfahrungsgemäß ihre Entstehung in der Planungs- und Bereitstellungsphase der Anlagen (etwa 60 %), daher kommt der Prävention im Sinne einer RAMS (Reliability, Availability, Maintainability, Safety)-orientierten Konstruktion bzw. instandhaltungsfreundlich gestalteten Anlage besondere Bedeutung zu. Dies wird durch ein ausgeprägtes Instandhaltungscontrolling (Key Performance Results) und ein Kompetenzniveau erreicht, das die Instandhalter in die Lage versetzt, faktenbezogene Aussagen über die Tauglichkeit von Bauelementen, Baugruppen und Konstruktionsprinzipien sowie instandhaltungsergonomischen Ausführungen zu tätigen. Im Kontext zur ergebnisorientiert formulierten Instandhaltungsstrategie wird

ein Organisationsdesign entwickelt, das in der Regel eine dezentrale, autonome Instandhaltung bzw. Anlagenund Prozessführung aufweist. Dies geschieht durch ein ganzheitlich gestaltetes lernorientiertes Regelkreissystem, welches beginnend mit der in der strategischen Ebene notwendigen Formulierung der Instandhaltungspolitik und der ergebnisorientierten Kennzahlen in der Zielplanung über die Instandhaltungsstrategieableitung zur eigentlichen Instandhaltungsprogramm- und -durchführungsplanung auf der operativen Ebene führt (Abb. 2). Da das BSC-orientierte Kennzahlensystem als quantitativer Teil der Zielplanung sowohl die Kundenorientierung als auch die Prozesseffizienz und die lernorientierte Mitarbeiter- und Wachstumsperspektive (inklusive der ökonomischen Perspektive) adressiert, lässt sich mit Hilfe des Input-Output-Vergleichs die Strategie und Durchführungseffizienz und -effektivität der Instandhaltung im Soll/Ist- und Zeitvergleich messen. Dieser bildet den Rahmen für eine differenzierte Potenzialanalyse, die unter Berücksichtigung weiterer Datenquellen, wie beispielsweise der Produktionsplanung, der Qualitätssicherung, der Abbildung von Lastkollektiven aus der Maschinen- und Prozessdatenerfassung, von Energie- und Materialverbräuchen umfassende Analysen ermöglicht. Diese Datenanalytik erlaubt einerseits Wartungs-, Inspektions- und vorbeugenden Teiletausch (Überholung) auf ihre Wirksamkeit auf die Anlageneffizienz bzw. deren Verlustreduzierung zu

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Abb. 2: Strategisch-operatives Managementsystem der Instandhaltung 4.0 (nach Biedermann, 2015) überprüfen und andererseits über das Gefährdungs- und Ausfallkostenpotenzial den Vorbeugegrad zu verbessern und Ausfallzeitpunkte an geeigneten Bauelementen oder -gruppen prädiktiv vorherzusagen. Dazu ist es notwendig, eine horizontale wie auch vertikale Datenintegration sicherzustellen (Abb. 2). Horizontal bedeutet, dass Daten aus weiteren Funktionalbereichen des Betriebes wie der Qualitätssicherung, der Logistik, des Energiemanagements zur datenbasierten Schwachstellenanalyse verwendet werden; vertikal spricht die Verknüpfung von Daten aus den ERP-, MES- (hier: CMMS) und BDE-/MDESystemen an. Neben der Herausforderung der Datenanalytik (von „little“ bis „big“) als eine wesentliche Chance von Industrie 4.0 kommt der Weiterentwicklung des Kompetenzprofils der Mitarbeiter der Anlagentechnik besondere Bedeutung zu. Es wird notwendig sein, dass der Anlagen- bzw. Maschinenoperator Probleme aufzeigen und adressieren kann und damit einen wesentlichen Beitrag zum kontinuierlichen Verbesserungsprozess in Form der nachhaltigen Schwachstellenbeseitigung leistet. Ein weiteres Element stellt die Verlustanalytik und -visualisierung dar, die eine rasche Fehlereingrenzung ermöglichen soll. Das Kennen und Beherrschen von Problemlösungs-

techniken in Kombination mit einem Technikstruktur- und Technikfunktionswissen sind dazu Voraussetzungen. Ein Basisinstrument zur Wissensdokumentation und -entwicklung sind Qualifikationsprofile von Mitarbeitern die einen mittelfristigen Lernpfad aufzeigen. Ein Beispiel einer derartigen Kompetenzmatrix für einen Lean Smart Master zeigt Abb. 3. Qualif izierungsmaßnahmen, die das erforderliche Kennen und Können für die Handlungsebene vermitteln, müssen sich daher auf alle Kompetenzarten erstrecken. Zur Sicherstellung des notwendigen Kommitments und der Lernkultur sind wesentliche Voraussetzungen (Biedermann, 2015):

Ziele und die dazu notwendigen Handlungen. Der Wille zur gemeinsamen Reflexion ob die eingeschlagenen Maßnahmen auch die erwarteten Ergebnisse (0-Fehler-Orientierung) erreichen und die permanente Auseinandersetzung mit der instandhaltungsorganisatorischen Arbeitsverteilung zur Verlustreduzierung in der Instandhaltungsdurchführung. Die vom Lean-Ansatz geforderte Verlustfreiheit bzw. -armut verlangt eine Life Cycle-orientiere Langzeitbetrachtung der Anlagensubstanz, wobei der Bauteil- und Anlagenersatzzeitpunkt ebenso zu optimieren ist, wie die Ausprägung der klassischen Instandhaltungsaufgaben Wartung, Inspektion und Instandsetzung. Die Bestimmung optimaler Ersatzzeitpunkte berücksichtigt dabei neben dem Wert des Bauteils und der vermutlichen Restlebensdauer in Kombination mit der risikobasierten Einschätzung des Equipments (Ausfallkostenpotenzial) das Kostenoptimum. Mögliche Auswirkungen des zunehmenden Bauteilalters auf die Produktqualität und Prozessstabilität sind ebenfalls zu berücksichtigen. Liegt der Schwerpunkt in der Smart Maintenance in der permanenten Verbes-

Ein gemeinsam getragenes Verständnis über die Abb. 3: Kompetenz-Matrix (Ausschnitt) (in Anleha n zust reb enden nung an Roth, N.G; zur Steege, C., 2014)

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Top-Thema serung und Verfügbarkeitssicherung der Anlagensubstanz, so ist im LeanAnsatz auch die Steigerung der Leistungseffizienz und Minimierung der Verluste entscheidend, um die beiden kostenintensiven Faktoren Instandhaltungspersonal und Ersatzteile effizient zu steuern. Der Fokus wird daher auf ineffiziente und nicht wertschöpfende Instandhaltungstätigkeiten gelegt, die aus wertanalytischer Sicht keinen Beitrag zur Erhöhung des Abnutzungsvorrates bzw. zur Verbesserung des Abnutzungsverhaltens leisten. Wiederholt auftretende Reparatur- und Instandsetzungsarbeiten infolge unzureichender Instandhaltungsdurchführung sind ebenso hintanzuhalten wie unproduktive Nebenzeiten durch unzureichende Bereitstellungsplanung von Informationen, Werkzeugen und Ersatzteilen. Wegzeiten, Ersatzteilsuche, Dispositionszeit am eigentlichen Ausfallobjekt an der Anlage sind ebenso unproduktive Nebenzeiten wie Personalunterauslastung und Beschäftigung mit Füllarbeiten. Der Lean-Ansatz schließt die Überprüfung des Lagermanagements, ineffizient und unzureichendes Datenmanagement und -sammlungen sowie Instandhaltungsmaßnahmen am Equipment durch unzureichende Berücksichtigung des operativ-strategischen Produktionsbedarfs (Overmaintenance) ein. Diese gilt es zu identifizieren und nachhaltig durch den

permanenten CIP zu beseitigen.

Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Hubert Biedermann

Zusammenfassung Lean Smart Maintenance kombiniert die Wirtschaftlichkeitsprinzipien eines effizienten input- und outputorientierten Anlagenmanagements mit einem lernorientierten Ansatz der durch Nutzung moderner IKT-Möglichkeiten in Kombination mit Wissensmanagement den Wertschöpfungsbeitrag der Instandhaltung zum Unternehmenserfolg in den Vordergrund stellt. Damit verfügt die Instandhaltung im Sinne des Asset-Managements über schwer imitierbare Kernkompetenzen die einen permanenten Beitrag zur Standortsicherung des betroffenen Unternehmens leisten. Weiterführende Informationen finden Sie unter www. lean-smart-maintenance.net Literatur: Biedermann, H. (2016): Lean Smart Maintenance. In: Industrial Engineering und – Management. Biedermann, H. (Hrsg.). Springer Gabler, Wiesbaden Biedermann, H. (2015): Smart Maintenance. In: Smart Maintenance – Intel-

Leiter des Departments für Wirtschafts- u. Betriebswissenschaften, Montanuniversität Leoben ligente lernorientierte Instandhaltung. Biedermann, H. (Hrsg.). TÜV Media, Köln Roth, N.G.; zur Steege, C. (2014): Excellent Lean Production – The Way to Business Sustainaility. Deutsche MTMVereinigung e.V., Hamburg Autor: Hubert Biedermann ist ordentlicher Universitätsprofessor an der Montanuniversität Leoben. Leiter des Departments Wirtschaftsund Betriebswissenschaften und Vorstand des Lehrstuhls für Wirtschaftsund Betriebswirtschaften mit den Schwerpunkten Anlagen- und Produktionsmanagement, Qualitäts- und Nachhaltigkeitsmanagement, Energiemanagement, Risiko- und Sicherheitsmanagement.

Leute/Köpfe

Dipl.-Ing. Dr.techn. Alexander Marchner Mit Anfang 2015 übernahm Alexander Marchner die Leitung der Abteilung Vertrieb Strom, Erdgas und Energieeffizienzprodukte für das Kundensegment B2C der KELAG-Kärntner Elektrizitäts-AG. Davor war Alexander Marchner als Vorstandsassistent für den Finanzvorstand der KELAG tätig. Alexander Marchner studierte Wirtschaftsingenieurwesen für das Bauwesen an der TU Graz. Im Anschluss an sein Studium war er als Universitätsassistent am Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie bei Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Ulrich Bauer tätig, wo er auch seine Promotion absolvierte. Herr Dipl.-Ing. Dr. Marchner ist WING-Regionalkreisleiter Kärnten und Osttirol.

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Foto: Steuerstand, voestalpine Schienen GmbH

Alfred Kinz, Robert Bernerstätter, Thomas Zellner

Lean Smart Maintenance in der Prozessindustrie Umsetzung einer schlanken, lernorientierten, risikound ressourcenoptimierten Instandhaltung bei der voestalpine Schienen GmbH Unternehmen in der Prozessindustrie agieren in einem dynamischen Umfeld, geprägt durch hohe Flexibilitäts- und Qualitätsansprüche sowie enormen Kostendruck. In Kombination mit der hohen Anlagenintensität dieser Industrie ergibt sich ein besonderer Bedarf an effizienz- und effektivitätssteigernden Konzepten für das Anlagenmanagement. Dieser Artikel stellt die Umsetzung eines solchen Konzepts am Beispiel der Prozessindustrie vor.

Herausforderungen in der Prozessindustrie Die voestalpine Schienen GmbH hat die Entwicklung der heutigen Eisenbahnschienen maßgeblich mitgestaltet und gilt als anerkannter Innovationspionier am weltweiten Schienenmarkt. Durch die Kombination aus speziell geschulten, hochqualifizierten Mitarbeitern und einer verbesserten Anlagenperformance, war es möglich, die steigende Nachfrage nach Qualitätsschienen zu decken. Aufgrund dieser Optimierungsmaßnahmen gelang es der voestalpine Schienen GmbH die Jahresproduktionsmenge auf über 600.000 Tonnen zu steigern und dadurch die führende Position im europäischen Raum weiter auszubauen. Die Fertigungsanlagen repräsentieren den neuesten Stand der Technik und ermöglichen in Verbindung

mit jahrzehntelanger Erfahrung die Produktion von Schienen höchster Qualität. Die Sicherstellung einer ganzheitlichen und kontinuierlichen Weiterentwicklung beginnt bereits bei der Herstellung innovativer Schienenstähle. Die eingesetzten Stähle werden zu 100 Prozent von dem eigenen Stahlwerk produziert und geliefert. Die betriebliche Nähe und der ständige Informationsaustausch produktrelevanter Parameter ermöglichen kurze Reaktionszeiten in Verbindung mit ständiger Produktoptimierung. Diese intensive Zusammenarbeit gewährleistet maximale Flexibilität bei gleichzeitig höchster Qualität. Die voestalpine Schienen GmbH bietet mit über 120 verschiedenen Schienenprofilen die breiteste Angebotspalette aller Schienenhersteller weltweit. Um diese Sortimentsvielfalt bei stetig steigender Nachfrage zu bewältigen,

wurde 2006 das weltweit modernste Schienenwalzwerk am Standort Donawitz in Betrieb genommen. Die perfekt aufeinander abgestimmten Aggregate ermöglichen die Einhaltung der strengsten Normen und engster Profiltoleranzen. Der Neubau der Wärmebehandlungsanlage im Jahr 2009 ermöglichte eine weitere Leistungssteigerung durch die Produktion wärmebehandelter Schienen mit gleichbleibender höchster Qualität ohne kapazitive Einschränkungen. Die daraus resultierende maximale Produktverfügbarkeit und die Fähigkeit der Anlage schnell auf Produktionsänderungen zu reagieren, bilden die Grundlage für die „gelebte“ Just-in-Time Produktion. Um eine zeitgenaue Auslieferung der Schienen zu gewährleisten, ist ein optimales Supply Chain Management gefragt, welches durch zwei vollautomatische Langschienenlager unterstützt wird.

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Abb. 1: Lean Smart Maintenance Vorgehensmodell Im Zuge der stetig wachsenden Produktionsmengen steigt auch die Anforderung an die Anlagentechnik. Die Steigerung der Betriebszeit bewirkt eine höhere Anlagenbelastung und eine verminderte zeitliche Zugänglichkeit der Anlage für Inspektions- und Wartungsarbeiten. Die Grundlage um auf diese wachsenden Anforderungen zu reagieren, bildet unser Anlagenmanagement. Ein wesentlicher Punkt besteht in einer flexibel und effizient gestalteten Zeitplanung. In diesem Zuge werden sämtliche Zeitfenster, welche durch produktions- oder störungsbedingte Stillstände verursacht werden, für Wartungsarbeiten ausgenutzt. Die Voraussetzung um dieser steigenden Zuverlässigkeitsanforderung gerecht zu werden, ist eine intensive Zusammenarbeit und Koordination zwischen Produktion und Anlagentechnik. Neben der Sicherstellung einer möglichst hohen Anlagenverfügbarkeit verbessern und modernisieren die Mitarbeiter der Anlagentechnik stetig die Bestandsanlagen, um der Dynamik der technologischen Entwicklung zu entsprechen.

Vorselektion relevanter und besonders kritischer Anlagen zur detaillierten Betrachtung in den nachfolgenden Schritten und bildet eine wichtige Grundlage zur anlagenspezifischen Instandhaltungsstrategiemixbestimmung. Die Bewertung erfolgt in Expertenworkshops mit Produktions- und Instandhaltungsmitarbeitern auf Shopfloorebene, beispielsweise mittels klassischem Anlagenrisiko-Assessment oder eines eigens dafür entwickelten Kriterienbewertungsmodells (Kinz & Biedermann, 2015). Durch Dokumentation wird das Expertenwissen, im Sinne einer lernorientierten Instandhaltung, externalisiert und gespeichert.

lagen eines Produktionssystems ist eine wichtige Grundlage für strategische Entscheidungen im Anlagenmanagement. Eine strukturierte Bewertung zeigt meist Risiken auf, mit denen man nicht oder nicht mit so hohem Gefährdungspotenzial gerechnet hätte. Die nächsten Schritte teilen sich entsprechend des Vorgehensmodells in zwei weitere Pfade – Lean und Smart – auf. Lean Pfad Der Lean Pfad stellt die Inputperspektive im Anlagenmanagement dar (Biedermann 2016). In einem ersten Schritt

Vorgehensmodell zur Umsetzung Die genannten Anforderungen in der Schienenproduktion, mit einer stark verketteten Fertigungslinie in Verbindung mit erheblichem Ausfallkostenpotenzial, erfordern ein besonderes Augenmerk für anlageneffizienz- und -effektivitätssteigernde Maßnahmen mittels des Lean Smart Maintenance (LSM) Ansatz. Abb. 1 zeigt die Vorgehensweise bei der Umsetzung des LSM Konzepts. In einem ersten Schritt gilt es eine strukturierte Anlagenbewertung und -klassifizierung nach Risikokostenpotenzial durchzuführen. Dies dient, im Sinne des effektiven Handelns, der

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Abb. 2: Risikobewertung Walzstraße Abb. 2 zeigt eine dreidimensionale Risikomatrix als Ergebnis der Risikobewertung der Walzstraße. Bewertet wurden potenzielle Risiken nach den drei Perspektiven Schadensausmaß, Auftretenshäufigkeit und Entdeckungswahrscheinlichkeit. Die Multiplikation dieser drei Werte ergibt die Risikoprioritätszahl – ähnlich einer FMEA Bewertung – welche für das Risikokostenpotenzial der jeweiligen Anlage steht. Eine umfassende Auseinandersetzung mit potenziellen Risiken aller An-

gilt es die Instandhaltungskosten der Betrachtungsperiode abzubilden. Im Idealfall sind diese auf Anlagen- und Aggregatsebene, entsprechend der Bewertung, verbucht und lassen sich detailliert in jeweils reaktive oder präventive Eigenlohn-, Material- und Fremdleistungskosten aufgliedern. Aus den Instandhaltungskosten und dem Risikokostenpotenzial lässt sich nun die Anlagenpriorität mittels Portfolio (Abb. 3) bestimmen. Anlagen die ein ausgeglichenes Verhältnis von

Top-Thema Instandhaltungskosten und Risikokostenpotenzial aufweisen liegen innerhalb der dargestellten Diagonale. Bei Anlagen die außerhalb liegen besteht ein Verdacht hinsichtlich Over- bzw. Undermaintenance. Es gilt nun anhand weiterer Analysen der Kostenstruktur sowie der identifizierten Risiken Maßnahmen zur gezielten Instandhaltungsstrategieanpassung abzuleiten, um diese Anlagen in den Idealbereich – Diagonale – des Anlagenprioritätsportfolios zu entwickeln.

strategieanpassung stellt den abschließenden Schritt des Lean Pfads im LSM Vorgehensmodell dar. Es empfiehlt sich hierbei eine strukturierte Vorgehensweise, inklusive Dokumentation der sich ergebenden veränderten Risikobewertung. Smart Pfad

zusammengeführt werden müssen. Dieser Fokus und die Regelschleife bei der Datenaufnahme sind typisch für Industrieprojekte und orientiert sich stark am KDID-Prozess (Lieber, et.al., 2013). Wenn die Anlage ausgewählt wurde und die nötigen Daten vorliegen kann in einem weiteren Workshop mit Experten auf der Anlage bestimmt werden, welche Sequenzen in den Daten relevante Informationen enthalten. So kann es sein, dass der Drehmomentenverlauf über die gesamte Laufzeit eines Rüstprozesses aufgezeichnet wird, charakteristische Vorgänge und fehlerspezifische Verläufe jedoch nur zu einer gewissen Zeit vorkommen. Nichtrelevante Teile des Signalverlaufs zu analysieren würden nicht nur die Rechenleistung unnötig beanspruchen, sondern ggf. das Ergebnis hin zu einer Fehlinterpretation verzerren. Der Schritt der Datentransformation beinhaltet alle nötigen Abläufe, um das Messsignal so zu bearbeiten, dass es eindeutig von anderen unterscheidbar ist. Im vorliegenden Fall wurde die AMT-Methode verwendet. Mit dieser Methode ist es möglich, die Komplexität eines Signals in wenigen charakteristischen Größen auszudrücken (Schenkendorf & Böhm, 2014). Die Erzeugung dieser charakteristischen Größen erfolgt bei der Merkmalsextraktion. Eine Veränderung im zeitlichen Verlauf erlaubt eine Prognose und damit eine Vorhersage eines damit verbundenen Ausfalls einer Komponente. Eine Voraussetzung dafür ist ein

Der Smart Pfad stellt die Outputperspektive im Anlagenmanagement dar (Biedermann 2016). Er bedient sich im ersten Schritt der Ergebnisse der Anlagenbewertung und -klassifizierung. Bei der Analgenauswahl werden in einem strukturierten Workshop, eine oder mehrere Anlagen gewählt, die für eine antizipative Instandhaltungsstrategie infrage kommen. Zum einen eigenen sich Anlagen mit einem hohen Ausfallskostenpotenzial, zum anderen Anlagen, bei denen es häufig zu Stillständen und Abb. 3: Anlagenprioritätsportfolio folglich großen Stehzeiten kommt. Am Beispiel in Abb. 3 würde man Da eine antizipative Strategie verbei Anlage B unterstellen, dass hin- sucht aufgrund der vorhandenen Dasichtlich des Risikopotenzials zu hohe tenlage Ausfälle vorherzusagen, ist es Instandhaltungskosten anfallen (Over- nötig, dass die Datenbasis für die gemaintenance). Durch gezielte Reduk- wählte Anlage entsprechend gut ist. tion präventiver Maßnahmen könnte Die Überprüfung eine Kostenreduktion, bei möglichst der Datenbasis ergeringer – jedenfalls tolerierbarer – folgt im Schritt Risikoerhöhung, erreicht werden. Bei der DatenaufnahAnlage N liegt der umgekehrte Fall me und -sichtung. vor, die Instandhaltungskosten sind Sollte die Datenbaim Vergleich zum Risikopotenzial sehr sis nicht den Angering, der Verdacht auf Undermainte- sprüchen genügen, nance liegt vor. Es sollten anlagenver- muss diese entwebessernde oder präventive Instandhal- der aufgebaut oder tungsmaßnahmen zur Risikoreduktion eine andere Anlage umgesetzt werden. gewählt werden. Anlagen mit hohen Instandhal- Ein Aufbau der Datungskosten und hohem Risikokosten- tenbasis erfordert Abb. 4: Merkmalsverlauf potenzial müssen ebenfalls detaillierter entweder viel Zeit, betrachtet werden, da die Möglichkeit da die Daten erst generiert und aufge- Abgleich mit den Instandhaltungsaufbesteht, dass kostenintensive Maßnah- zeichnet werden müssen, oder ist mit zeichnungen. Reaktive sowie prävenmen und die identifizierten hohen Ri- einem erheblichen Arbeitsaufwand tive Maßnahmen müssen durch einen siken nicht übereinstimmen. verbunden, da die Daten aus unter- Trendumbruch im zeitlichen Verlauf Die zur Kosten- bzw. Risikoreduk- schiedlichen Quellen und in unter- identifizierbar und diesem zuordenbar tion vorgenommene Instandhaltungs- schiedlichen Formaten meist händisch sein. Des Weiteren muss dieses Muster

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Top-Thema öfters gefunden und damit reproduzierbar sein, um eine Prognose zu ermöglichen. Eine zuverlässige Vorhersage ist möglich, wenn sich die Merkmale in einem gewissen Bereich stetig verändern. Im vorliegenden Fallbeispiel wurde mit der AMT-Methode ein charakteristischer Schnittwinkel für jedes Signal ermittelt. Betrachtet man den Verlauf des Winkels (Abb. 4), wobei hier die Werte aufsteigend sortiert wurden, so zeigt sich um den Mittelwert in der Spanne der Standardabweichung ein nahezu linear stetig steigender Verlauf. Der exponentielle Verlauf zwischen den Punkten 3 und 4, deutet darauf hin, dass sich die betrachtete Komponente in einem nicht mehr akzeptablen Be-

systems bildet eine wichtige Grundlage für anstehende strategische Entscheidungen. Durch Anpassung der Instandhaltungsstrategie nach Risiko- und Ressourcenaspekten konnten mehrere Risiken mit geringen Investitionen drastisch reduziert werden. Ein aus den Erkenntnissen der Datenanalyse entwickeltes Störungsprognosemodell wurde implementiert und befindet sich aktuell in der Testphase. Literatur

Biedermann, H. (2016): Lean Smart Maintenance. In: Industrial Engineering und MaProjektmitarbeiter am nagement. BiederLehrstuhl für Wirtmann, H. (Hrsg.). schafts- und BetriebsSpringer Gabler, wissenschaften, Wiesbaden. Montanuniversität Kinz, A.; BiederLeoben mann, H. (2015): Anlagenspezifische reich befindet und wahrscheinlich bald Instandhaltungsstrategiewahl durch einen Stillstand der gesamten Anlage strukturierte Anlagenbewertung. In: verursacht. Smart Maintenance. Biedermann, H. (Hrsg.). TÜV Rheinland, Köln. Dieses Wissen ist das Ergebnis des Lieber, D; Erohin, O; Deuse, J. (2013): letzten Schrittes des Smart Pfades, der Wissensentdeckung im industriellen Erkenntnisgewinnung. Er verlangt die Kontext – Herausforderungen und AnInterpretation der Ergebnisse durch wendungsbeispiele. In: ZWF Jg. 108, Experten, um damit Modelle für die Nr.6. Prognose zu erstellen. Ein Regressi- Schenkendorf, R.; Böhm, T. (2014): onsmodell kann den weiteren Verlauf Aspekte einer datengetriebenen, zuder charakteristischen Größe abbilden standsabhängigen Instandhaltung. In: und das Über- oder Unterschreiten der EI-Eisenbahningenieur Jg. Nov. Grenze vorhersagen (Kantardzic, 2011). Kantardzic, M. Diese Möglichkeiten der Datenanalyse (2011): Data Mierlauben eine antizipative Instandhal- ningConcepts. tung im Sinne des Smart Pfades zu im- Models, Methods, plementieren. and Algorithms. New Jersey: John Zusammenfassung Wiley & Sons.

Dipl.-Ing. Robert Bernerstätter

Durch die Umsetzung des LSM Konzepts konnten zahlreiche Effizienz- und Effektivitätspotenziale in der Instandhaltung aufgezeigt werden. Die umfassende Risikobewertung des Fertigungs-

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Autoren: Dipl.-Ing. Alfred Kinz ist seit 2013 Universität sa ssi-

Dipl.-Ing. Alfred Kinz Universitätsassistent am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften, Montanuniversität Leoben stent am Lehrstuhl für Wirtschaftsund Betriebswissenschaften an der Montanuniversität Leoben und beschäftigt sich in seiner Dissertation mit dem Thema „Lean Smart Maintenance“. Er studierte Maschinenbau und Wirtschaftsingenieurswesen an der TU Graz. Seit 2015 ist er zusätzlich Geschäftsführer der Österreichischen technisch-wissenschaftlichen Vereinigung für Instandhaltung und Anlagenwirtschaft (ÖVIA). Dipl.-Ing. Robert Bernerstätter ist seit 2014 Projektmitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften an der Montanuniversität Leoben an der er sein Studium der Industrielogistik absolvierte. Sein Tätigkeitsfeld am Lehrstuhl liegt im Anlagenmanagement in Kombination mit Big Data Analytics. Dipl.-Ing. Thomas Zellner, BSc studierte industrieller Umweltschutz und industrielle Energietechnik an der Montanuniversität Leoben. Seit Mitte 2015 arbeitet er für die voestalpine Schienen GmbH im Bereich des Anlagenmanagements und beschäftigt sich im Rahmen seiner Tätigkeit mit der Umsetzung von Smart Maintenance.

Dipl.-Ing. Thomas Zellner Anlagenmanagement voestalpine Schienen GmbH

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Foto: BRP-Rotax

Alfred Kinz, Hubert Biedermann, Patrick Traxler, Bernhard Freudenthaler, Jutta Isopp, Werner Schröder, Andreas Schlegel

Smart Maintenance Ressourcenintelligente antizipative Instandhaltung durch Condition Monitoring, Datenanalyse und Störungsprognostik Das Projekt „Smart Maintenance“ hat die Entwicklung eines ressourceneffizienten Instandhaltungsansatzes zum Ziel. Es soll in Kombination aus mathematischen, daten- und wissensbasierten, technologischen und ökonomischen Methoden ein Modell zur verbesserten Instandhaltungsstrategiebestimmung entwickelt werden. Kernthema ist dabei die Erforschung von Instrumenten zur verbesserten Determinierbarkeit des Ausfallverhaltens von Anlagenkomponenten. Neben den technischen Realisierungsmöglichkeiten am Beispiel von realen Fertigungssystemen soll der wirtschaftliche Nutzen dieser neu entwickelten Ansätze untersucht und bewertet werden. Das Ergebnis für den industriellen Nutzer ist die Erhöhung der Verfügbarkeit von Produktionsanlagen, bei gleichzeitig verringertem Instandhaltungsaufwand. Einleitung Komponenten von Fertigungsanlagen unterliegen der Abnutzung. Diese führt ohne Gegenmaßnahmen im schlimmsten Fall zum Ausfall der Komponenten und zu ungeplanten Stillständen der Anlage, kann jedoch auch zu einer Minderung der Produktqualität, eingeschränkten Betriebsbedingungen oder erhöhten Energieverbräuchen führen. Speziell Verschleiß und Ermüdung erfordern einen entsprechenden Instandhaltungsstrategiemix mit einem Maßnahmenbündel reaktiver, präventiver, prädiktiver und proaktiver (anlagenverbessernder) Art, um ökonomische und ökologische Folgen zu minimieren. Zu den prädiktiven Maßnahmen gehören unter anderem auch Condi-

tion Monitoring (CM) Systeme sowie Ausfallprognosemodelle. Diese werden nach der in Abb. 1 dargestellten Vorgehensmethodik in ein Instandhaltungsstrategieauswahlmodell integriert. Die Erprobung der einzelnen Konzepte sowie die Implementierung der Ergebnisse an den Fertigungssystemen der Industriepartner BMW Motoren und BRP-Powertrain erfolgt jeweils mit Schwerpunkt auf die mechanische Bearbeitung in der Motorenproduktion. 1. Identifikation kritischer Anlagen In einem ersten Schritt werden die Anlagen der Produktionssysteme der Industriepartner mittels strukturierter Anlagenbewertung nach Kosten- und Risikoaspekten bewertet. Dies dient

der Identifikation kritischer Anlagen zur detaillierteren Betrachtung hinsichtlich gezieltem CM Einsatz und Störungsprognose mittels Datenanalyse. Hierfür wurde mit den Experten aus Produktion und Instandhaltung jeweils ein maßgeschneidertes Kriterienbewertungsmodell, ausgerichtet auf die speziellen Anforderungen der Industriepartner, entwickelt. Abb. 2 zeigt ein Beispiel für ein Bewertungsmodell mit dem sämtliche Anlagen nach der Ausprägung des jeweiligen Kriteriums bewertet werden. Als Ergebnis ergibt sich für jede Anlage ein Anlagenindex der eine Reihung nach Kritikalität ermöglicht. Wichtig ist, dass die einzelnen Kriterienabstufungen – z.B. gering, mittel und hoch – mit konkreten Zah-

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Abb. 1 Smart Maintenance Vorgehensmethodik lenwerten oder genauen qualitativen Beschreibungen hinterlegt sind, um eine einheitliche Bewertung zu ermöglichen. (Kinz & Biedermann, 2015)

sung relevanter Größen kann eine Maschinendiagnose durchgeführt werden. Auf diese Weise ist es möglich den Zustand von Anlagen, Maschinenkomponenten sowie Schäden und deren Ursachen zu identifizieren. Die Integration von Condition Monitoring-Funktionalitäten in die Welt der Automatisierung erlauben neue Wege den Anlagenzustand effizient und koAbb. 2 Kriterienbewertungsmodell stengünstig zu erfassen. BelieDie Kritikalität einer Anlage ist auch big viele Parameter können hier ohne für die Bestimmung des Instandhal- Schnittstelle problemlos miteinander tungsstrategiemix eine wichtige Per- verknüpft werden. Die Visualisierung spektive. Ein strukturiertes Vorgehen erfolgt praktischer Weise webbasierend bei der Bewertung ist zu empfehlen um und eignet sich für Telemonitoring. das subjektive Empfinden der MitarbeiBisherige Industriebefragungen ter durch die quantifizierte Größe des zeigen, dass traditionelle ConditionAnlagenindex zu ergänzen. Monitoring-Methoden, zu denen Stromaufnahmemessungen, Schmier2. Einsatzbewertung von Condition mittelanalysen und TemperaturmesMonitoring Technologien sungen zählen, als Standard in den Strategische Condition-Monitoring-Ansätze haben das Potenzial eine verbesserte Grundlage für Instandhaltungsstrategieentscheidungen zu schaffen, die Wartungskosten zu senken sowie die Anlagenverfügbarkeit zu erhöhen. Condition Monitoring hat sich als Methode der zustandsorientierten Instandhaltung bewährt. Durch Mes-

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meisten Produktionsunternehmen etabliert sind. Erweiterte Analysen, Messungen und die Einbindung bereits vorhandener Daten hingegen finden wesentlich weniger Anwendung. Im Rahmen des Forschungsprojekts „Smart Maintenance“ soll der Einsatz von Condition Monitoring an den kritischen Anlagen der Industriepartner optimiert werden. Ob zustandsüberwachende Technologien für systemkritische Anlagenkomponenten geeignet sind und diese aus ökonomischer Perspektive überhaupt Sinn machen, soll über die Analyse von Bewertungs- und Entscheidungsmodellen gezeigt werden. Zu diesem Zweck werden punktuelle Condition-Monitoring-Daten für kombinatorische Datenanalysen und Störungsdatenerfassung genutzt um schließlich eine kostenoptimale Condition-Monitoring-Methode abzuleiten. Die kombinatorische Datenanalyse umfasst hierbei aktuelle Maschinendaten, gespeicherte Daten zur Anlagenhistorie (Störungsdatenbank) sowie Prozess- und Produktdaten (Qualitätsmerkmale, Anzahl fehlerhafter Teile und Fehlermerkmale). Abb. 3 zeigt die Fehlerursachenanalyse mittels Fehlerbaum an einer hochkritischen Anlage eines Industriepartners. 3. Datenanalyse und Störungsprognostik In der Motorenfertigung produzieren eine Vielzahl unterschiedlicher Maschinen die einzelnen Teile, wie z.B. Kurbelgehäuse, Kurbelwellen oder Zylinderköpfe. Das Gehirn der Maschine ist die Steuerung, die kontinuierlich Informationen über den Zustand der Maschine sendet. Allerdings sind moderne Steuerungen nicht fähig, ihren eigenen Zustand so zu beurteilen, um daraus relevante Informationen für den Instandhaltungstechniker abzuleiten. Die Vision der Maschinendiagnose und -prognostik ist es, diese Lücke zu schließen. Ziel ist dabei, den „early war-

Abb. 3 Fehlerursachenanalyse mittels Fehlerbaum

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Abb. 4: Early Warning point ning point“ zu finden, bei dem rechtzeitig gewarnt werden soll, wenn ein möglicher Schaden droht (siehe Abb. 4). Durch entsprechende Instandhaltungsmaßnahmen kann der Zustand einer Komponente bzw. Maschine wieder verbessert und somit ein drohender Stillstand vermieden werden. Der Instandhaltungstechniker soll dadurch so gut wie möglich in seiner Arbeit unterstützt werden und Antworten auf z.B. folgende Fragen bekommen: „Ist die Maschine „krank“, treten Störungen auf?“ oder „Wann ist der kostengünstigste Zeitpunkt der Wartung?“ Um diese Fragen algorithmisch, d.h. mithilfe des Computers zu beantworten, müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen analysiert werden. Ein erster Teil des Projektes besteht darin, relevante Datenbestände zu identifizieren und auf ihre Tauglichkeit für die algorithmische Datenanalyse zu untersuchen. Die Daten werden dabei von den Partnern BMW Motoren und BRP-Powertrain geliefert. Vier wichtige Datenquellen lassen sich dabei identifizieren: Meldungen der Steuerung, Daten zu einzelnen Bearbeitungsschritten (Betriebsdaten), Transportinformationen und Qualitätsmessungen. Interessant sind vor allem Informationen zu Störungen der Maschine. So liefern einige Maschinen etwa die Störmeldung, dass die Maschine wegen eines „Notfalls“ ausgeschalten wurde. Aber auch weitaus weniger kritische Meldungen wie etwa das zu langsame Schwenken eines Greifarms. Auch Verzögerungen im Transport der Motorteile sind ein wichtiger Indikator für Störungen. Schließlich können sich Störungen auch in minderer Qualität eines Motorteils zeigen, wie etwa Tole-

ranzabweichungen bei einer Störmeldungen sollen jene der MaKurbelwelle. schinensteuerung sinnvoll ergänzen. Historische Daten zu spei- Als wissenschaftliche Grundlage diechern ist die Grundlage für nen dabei Algorithmen zur sogenanneine wissenschaftlich fun- ten „fault detection“. Abb. 5 enthält dierte Datenanalyse. Nur ein typisches Ergebnis eines solchen anhand historischer Daten Algorithmus. Die X-Achse ist die Zeit lassen sich erste Datenana- über einen Tag. Die Y-Achse ist die Leilysen durchführen und erste stung eines elektrischen Geräts. Um Hypothesen testen. Ziel der die Mittagszeit wird eine Abweichung Forschung ist es, die besten (Störung) der elektrischen Leistung Methoden zur Datenana- (Real) von der erwarteten Leistung lyse in der Produktion zu (Estimate) erkannt. Die Motivation der finden. Dabei zeigt sich die beschriebenen Ansätze ergab sich aus beträchtliche Komplexität Gesprächen mit Experten von BMW der Motorenproduktion. Zwar gibt Motoren und BRP- Powertrain. Erste es Forschung zur Vorhersage der rest- Evaluierungen der Methoden zeigen, lichen Lebenszeit eines Maschinenteils, dass sich Störungen und Stillstände vordoch scheinen diese Methoden in ihrer hersagen lassen. Offen ist dagegen, ob Anwendung sehr aufwändig zu sein. die Vorhersagen so zuverlässig gemacht Problematischer ist, dass viele dieser werden können, damit sie die tägliche Methoden stark spezialisiert auf be- Arbeit des Instandhaltungstechnikers stimmte Bauteile einer Maschine sind sinnvoll erleichtern. und daher in vielen Fällen nicht anwendbar sind. 4. Integration in die InstandhalUm diese Schwierigkeiten zu über- tungsstrategie winden, werden im laufenden Forschungsprojekt allgemeine Methoden In einem nächsten Schritt gilt es die Erder Datenanalyse getestet und weiter- kenntnisse aus den installierten CM Syentwickelt. Als vielversprechende Da- stemen und den generierten Modellen tenquelle erweisen sich die Meldungen zur Störungsprognose in die Instandder Maschinensteuerung. Störmel- haltungsstrategieplanung mittels gedungen häufen sich, bevor eine Maschi- eigneter Planungsregeln zu integrieren. ne (automatisch) ausgeschaltet wird. Im Idealfall lässt sich ein Algorithmus, Diese Beobachtung ist die Grundlage der eine laufzeitabhängige Zunahme für Lernalgorithmen und die Vorher- der Ausfallwahrscheinlichkeit prognossage von Stillständen der Maschine. tiziert, finden. Durch Vergleich der Der Algorithmus lernt Wenn-Dann-Be- erwarteten Ausfallkosten für die nächziehungen, sogenannte Assoziationen. sten Betriebszyklen (z.B. Schicht) mit Ein Beispiel: Schwenkt der Greifarm der Verminderung der durchschnittnicht rasch genug (und häuft sich dieses lichen Bauteilkosten durch die weitere Ereignis), dann kommt es mit hoher Nutzung kann der optimale ErsatzzeitWahrscheinlichkeit zu einem Stillstand punkt bestimmt werden. Letzterer ist der Maschine. Ein zweiter Ansatz basiert auf der Überlegung, dass die mangelhafte Qualität von Motorteilen ein Indikator für Störungen einer Maschine ist. Ein dritter Ansatz ist die zielgerichtete Installation neuer Sensoren. In beiden Fällen kommt eine Korrelationsanalyse der Sensordaten zur Anwendung. Dabei sollen Auffälligkeiten in den Daten automatisch erkannt werden. Eine Auffälligkeit generiert dann Abb. 5: Ergebnis eines Algorithmus zur Fault eine Störmeldung. Diese Detection (Traxler et al, 2015)

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Top-Thema mit der Instandhaltungs- bzw. Produktionsplanung zu harmonisieren. Eine Schwierigkeit wird hierbei die Integration der Resultate der Vorhersage sein, da diese unsicher sind. Des Weiteren ist zu beachten, dass der Austausch einer Komponente Auswirkungen auf andere Komponenten haben kann. Zusätzlich müssen Lösungen zur Instandhaltungsstrategiebestimmung für kritische Baugruppen bzw. Bauteile gefunden werden, die kein CM zulassen und für die kein Prognosemodell anwendbar ist. In Abhängigkeit von der Priorität und des charakteristischen Ausfallverhaltens, welche in den vorangegangenen Schritten bestimmt wurden, lassen sich unterschiedliche Vorgehensweisen für Instandhaltungsstrategien einer Betrachtungseinheiten ableiten: Ausfallbezogene Instandhaltung (reaktiv) Vorbeugende Instandhaltung (präventiv) Zustandsorientierte Instandhaltung (prädiktiv) Technische Verbesserung (proaktiv) Jedenfalls müssen die Planungslogik und die Instandhaltungsstrategien im Regelkreis der Instandhaltung integriert und dynamisch an sich verändernde Bedingungen – Anlagenrisiko, Beanspruchungsgrad, Gesamtstrategie – angepasst werden. (Biedermann, 2015) 5. Zusammenfassung Durch die Kombination von unterschiedlichen Instandhaltungsstrategien, abgeleitet aus innovativen Ansätzen in der Datenanalyse und dem CM, geht der Ansatz von „Smart Maintenance“ weit über traditionell etablierte Methoden hinaus. Auf diese Weise können technische Möglichkeiten und Grenzen aufgezeigt sowie die industrielle Anwendung ökonomisch bewertet werden. Besonders die projektinternen Industriepartner BMW Motoren und BRP-Powertrain können durch die konkret erarbeiteten Methoden und Modelle in direkter Weise profitieren. 6. Das Projekt Im Rahmen der FTI-Initiative (Forschung, Technologie und Innovation) „Produktion der Zukunft“, welche sich vor allem zentralen Fragestellungen

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der sachgütererzeugenden Industrie widmet, startete Anfang September 2014 das von der österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) geförderte Forschungsprojekt „Smart Maintenance“. Das Projektkonsortium: Montanuniversität Leoben - Lehrstuhl Wirtschafts- und B e t r ieb s w i s s e n schaften (Leitung), Software Competence Center Hagenberg, Messfeld sowie BMW Motoren und BRP-Powertrain. Damit haben sich die führenden nationalen Experten auf ihren Gebieten zusammengeschlossen, um an einem ressourcenintelligenten antizipativen Instandhaltungsansatz zu forschen und adäquate Lösungen für die Industrie zur Verfügung zu stellen.

dings of the 26th International Workshop on Principles of Diagnosis (DX-2015), Paris, pp. 11–18. Autoren:

Dipl.-Ing. Alfred Kinz Universitätsassistent am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften, Montanuniversität Leoben

Dr. Bernhard Freudenthaler Executive Head Forschungsschwerpunkt „Data Analysis Systems“, Software Competence Center Hagenberg

Literatur: Biedermann, H. (2015): Smart Maintenance – Intelligente, lernorientierte Instandhaltung. In: Smart Maintenance. H. Biedermann (Hrsg.). Köln. Kinz, A., Biedermann, H. (2015): Anlagenspezifische Instandhaltungsstrategiewahl durch strukturierte Anlagenbewertung. In: Smart Maintenance. H. Biedermann (Hrsg.). Köln: TÜV Rheinland. Traxler, P., Gómez, P., Grill, T. (2015): A Robust Alternative to Correlation Networks for Identifying Faulty Systems. In: Procee-

Dipl.-Ing. Ing. Jutta Isopp Geschäftsführerin Messfeld GmbH

Dipl.-Ing. Dr.mont. Werner Schröder Leiter Instandhaltung Mechanische Fertigung, BMW Motoren Steyr

Top-Thema Dipl.-Ing. Alfred Kinz ist seit 2013 Universitätsassistent am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften an der Montanuniversität Leoben und beschäftigt sich in seiner Dissertation mit dem Thema „Lean Smart Maintenance“. Er studierte Maschinenbau und Wirtschaftsingenieurswesen an der TU Graz. Seit 2015 ist er zusätzlich Geschäftsführer der Österreichischen technisch-wissenschaftlichen Vereinigung für Instandhaltung und Anlagenwirtschaft (ÖVIA). Dr. Bernhard Freudenthaler ist Executive Head des Forschungsschwerpunktes „Data Analysis Systems“ am Software Competence Center Hagenberg. Seine Forschungsinteressen umfassen vor allem die Themen Case-based Reasoning, Decision Support Systems sowie Situation Awareness und Assessment, wobei er mehr als 25 wissenschaftliche Publikationen veröffentlicht hat. Darüber hinaus leitet und koordiniert er zahlreiche nationale sowie internationale Forschungsprojekte.“ Dipl.-Ing. Ing. Jutta Isopp (Geschäftsführerin Messfeld GmbH,

Geschäftsführerin Trainingsakademie für Instandhaltung und Produktion). Im Jahr 2006 gründete Dipl.-Ing. Ing. Jutta Isopp die Messfeld GmbH. Die vier Hauptarbeitsgebiete von Messfeld umfassen Condition und Energiemonitoring, Industriemesstechnik sowie Aus- und Weiterbildung. Durch intensive Einbringung in die Instandhaltungsforschung gewährleistet sie ihren Kunden Dienstleistungen basierenden auf modernsten Methoden. Dipl.-Ing. Dr.mont. Werner Schröder: Leiter Instandhaltung Mechanische Fertigung, BMW Motoren Steyr. Werner Schröder studierte Wirtschaftsingenieurwesen-Maschinenbau mit der Vertiefung Managementwissenschaften. Er promovierte 2009 an der Montanuniversität Leoben, Lehrstuhl Wirtschaftsund Betriebswissen-

Dipl.- Ing. (FH) Andreas Schlegel Central Maintenance bei BRP- Powertrain schaften im Bereich Instandhaltungsmanagement und war von 2005 bis 2014 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter am selben Lehrstuhl tätig. Seit 2015 ist Werner Schröder Leiter Instandhaltung der Mechanischen Fertigung bei BMW Motoren in Steyr. Dipl.- Ing. (FH) Andreas Schlegel studierte Automatisierungstechnik an der FH Wels. Danach war er 13 Jahre bei namhaften Ist Tier Lieferanten im Automotive- Bereich tätig, vorwiegend in Führungspositionen. Seit 2015 ist er für den Bereich Central Maintenance bei BRP- Powertrain zuständig.

Hochwertige Gewindefittings und PRIMOFIT-Klemmverbinder aus Temperguss Georg Fischer Fittings GmbH in Traisen gilt als Kompetenzzentrum für die Produktion von Rohrverbindungsteilen aus Temperguss. Heute produziert und vertreibt Georg Fischer Traisen 53 Mio. Tempergussfittings und PRIMOFIT-Klemmverbinder pro Jahr. Qualität und Nachhaltigkeit einer Produktinnovation. Georg Fischer Fittings GmbH Tel.: +43(0)2762/90300-0 fittings.ps@georgfischer.com www.fittings.at

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Foto: Opel Wien GmbH

Robert Bernerstätter, Tanja Nemeth, Robert Glawar, Christoph Habersohn, Hubert Biedermann

Instandhaltung 4.0 Sicherung der Produktqualität und Anlagenverfügbarkeit durch einen echtzeitbasierten Instandhaltungsleitstand Ziel des durch die FFG (Forschungsförderungsgesellschaft) geförderten Projektes „Instandhaltung 4.0“ ist die Entwicklung eines Instandhaltungsleitstandes, welcher Daten aus verschiedenen Quellen verknüpft, um Ausfallzeitpunkte von Anlagenelementen zu prognostizieren. Das Projektkonsortium besteht aus dem Institut für Managementwissenschaften, als Konsortialführer, dem Institut für Fertigungstechnik (IFT), beide von der TU Wien, dem Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften (WBW) der Montanuniversität Leoben, der Pimpel GmbH und der Opel Wien GmbH. An den Bearbeitungszentren der Opel GmbH wird der Instandhaltungsleitstand entwickelt, der Daten aus der Qualitätssicherung, dem Produktionsprogramm, der Instandhaltungsdatenbank und eines Simulators, welcher von der Pimpel GmbH und dem IFT entwickelt wird, verknüpft. In Verbindung mit den Schlüssen aus einem DataminingModell, welches das WBW entwickelt, wird ein Regelwerk für die prädiktive Instandhaltung abgleitet. Einleitung Die Anforderungen an die Wirtschaft und Industrie in den Bereichen Innovation, Flexibilität und Komplexität nehmen stetig zu. Durch die Individualisierung der Kundenwünsche und die damit verbundene steigende Produktvielfalt kommt es zu einer Vermehrung der Rüstvorgänge, was u. a. zu mehr nicht-produktiver Zeit führt. Kürzere Bestellzyklen und oft ändernde Kundenwünsche erfordern eine schnelle und aggregierte Übersicht der planungs- und steuerungsrelevanten Daten (Spath et al. 2013). Mittels der im Begriff Industrie 4.0 verknüpften Konzepte insbesondere der Datenintegration zu

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cyber-physikalischen Systemen kann vorstehend genannten Entwicklungen entsprochen werden. In diesem Kontext steht die Instandhaltung vor neuen Herausforderungen. Durch den Einsatz von Sensortechnologien und Datenanalysemethoden rückt die Schwachstellenanalytik und folglich ein modernes Wissensmanagement immer stärker in den Fokus. Die Aufbereitung von Daten kombiniert mit Expertenwissen zum Ziehen von Schlüssen ist der Kern einer prädiktiven Instandhaltung. (Biedermann, 2015). Letztere soll die durch die zunehmende Anlagenkomplexität und Verknüpfung notwendige Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit sicherstellen.

Konzept des Instandhaltungsleitstandes Um den Herausforderungen einer prädikativen Instandhaltung gerecht zu werden, wird ein Instandhaltungs-Leitstand für Produktionsanlagen entwickelt, der durch die Verknüpfung von Echtzeit-Maschinensteuerungsdaten, Condition Monitoring Daten, historischen Qualitätsmess- und Ausfalldaten sowie dem impliziten Wissen der Instandhaltungsmitarbeiter, Ausfallzeitpunkte prognostiziert und bereits während der Produktion Qualitätsabweichungen erkennt (vgl. Abbildung 1). Dem Leitstand liegt ein Regelwerk zu Grunde, welches zusätzlich durch

Top-Thema qualitäts- und Prozessdaten ausgewertet. Das Generieren von U r s a c h e -W i rkungszusammenhängen aus diesen Datensätzen ermöglicht einerseits die systematische Identifikation von Abbildung 1: Kombination von Maschinen-, Produktqua- Ausfalleffekten litäts- und Prozessperspektive und andererseits das Ableiten von zustandsorientierte Störungsdiagnos- instandhaltungsrelevanten Maschinentiken wie etwa ein Simulationsverfah- parametern. Durch das angewandte ren und ein datenbasiertes Verfahren Simulationsverfahren können in Verwie Datamining unterstützt wird und bindung mit Werkzeugdaten Prozessantizipative Instandhaltungsmaß- kräfte abgeschätzt werden, woraus als nahmen vorschlägt. Ergebnis bereits zukünftig auftretende Die Methodik wird mit folgenden 4 Lastkollektive für ein entsprechendes Schritten umgesetzt (vgl. Tabelle 1): NC-Programm abgeleitet werden könSchritt 1: Um das Verhalten des nen. betrachteten Systems, im konkreten Schritt 3: Anschließend können die Belastungsprofile Schritt 1: FrameworkͲEntwicklung von Maschinen x Abbildung der Produktionsanlagen auf Komponentenebene mit gleicher Bauzugehörigen Lastprofilen art, aber unterx Identifikation und Übertragung von Produktionszustand einer schiedlichem Realanlage auf entwickelte Systematik Produktspektrum Schritt 2: DatenanalyseͲ und Simulationsstudie verglichen und x Auswahl und Vorbereitung der historischen Daten (MaschinenͲ, mit den über ProduktͲ und Prozessdaten), Condition Monitoring Daten und den betrachteten Belastungsdaten Zeitraum aufgex Untersuchung von instandhaltungsrelevanten Daten, um Rückschlüsse auf LastͲinduzierte Abnutzung und zeichneten AusQualitätsabweichungen abzuleiten fallsprotokollen Schritt 3: Identifikation von Belastungseinflüssen in Verbindung x Klassifikation und Korrelation unterschiedlicher gebracht werden, Belastungsszenarien um Aussagen x Ableitung, Validierung und Verdichtung der Belastungseinflüsse über verschleißSchritt 4: Entwicklung eines integrativen IHͲAnsatzes bestimmende Einx Ableitung von allgemein gültigen Regeln flussgrößen zu erx Implementierung und Testlauf der Reaktionsmodelle im Leitstand halten. In weiterer Tabelle 1: Methodik des Instandhaltungsleitstandes Folge können unterschiedliche Anwendungsfall ein System aus meh- Belastungsszenarien auf dem entwireren Werkzeugmaschinen, in seinem ckelten Simulator durchlaufen und vollen Funktionsumfang zu erfassen, somit die möglichen Belastungsfälle werden die Betriebsmittel bis auf Kom- klassifiziert und validiert werden. ponentenebene strukturiert dargestellt. Schritt 4: Im letzten Schritt werden Den Elementen werden aufgezeichnete allgemein gültige Regeln aus den zuvor Maschinen- und Belastungsdaten, wie ermittelten Datensätzen entwickelt. 2 beispielsweise Positionen der Werk- Die Ableitung der Planungsregeln soll zeugschlitten, Stromaufnahme der An- dabei durch die Anwendung von Datatriebseinheiten, Werte von Beschleu- Mining Methoden unterstützt werden. nigungs- und Temperatursensoren, zugeordnet und real auftretende LastMittels derselben und der Verknüpkollektive erfasst. fung im Leitstand können halbautomaSchritt 2: Parallel zu Schritt 1 wer- tische und regelbasierte Datenverknüpden historische Maschinen-, Produkt- fungen durchgeführt werden.

Mit Hilfe der generierten Informationen und der Verknüpfung dieser mit aktuellen Planungsdaten aus der Produktion, können folgende Ergebnisse im Leitstand erzielt werden: Transparente Darstellung über relevante Kennzahlen und Kosten in der Instandhaltung Transparenz über den aktuellen Anlagenzustand, z.B. Abnutzungsvorrat und Verschleißentwicklung der Komponenten Visualisierung von zukünftigen Produktqualitäts- und Verschleißtrends Vorschläge zu zukünftig notwendigen Instandhaltungsmaßnahmen unter Berücksichtigung von instandhaltungsstrategischer Prioritäten, Ersatzteilbevorratung und ggf. weiterer externer Einflussgrößen Simulator Voraussetzung für den Leitstand ist eine zuverlässige Datenbasis aufgrund derer eine vorausschauende Berechnung des Ausfallzeitpunkts einer Maschine, bzw. einer Maschinenkomponente möglich ist. Dabei wird für gefährdete Komponenten einer Maschine ein Abnutzungsvorrat definiert, der durch die historische Produktion aufgebraucht wurde. Anhand des Produktionsprogrammes kann in weiterer Folge die zukünftige Abnutzung berechnet und bei unterschreiten eines Schwellwertes ein entsprechender Instandhaltungsauftrag ausgelöst werden (siehe Abbildung 2). Basis dieser Berechnung bildet der Abnutzungsfortschritt (z.B. Verschleiß), der durch jedes gefertigte Teil an einer Maschinenkomponente verursacht wird. Eine Möglichkeit für diese Bestimmung besteht in einer analytischen Betrachtung der Lebensdauer und einem entsprechenden Rückrechnen auf ein einzelnes Teil. Als prägnantes Beispiel kann hier ein Kugelgewindetrieb genannt werden, dessen Lebensdauer neben statischen Werten primär von Drehzahl und Last abhängig ist. Durch geeignete Umformung der Lebensdauergleichung nach DIN ISO 3408-5 ist es hierbei möglich einzelne zeitliche Beanspruchungen skaliert herauszuheben und somit als Abnutzung zu definieren. Voraussetzung für diese Berechnung ist die Kenntnis des zeitlichen Verlaufs

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Top-Thema in Abhängigkeit der Schlittenpositionen als auch die Prozesskräfte anhand des Zerspanungsvolumens berücksichtigt. Im letzten Schritt wird die Abnutzung einzelner Maschinenkomponenten Abbildung 2: Abnutzung einer Komponente anhand der vorliegenden Lasten, der Belastung und der Drehzahl für Geschwindigkeiten bzw. Schaltvorgäneine Achse während eines Bearbei- gen in der Abnutzungsberechnung betungszyklus. Für bereits existierende stimmt (siehe Abbildung 3). NC-Programme besteht hierbei die Der Vorteil der simulativen AbnutMöglichkeit diese Daten direkt aus zungsbestimmung liegt in der Generieden Antrieben auszulesen und die Ab- rung eines weiteren Optimierungsparanutzung der Maschinenkomponente meters für NC Programme. Gegenwärtig bei diesem Produktionsprogramm zu fokussieren Programmoptimierungen berechnen. Im Fall von neuen Pro- auf einer Reduzierung der Fertigungsduktionsprogrammen (wechselnde zeiten, um hierdurch einen möglichst Produkte, wechselnde Reihenfolge) großen Durchsatz zu erreichen. Durch müssen die Belastungs- und Drehzahl- die Abnutzungsberechnung ist es mögprofile mittels Simulation gewonnen lich zusätzlich die Belastung einzelner werden. Ausgangspunkte für diese Maschinenkomponenten zu berückSimulation sind dabei die 3D-CAD sichtigen und zu minimieren. So kann Daten des Fertigungsteils, vorliegende beispielsweise durch drehen der BeMaschinendaten und das NC Pro- arbeitungsebenen die Lastverteilung gramm. Zuerst erfolgt eine Bahnaufbe- auf die Achsen geändert werden, um reitung im Programm CHECKitB4®. Beanspruchungen von stark belasteten Dabei werden aus den CAD- und NC Komponenten auf gering belastete Maschinenelemente zu transferieren. Hierdurch ergibt sich eine gleichmäßigere Abnutzung der gesamten Maschine mit dem Ziel die Instandsetzungszeitpunkte aller Komponenten aufeinander zeitlich zu harmonisieren, um diese wenn möglich im Zuge einer einzelInstandsetAbbildung 3: Programmstruktur Komponentenabnut- nen zung gemeinsam zung zu tauschen. Dateien die Achspositionen, Geschwindigkeiten und Beschleunigungen sowie das Zerspanungsvolumen für die Weiterverarbeitung zur Verfügung gestellt. Anschließend erfolgt im Zuge der Dynamikberechnung eine Kalkulation der Achs- und Lagerlasten auf Basis eines Mehrkörpermodells. Hierzu werden sowohl die Beschleunigungskräfte

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Datenanalyse Ziel von Datamining ist es Muster und Zusammenhänge in großen und auf den ersten Blick unzusammenhängenden Datenmengen zu finden. Mit einem strukturierten Vorgehen soll ein Regelwerk abgeleitet werden, welches Vorhersagen für den Leitstand möglich

macht. Am geeignetsten erweist sich der CRISP-DM Zyklus, welcher ein besonderes Augenmerk auf das Verständnis der Produktionsprozesse und der Daten legt. Dies ist nötig, um falsche Annahmen zu vermeiden und richtige Schlüsse durch ideal abgestimmte Modelle zu ziehen. Die Phase der Modellierung beinhaltet die wichtigen Schritte der Datentransformation und der Anwendung des eigentlichen Datamining Algorithmus. Die Datentransformation überführt die Daten in eine Form, auf die der Algorithmus angewandt werden kann. Dies umfasst entweder eine einfache Skalentransformation von z.B. metrisch skalierten Daten in binär skalierte Daten oder die Umwandlung eines Signals in eine Form, die von anderen eindeutig unterscheidbar ist. (Wirth & Hipp, 2000) Im Falle des Projektes Instandhaltung 4.0 wird die AMT-Methode auf Daten des Condition Monitoring angewandt. Die Methode erlaubt es das Messsignal der Stromaufnahme beim Verfahren der Spindel auf wenige charakteristische Größen zu komprimieren (Schenkendorf & Böhm, 2014). Mit diesen kann ein Trendverlauf (Abbildung 4) gebildet werden. Trendumbrüche werden in weiterer Folge mit instandhaltungsrelevanten Aufzeichnungen abgeglichen. Kommt es zu eindeutig zuordenbaren und reproduzierbaren Übereinstimmungen, kann eine Ausfallprognose erstellt werden. Der Abgleich mit den instandhaltungsrelevanten Daten ist die Externalisierung des Expertenwissens. Um zu vermeiden, dass Zuordnungen getroffen werden, welche die Realität nicht wiedergeben und somit das Ergebnis verfälschen, müssen Experten aus dem Unternehmen in diesen Schritt einbezogen werden. Eine ähnliche Vorgehensweise kommt bei den Qualitätsdaten zur Anwendung. Eine komplexe Transformation des Signals ist nicht nötig. Die Herausforderung liegt im Finden indirekter Zusammenhänge. Während Daten aus dem Condition Monitoring im Idealfall direkt an der betroffenen Komponente aufgenommen werden, sind Änderungen in der Qualität (siehe Abbildung 4) nicht direkt auf Probleme an einer Komponente umlegbar. Die größte Problematik stellen zum einen ein ggf. zu geringes Sample instand-

Top-Thema – (Teil1) Informative Merkmalsextraktion als Basis einer zuverlässigen Zustandsdiagnose. In: EI – Der Eisenbahningenieur. Spath, D.; Ganschar, O.; Gerlach, S.; HämmerAbbildung 4: Möglicher Merkmals- bzw. Messverlauf le, H.; Krause, T.; Schlund, S. haltungsrelevanter Daten und zum anderen Interdependenzen zwischen (2013): Produktionsarbeit der Zukunft einzelnen Komponentenabnutzungen - Industrie 4.0. Stuttgart: Fraunhofer Verlag. und den Qualitätsverläufen dar. Wirth, R.; Hipp, J. (2000): CRISP-DM Aus der Messkurve der Qualitäts- Towards a standard process model for messung werden mithilfe statistischer data mining. In: Verfahren Merkmale extrahiert. Diese Proceedings of the können mit einem Klassifikationsbaum 4th international den Instandhaltungsfällen zugeordnet conference on the werden. Abhängig von der Größe des practical applicaSamples und der Reproduzierbarkeit tion of knowledge der Muster ergibt sich eine Klassifika- discovery and data tionsgüte. Der große Vorteil eines Klas- mining. sifikationsbaumes besteht darin, dass daraus direkt ein Regelwerk abgeleitet Autoren: werden kann, welches in den Leitstand Dipl.-Ing. Robert einfach integrierbar ist. Bernerstätter ist seit 2014 ProjektZusammenfassung mitarbeiter am für Das Projekt „Instandhaltung 4.0“ ver- Lehrstuhl bindet mit der Kombination unter- Wirtschafts- und schiedlicher Datenquellen und der B e t r ieb s w i s s e n Abbildung physischer Prozesse in einer schaften an der Simulation wichtige Teilaspekte der In- Montanuniversidustrie 4.0. Damit wird die Instandhal- tät Leoben. Sein tung um wichtige Methoden erweitert Tätigkeitsfeld am und als „Smart Maintenance“ die Basis Lehrstuhl liegt im Anlagenmanagefür „Smart Factory“. ment in KombinaMit der Aufbereitung und Visuali- tion mit Big Data sierung der Ergebnisse bietet der Leit- Analytics. stand einen einfach zu beziehenden Mehrwert für den Industriepartner Dipl.-Ing. Tanja Opel GmbH in Form einer wertschöp- Nemeth ist seit fenden Instandhaltung. zwei Jahren als wissenschaftliche Literatur Mitarbeiterin im Geschäftsbereich Biedermann, H. (2015): Smart Mainte- Produktions- und nance – Intelligente, lernorientierte In- Logistikmanagestandhaltung. In: Smart Maintenance. ment der FraunH. Biedermann (Hrsg.). Köln: TÜV, hofer Austria Rheinland. Research GmbH Schenkendorf, R.; Böhm, T. (2014): sowie am Institut Aspekte einer datengetriebenen zu- für Managementstandsabhängigen Instandhaltung wissenschaften der

TU Wien im Bereich Betriebstechnik und Systemplanung tätig. Dipl.- Ing. Robert Glawar ist als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Geschäftsbereich Produktions- und Logistikmanagement der Fraunhofer Austria Research GmbH sowie am Institut für Managementwissenschaften der TU Wien im Bereich Betriebstechnik und Systemplanung tätig. Dr. Christoph Habersohn absolvierte das Studium des Maschinenbaus an der Technischen Universität Wien und ist seit 2008 als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Fertigungstechnik und Hochleistungslasertechnik der TU Wien beschäftigt.

Dipl.-Ing. Robert Bernerstätter Projektmitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften, Montanuniversität Leoben

Dipl.-Ing. Tanja Nemeth Wissenschaftliche Mitarbeiterin Fraunhofer Austria Research GmbH

Dipl.-Ing. Robert Glawar Wissenschaftlicher Mitarbeiter Fraunhofer Austria Research GmbH

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Bernd Kleindienst, Hubert Biedermann

Instandhaltungs-Controlling als Baustein von Smart Maintenance Das Instandhaltungs-Controlling bildet einen zentralen Baustein einer intelligenten und lernorientierten Instandhaltung (IH). Dank Industrie 4.0 wird die wirtschaftliche Erfassung und Speicherung von großen Datenmengen möglich. Diese Daten können vom IH-Controlling für die effektive Analyse, Steuerung und Kontrolle genutzt werden. Dazu ist es allerdings nötig einen Überblick über diese Daten zu behalten. Schlanke Kennzahlencockpits die auf den kritischen Erfolgsfaktoren der Instandhaltung beruhen können dabei helfen. In Kombination mit einem geschlossenen Regelkreis ermöglichen es diese, Maßnahmen abzuleiten und die Instandhaltung auf eine permanente Lernorientierung auszurichten. Dieser Artikel zeigt wie ein ganzheitliches IH-Controlling aufgebaut, IH-Cockpits entwickelt sowie die Beziehungen zwischen Key Performance Indikatoren identifiziert werden können.

Einleitung Die Instandhaltung kann einen wesentlichen Beitrag zur Steigerung der Wertschöpfung leisten. Dazu ist neben einer verschwendungsminimierten Ausgestaltung auch eine hohe Wirksamkeit der Tätigkeiten notwendig. (Biedermann, 2016) Neue Informations- und Kommunikationstechnologien erlauben es Betriebsmittel, Maschinen und Logistiksysteme zu einem Internet der Dinge und Dienste zu vernetzen. Im deutschsprachigen Raum hat sich in diesem Zusammenhang der Begriff Industrie 4.0 etabliert. (Spath et al., 2013) Immer leistungsstärkere Sensoren und Aktoren in Kombination mit neuen Speichertechnologien ermöglichen die wirtschaftliche Erfassung von großen Datenmengen. Die erfassten Daten können in zentralen Clouds gespei-

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chert werden, welche einen weltweiten Zugriff ermöglichen. (Schuh et al., 2015) Diese Daten bieten Potenzial für eine effektive Analyse, Steuerung und Kontrolle der Produktion als auch der Instandhaltung. Dazu muss es jedoch gelingen einen Überblick über die Daten zu behalten. Schlanke Kennzahlencockpits können dabei helfen. Diese sollten nicht mehr als 25 Kennzahlen beinhalten. Aufgrund des vielschichtigen Leistungsspektrums der Instandhaltung und einer möglichen gegenseitigen Beeinflussung der unterschiedlichen Leistungsbereiche ist es notwendig ein Controllinginstrumentarium zu nutzen, welches ein möglichst ganzheitliches Bild liefert. Hierfür müssen aussagekräftige und verwertbare Informationen aus den großen Datenmengen gewonnen werden. Man spricht in diesem Zusam-

menhang auch von „Smart Data“. Die Daten werden zu wenigen Key Performance Indikatoren (KPIs) verdichtet. Basierend auf diesen können Entscheidungen getroffen und Maßnahmen abgeleitet werden. (Deisenroth, 2014) IH-Controlling In der klassischen Instandhaltung dient das Auftragswesen vorwiegend der Dokumentation sowie Abrechnung und nicht der Schwachstellenbeseitigung und Optimierung. Des Weiteren sind Leistungsziele nur unzureichend fixiert, die Organisation ist funktional aufgebaut und Anlagen werden überwiegend ausfallorientiert betrieben. (Biedermann, 2015) Moderne Ansätze legen mehr Wert auf eine vorausschauende und ressourceneffiziente Instandhaltung. Smart Maintenance

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Abb. 1: Regelkreis der Instandhaltung (Biedermann, 2008) nutzt die Vernetzung der bislang isoliert bestehenden IT-Systeme sowie die Möglichkeiten die Industrie 4.0 bietet. So entsteht eine intelligente lernorientierte Instandhaltung welche die Instandhaltungsstrategie dynamisiert. Hierbei kommt dem Ziel- und Controllingsystem eine besondere Rolle zu. (Biedermann, 2016) Um dieser gerecht zu werden sind ausgereifte Controlling-Systeme, wie Performance Measurement und Management Systeme (PMM-Systeme) notwendig. Das IH-Controlling stellt die notwendigen Informationen für instandhaltungsbezogene Entscheidungen zur Verfügung. Es ist Teil des Führungsinstrumentariums und hilft Leistungstransparenz zu schaffen. (Biedermann, 2015) Ein ausgereiftes IH-Controlling adressiert sowohl die Kundenorientierung als auch die Prozesseffizienz und die lernorientierte Mitarbeiter- und Wachstumsperspektive. Dadurch ist es möglich die Leistung der Instandhaltung transparent zu machen, die Entwicklung im Sinne von Lean Smart Maintenance darzustellen und notwendige Maßnahmen für die Weiterentwicklung abzuleiten. Dazu sind ein geschlossener lernorientierter Regelkreis sowie eine Ausrichtung auf die strategischen Erfolgsdimensionen der Instandhaltung notwendig. Abb. 1 zeigt den Regelkreis der Instandhaltung mit seinen Wirkungszusammenhängen. Das PMM-System wird von den Zielen mit Erfolgspotenzialbezug abgeleitet (siehe nächster Abschnitt) und fungiert als zentrales Steuerungsinstrument.

Kommt es zu Abweichungen von den Zielwerten oder unvorhergesehenen Entwicklungen, so werden Maßnahmen festgelegt. Datenanalysemethoden helfen dabei die Ursachen sowie die richtigen Hebel für die Optimierung zu identifizieren. Die gewonnen Erkenntnisse werden im Sinne von Double-Loop-Learning genutzt um das Zielsystem zu hinterfragen und weiterzuentwickeln. Entwicklung eines IH-Cockpits

sen. Zu Beginn werden die Strategiedokumente, die IH-Politik sowie das IH-Zielsystem analysiert und Erfolgsfaktoren abgeleitet. Zusätzlich werden die Mitarbeiter in die Ableitung und Festlegung der Erfolgsfaktoren eingebunden. Folgende Fragestellungen sollten unter anderem beantwortet werden (Kleindienst et al., 2015): Wer sind die wichtigsten Stakeholder der Instandhaltung? Welche Bedürfnisse/Ansprüche/Anforderungen haben diese an das Asset Management? Daraus abgeleitet, was sind die wichtigsten strategischen Zielsetzungen der Instandhaltung? Wann ist die Instandhaltung erfolgreich? Was ist dazu nötig? Worin bestehen die größten Herausforderungen für die Instandhaltung? Werden die Erfolgsfaktoren aus Sicht der Mitarbeiter mit den Ergebnissen der Dokumentenanalyse abgeglichen, so zeigt sich wie stark die IH-Politik bei den Mitarbeitern verankert ist. Die identifizierten Erfolgsfaktoren bilden die Basis für Kennzahlen-Workshops, in welchen gemeinsam mit den Mitarbeitern die Struktur des IH-Cockpits erarbeitet wird. Die Einbindung der Mitarbeiter erhöht die Identifikation derselben mit den Kennzahlen sowie dem PMM-System. Des Weiteren bildet dies die Basis für die Lernorientierung („smart“) der Mitarbeiter aber auch der Organisation und ermöglicht eine Weiterentwicklung im Sinne von Double-

Kennzahlencockpits bilden den zentralen Teil eines PMM-Systems. Durch eine Fokussierung auf die für die Instandhaltung wesentlichen Aspekte ist ein umfassender Überblick bereits mit wenigen Kennzahlen möglich. Ziel ist es, dass das IH-Cockpit ein möglichst ganzheitliches Bild der Instandhaltung wiedergibt und die unterschiedlichen Leistungsdimensionen berücksichtigt. Dazu ist es notwendig das PMM-System auf die kritischen Erfolgsfaktoren der jeweiligen IH-Abteilung auszurichten. Um diese Faktoren zu bestimmen hat sich eine kombinierte TopDown- und BottomUp-Vorgehensweise Abb. 2: Vorgehen Kennzahlenworkshop (Kleinals zielführend erwie- dienst et al., 2015)

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Top-Thema Cockpits sowie ein einzelnen KPIs vom Team bewertet. Es Kennzahlenvorschlag werden die KPIs auf der x-Achse und für die einzelnen der y-Achse aufgetragen und die gePerspektiven. Die im genseitige Beeinflussung anhand einer Workshop erarbei- Skala von 0 (keine Beeinflussung) bis 3 teten Kennzahlen- (starke Beeinflussung) beurteilt. Jedes definitionen müssen Element wird mit jedem in Beziehung noch weiter verfeinert gestellt. (Stollmayer, 2012) Es gibt unund Zielwerte fest- terschiedliche Vorgehensweisen für die gelegt werden. Dazu Bewertung: wird am Ende des Gemeinsames Bewerten der TeamWorkshops ein Vermitglieder in einem Workshop antwortlicher für Getrenntes Ausfüllen der Matrix jeden KPI festgelegt. und Bilden eines DurchschnittDieser erarbeitet ein werts Kennzahlendefiniti- Getrenntes Ausfüllen der Matrix und Diskussion von Beziehungen Abb. 3: Inhalt der Kennzahlendefinitionsblätter onsblatt, welches eine einheitliche Interprebei denen es große Unterschiede in Loop-Learning. Der schematische Abtation der Kennzahl der Auffassung gibt sowie anschlielauf eines solchen Workshops wird in sicherstellen soll. Abb. 3 zeigt mögliche ßende Neubewertung Abb. 2 visualisiert. Inhalte eines Kennzahlendefinitions- Die dritte Variante verbindet die VorZu Beginn des Workshops wird blatts. Zusätzlich muss der Controlling- teile der ersten beiden. Dazu wird die die Ausgangssituation erörtert und und Reportingprozess festgelegt sowie Bewertungsmatrix an die Teammitdie Ziele des Projekts besprochen. Es ein Visualisierungskonzept (Visuelles glieder gesendet. Die Ergebnisse werden müssen mögliche Ängste abgebaut und Management) ausgearbeitet werden. konsolidiert und ein Durchschnittswert der Nutzen des IH-Cockpits den Mitgebildet. Beziehungen bei denen eine arbeitern vermittelt werden. Danach Zusammenhänge zwischen den hohe Standardabweichung zwischen werden die im Vorfeld erarbeiteten KPIs identifizieren den Einzelbewertungen vorliegt werErfolgsfaktoren besprochen und priden in einem Workshop besprochen. In orisiert. Daraus ergeben sich kritische Die kritischen Erfolgsfaktoren sowie diesem Workshop wird erörtert welche Erfolgsfaktoren, welche im Anschluss die daraus abgeleiteten KPIs können Beziehungen die einzelnen Mitarbeiter den Cockpit-Perspektiven zugeordnet sich gegenseitig beeinflussen. Diese Zu- sehen und im Anschluss eine Neubewerden. Es empfiehlt sich zu Beginn sammenhänge sollten identifiziert und wertung durchgeführt. Dieser Prozess von den vier Standardperspektiven der bei der Analyse und Steuerung berück- stärkt maßgeblich das Verständnis für Balanced Scorecard auszugehen (Finan- sichtigt werden. Eine genaue Bestim- die KPIs, das PMM-System sowie die zen, Kunde, Prozesse, Lernen und Ent- mung der Beziehungen ist meist nicht Zusammenhänge in der Instandhalwicklung). Falls Erfolgsfaktoren nicht möglich. PMM-Systeme berücksich- tung. in eine dieser vier Perspektiven passen, tigen neben finanziellen Kennzahlen Zusätzlich zur Vester-Matrix wird so kann das Cockpit um eine weitere auch nicht monetäre Größen. Daher eine Präferenzmatrix erstellt mithilfe Perspektive erweitert oder die Stan- lässt sich meist kein mathematischer der die Wichtigkeit der KPIs aus Sicht dardperspektiven angepasst werden. Zusammenhang zwischen den KPIs des Managements festgelegt wird. Im letzten Schritt werden gemeinsam feststellen. Ein möglicher Weg die ge- Kombiniert man die Ergebnisse der beimit den Mitarbeitern KPIs erarbeitet, genseitige Beeinflussung zu bestimmen den Matrizen, so ergibt sich das Aktivmit denen sich die kritischen Erfolgs- ist es Datenanalytik zu nutzen. Dies Passiv-Portfolio (siehe Abb. 4). Dabei faktoren quantifizieren lassen bzw. gestaltet sich jedoch als komderen Entwicklung darstellen lässt. Es plexes Unterfangen, da Kenngibt zahlreiche Kennzahlenkataloge zahlen verschieden schnell auf die hier Ideen liefern können. Jeder Veränderung reagieren sowie Vorschlag sollte jedoch im Team be- unterschiedliche Periodizität sprochen werden. Die Akzeptanz von haben können. Des Weiteren im Workshop erarbeiteten Kennzahlen gibt es zahlreiche externe Einist meist höher als bei Top-Down vorge- flussfaktoren, die sich auf die gebenen Standardkennzahlen. KPIs auswirken können. ZuBei der Festlegung von KPIs ist da- sätzlich ist vor allem bei neurauf zu achten, welche Daten in wel- en KPIs die dafür notwendige cher Form vorhanden sind. Es sollte Datenbasis nicht vorhanden. immer die Aussagefähigkeit des KPIs Ein möglicher Ausweg ist im Zusammenhang mit dem nötigen eine qualitative Bestimmung Erhebungsaufwand kritisch hinterfragt der Beziehungen mittels eiwerden. Das Ergebnis des Kennzahlen- ner Vester-Matrix. Hier wird Abb. 4: Aktiv-Passiv-Portfolio (Stollmayer, Workshops ist eine grobe Struktur des die Beziehung zwischen den 2012)

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Top-Thema gibt die Passivstärke an wie stark ein KPI von den anderen beeinflusst wird und die Aktivstärke wie stark dieser andere KPIs beeinflusst. Die Blasengröße symbolisiert die Wichtigkeit des KPIs. (Stollmayer, 2012) Weisen KPIs eine hohe Aktivstärke auf so handelt es sich um Treibergrößen. Diesen sollte besonders hohe Aufmerksamkeit gewidmet werden, da sie Veränderungen vorzeitig erkennen lassen. Durch diese Methode wird sichergestellt, dass wesentliche Kennzahlen selektiert werden und eine überschaubare Anzahl derselben eine effiziente Steuerung ermöglicht. Durch unterschiedliche Reportingintervalle wird die Übersichtlichkeit weiter erhöht. So werden nur einige wenige Kennzahlen täglich betrachtet. Management Summary Ein ganzheitliches IH-Controlling bildet einen zentralen Baustein von Smart Maintenance Ansätzen. Es ermöglicht die Analyse, Steuerung und Kontrolle der Instandhaltung und zeigt die durch Smart Maintenance erzielten Veränderung auf. Ein zentrales Element dabei bilden Kennzahlencockpits. Zur Sicherstellung des Commitments und der Lernkultur, ist es notwendig die Mitarbeiter bei der Entwicklung der Cockpits einzubinden. Literatur Biedermann, H. (2008): Anlagenmanagement: Managementinstrumente

zur Wertsteigerung. 2., vollst. überarb. und aktualisierte Aufl., Köln: TÜV Media. Biedermann, H. (2015): Die Arbeitsorganisation der Instandhaltung im Kontext zu Industrie 4.0. In: Industrie 4.0 Management, Jg. 31, Nr. 3, S. 45–48. Biedermann, H. (2016): Lean Smart Maintenance. In: Biedermann, H. (Hrsg.): Industrial Engineering und Management: Beiträge des TechnoÖkonomie-Forums der TU Austria. Wiesbaden: Springer Gabler. Deisenroth, R. (2014). Mit Kennzahlen zur effizienten Produktion. In: Productivity Management, Jg. 2014, Nr. 5, S. 43–45. Kleindienst, B.; Samac, K; Biedermann, H. (2015): Effizienz in der Produktion: Potenziale zur Optimierung der Produktion durch die richtigen Kennzahlen erkennen und nutzen. In: Industrie 4.0 Management, Jg. 31, Nr. 5, S. 13–16. Schuh, G.; Reuter, C.; Hauptvogel, A; Dölle, C. (2015): Hypotheses for a Theory of Production in the Context of Industrie 4.0. In: Brecher, C. (Hrsg.): Advances in Production Technology. Cham: Springer International Publishing. Spath, D.; Ganschar, O.; Gerlach, S.; Hämmerle, M.; Krause, T.; Schlund, S.

Dipl.-Ing. Bernd Kleindienst Universitätsassistent am Lehrstuhl für Wirtschafts- u. Betriebswissenschaften, Montanuniversität Leoben

(2013): Produktionsarbeit der Zukunft - Industrie 4.0. Stuttgart: FraunhoferVerlag. Stollmayer, U. (2012): Fallbeispiele. In: Kamiske, G. (Hrsg.): Handbuch QM-Methoden: Die richtige Methode auswählen und erfolgreich umsetzen. München: Carl Hanser Verlag. Autor: Dipl.-Ing. Bernd Kleindienst ist seit Oktober 2012 als Universitätsassistent in den Schwerpunktbereichen Produktions- und Qualitätsmanagement am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften der Montanuniversität Leoben beschäftigt. Er studierte Wirtschaftsingenieurwesen-Maschinenbau mit Schwerpunkt Production Science and Management an der Technischen Universität Graz. Zurzeit leitet er Auftragsforschungsprojekte im Bereich Performance Measurement und Management sowie Innovationsmanagement.

Leute/Köpfe

Dipl.-Ing. Dr.techn. Bernd Neuner Bernd Neuner leitet seit Jänner 2015 die Abteilung M&A/Internationales der KELAG-Kärntner Elektrizitäts-AG. Seine Aufgabe umfasst die Koordination und Abwicklung von M&A-Projekten im In- & Ausland, das internationale Business Development sowie die Steuerung der Auslandsgesellschaften des KELAG-Konzerns. Ebenso ist Herr Neuner für den Auf- und Ausbau des Geschäftsfeldes Windkraft verantwortlich. Nach seinem Studium Wirtschaftsingenieurwesen-Bauwesen an der TU Graz promovierte Bernd Neuner bei Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Ulrich Bauer am Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie. Vor seinem Wechsel zur KELAG war Herr Neuner bei der Infineon Technologies Österreich AG im Bereich der Business Administration für das Geschäftssegment Leistungshalbleiter tätig.

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Top-Thema

Foto: Andritz AG

Gerd Kosar, Hubert Biedermann

Status quo von CMMS in Österreich Industriestudie zur funktionalen Ausprägung hinsichtlich der IT-gestützten Instandhaltung Die Anforderungen an Computerized Maintenance Management Systeme (CMMS) gewinnen unter dem Aspekt der steigenden Marktdynamik und Komplexität im Kontext von Industrie 4.0 zunehmend an Bedeutung. Eine Bestandsaufnahme bezüglich der funktionalen Ausprägungen von CMMS wurde im Herbst 2015 anhand einer Industriestudie durchgeführt. Auf Basis dieser Befragung von 170 österreichischen Unternehmen werden die Ausprägung der Instandhaltung sowie die zugehörige IT-Unterstützung klassifiziert. Dieser Beitrag stellt die Ergebnisse der Studie im Hinblick auf die Unternehmensgröße dar und identifiziert die zukünftige Entwicklung der CMMS unter dem Aspekt von Industrie 4.0. Einleitung Die zunehmende Automatisierung der Produktion durch den vermehrten Einsatz von Cyber-Physischen-Systemen (CPS) unter dem Synonym „Industrie 4.0“ bedingt einen exponentiellen Komplexitätsanstieg in der Instandhaltung. Die Anzahl der Instandhaltungselemente eines Produktionssystems bei der Entwicklung zu CPS steigt rapide an (Kuhn et al., 2013). Der Instandhalter ist dabei mehr und mehr auf Daten, Informationen und Wissen aus und über die Anlagen angewiesen, um auf diese Weise einerseits Störungen rasch beseitigen und andererseits Analysen zur laufenden Anlagenverbesserungen vornehmen zu können. Es zeichnet sich ein hoher Zeit- und Erfolgsdruck ab. In der betrieblichen Realität werden Instandhaltungstätigkeiten zumeist

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unzureichend geplant bzw. vorbereitet und die Auswertung der vorhandenen Instandhaltungsdaten sind in vielen Fällen unzureichend (Bischoff, 2015). Aus diesem Grund ist es von hoher Wichtigkeit, die im Rahmen der vierten industriellen Revolution entstehenden Anforderungen mit Hilfe eines geeigneten „Instandhaltungsplanungs-, Steuerungs- und Analyse-Systems (IPSA-System)“, welches auch unter der Bezeichnung „Computerized Maintenance Management System (CMMS)“ bekannt ist, zu erfüllen (Wiedemann & Wolff, 2013). Die Rolle des CMMS in der Instandhaltung CMMS zur Unterstützung der Planung und Steuerung von Instandhaltungsprozessen dienen der Koordination der

Instandhaltungsressourcen, der Erstellung und Rückmeldung von Instandhaltungsaufträgen und der Analyse und Dokumentation von Schwachstellen. In den 1980er Jahren wurden rund 20 standardisierte CMMS-Lösungen angeboten. Derzeit sind etwa 100 CMMS am deutschsprachigen Markt verfügbar (Lange, 2005). Unter dem Aspekt von Industrie 4.0 steht die Integration der IT-Systeme und Prozessschritte im Fokus, damit die zunehmende Komplexität und erforderliche Produktivität beherrscht werden kann. Vor allem die vertikale Integration der IT-Systeme (Enterprise Ressource Planning System (ERP), Management Execution System (MES) und Betriebsdatenerfassungs-/Maschinendatenerfassungssystem (BDE-/MDE)) in Kombination mit einer wertschöpfungsorientierten horizontalen Integration funktionaler

Top-Thema Form eines zweiteiligen Fragebogens, welcher einerseits die Instandhaltungssituation im Unternehmen und andererseits die IT-Situation (CMMS) spezifizierte. Die Unternehmen werden für die folgenden Auswertungen nach der Mitarbeiterzahl in Groß- (61 %), Mittel(22 %) und Kleinunternehmen (17 %) unterteilt (siehe Abb.1). Die Instandhaltungssituation wird anhand der Aufbau- und Ablauforganisation, des Ersatzteilmanagements, der Instandhaltungsstrategie, des kontinuierlichen Verbesserungsprozesses (KVP), der Schulung bzw. mittels Kennzahlen dargestellt und der jeweiligen Unternehmensgröße gegenübergestellt (siehe Abb.2). In den korrespondieren Vergleichsrubriken spiegeln sich nachteilige Tendenzen von Kleinunterneh-

Tab.1: Basisstruktur von CMMS Organisationseinheiten ergänzt durch Life Cycle Orientierung im Anlagenmanagement sind notwendig, um den Anforderungen der Instandhaltung zu begegnen (Biedermann, 2016). IT-gestütztes Instandhaltungscontrolling via CMMS CMMS sind Datenverarbeitungssysteme (DV-Systeme), die zur Unterstützung der Instandhaltung konzipiert und entwickelt wurden und durch ihre Funktionalitäten die Ausführung von Planungs-, Verwaltungs-, Dokumentations-, Steuerungs- und Kontrollfunktionen unterstützen (VDI-Richtlinie 2898). In der Grundform bestehen solche CMMS-Anwendungen zum einen aus Basistools und zum anderen aus Erweiterungsmodulen, welche unternehmensspezifisch angepasst werden können. Die Basisstruktur von CMMS ist in Tab.1 dargestellt. Die Systeme umfassen Aspekte der Instandhaltungsplanung, -steuerung, -durchführung und -kontrolle. Der Schwerpunkt des IT-gestützten Instandhaltungsmanagements via CMMS basiert auf der bereichsinternen Koordination der Instandhaltungsplanung. Es werden Instandhaltungsaufträge je nach Priorität im CMMS erstellt und die zugehörigen Ressourcen reserviert. Ausgehend von der Ressourcenplanung spielt dabei die Mitarbeiterkapazität eine entscheidende Rolle. An dieser Stelle ist die Überprüfung der Mitarbeiterverfügbarkeit zu den jeweiligen Instandhaltungsaufträgen zu beachten, da eine Auftragszuweisung zumeist auf der Grundlage ihrer Qualifikation erfolgt. Eine Mehrfachzuweisung der Mitarbeiter auf unterschiedliche Aufträge gilt es grundsätzlich zu vermeiden.

Die Überwachung des Auftragsabwicklungsprozesses sowie der Leistungsparameter (Kosten, Anzahl von Anlagenausfällen etc.) stehen im Vordergrund eines IT-gestützten Instandhaltungsmanagements im Rahmen der Durchführung und Steuerung. Es lassen sich dabei Aufträge identifizieren, welche entweder verspätet oder mangels einer Verfügbarkeit von Ersatzteilen nicht termingerecht abgewickelt werden können. Im Zuge einer Kontrollund Reporting-Phase bieten diese Systeme Unterstützung durch Statistikmodule, welche beispielsweise eine Erfassung Abb.1: Unternehmensgröße gemessen an der Instandhaltungskosten der Mitarbeiterzahl oder des Instandhaltungswirkungsgrades in Form von Kennzahlen men gegenüber Groß- und Mittelunterermöglichen (Hausladen, 2004). nehmen wider. Daraus resultiert, dass Zur Darstellung der Ausgangssi- kleinere Betriebe eine Entwicklung in tuation des IT-gestützten Instand- Richtung Groß- und Mittelunternehhaltungsmanagements und der da- men anstreben sollten. Des Weiteren mit verbundenen Identifikation von geht aus der Abbildung hervor, dass Handlungsfeldern wurde der aktuelle Implementierungsstand von CMMS in Industrieunternehmen mittels Fragebogentechnik erhoben. Industrieumfrage zur Ermittlung des Implementierungsstandes von CMMS Die Befragung richtete sich an 170 Unternehmen in Österreich der produzierenden Industrie. 55 Fragebögen wurden vollständig ausgefüllt; entsprechend einer Rücklaufquote von 33 %. Abb.2: Instandhaltungssituation in Groß-, Die Erhebung erfolgte in Mittel- und Kleinunternehmen

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Top-Thema von CPS zu begegnen. Auf diese Weise lässt sich ein langfristiger Unternehmenserfolg erzielen. Zusammenfassung Tab.2: Funktionsumfang des CMMS hinsichtlich eines optimalen Instandhaltungsmanagements Groß- und Mittelunternehmen dennoch einen Verbesserungsbedarf in einzelnen Bereichen aufweisen. Die Analyse des CMMS als wesentliches Informationsinstrument in der Instandhaltung erfolgt mit Hilfe von Bewertungskriterien in den Bereichen Datengerüst (Stamm- bzw. Bewegungsdaten), Auftragswesen sowie der Dokumentation von Problemzonen und Schwachstellen. Die Bewertung des CMMS basiert auf der Grundlage einer Checkliste, welche die Anforderungen an die Instandhaltungssoftware beinhaltet und dabei folgende Ausprägungsstufen aufweist (siehe Tab.2). Werden ausschließlich funktionale Aspekte des CMMS betrachtet, bieten die Unternehmen sehr gute Unterstützungsmöglichkeiten bei der Abwicklung geplanter Instandhaltungstätigkeiten. Generell nutzen sie ihr IT-System zur Dokumentation von Instandhaltungsaktivitäten, zur Reduzierung der Instandhaltungskosten und zur Instandhaltungsauftragserstellung bzw. -rückmeldung. Abb.3 stellt die Ausprägung von CMMS hinsichtlich der Unternehmensgröße dar. In Groß- und Mittelunternehmen sind weitaus mehr Funktionalitäten (Datengerüst, Auftragswesen, Dokumentation und Analysen) als Standardfunktion im System in Verwendung als in kleineren Unternehmen. Wesentliche Unterschiede zeigen die Bereiche Materialwesen, Schnittstellenmanage-

ment und Schwachstellenanalyse. Im Materialwesen von Kleinunternehmen zur Verwaltung von Ersatzteilen ist die Nutzung einzelner Funktionen wie beispielsweise ein Bestellverwaltungstool oder die Reservierung von Ersatzteilen nur durch eine Adaption bzw. zusätzliche Programmierung im System möglich. Dies erscheint in erster Linie plausibel, da Kleinunternehmen zumeist einfachere, nicht integrierte CMMS verwenden. Im CMMS nutzen Großunternehmen die Schnittstellen Tablets, Barcodescanner, RFID bzw. BDE/MDE-Systeme weit mehr als Standardfunktion im Vergleich zu mittleren bzw. kleinen Unternehmen. Zum Abbau von Medienbrüchen ist eine Sicherstellung der horizontalen (Daten aus den funktionalen Bereichen des Betriebes) und vertikalen (Daten aus ERP-, MES (CMMS) und BDE-/MDE-System) Datenintegration notwendig.

Die Schwachstellenanalyse unterstützt durch CMMS in der Instandhaltung gewinnt unter dem Aspekt von Industrie 4.0 zunehmend an Bedeutung. In Groß- und Mittelunternehmen sind etwa 50 % der Analysemethoden zur Verringerung der Schadenshäufigkeit bzw. im Schadensumfang als CMMSStandardfunktion im Einsatz. Ein deutliches Potenzial hinsichtlich der Anwendung von Methoden zur nachhaltigen Schwachstellenbeseitigung zeichnet sich vor allem bei kleineren Unternehmen ab. Im Sinne einer langfristigen und nachhaltigen Störungsbeseitigung gilt es die Schwachstellenanalyse von Groß- und Mittelunternehmen im Zuge einer horizontalen Integration weiterzuentwickeln, um den Komplexitätsanstieg durch den Abb.3: CMMS-Ausprägung abhängig von der Untervermehrten Einsatz nehmensgröße

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Der Einsatz eines CMMS, bei dem sämtliche Funktionalitäten zur Unterstützung der Instandhaltung weitgehend ausgeschöpft werden, ist ein wesentlicher Faktor für Groß-, Mittelund Kleinunternehmen. Es zeichnet sich eine von der Unternehmensgröße abhänge Anzahl genutzter Funktionalitäten im CMMS ab. Obwohl Großund Mittelunternehmen im Gegensatz zu Kleinbetrieben aufgrund der erweiterten Integrierbarkeit des Systems ein weitaus umfangreicheres Spektrum an Funktionen besitzen, sind in den Bereichen Schwachstellenanalyse und Schnittstellen noch deutliche Potenziale zu erkennen. Literatur Biedermann, H. (2016): Lean Smart Maintenance. In: Industrial Engineering and Management. Biedermann, H. (Hrsg.). Springer Gabler, Wiesbaden. Bischoff, J. (2015): Erschließen der Potentiale der Anwendung von Industrie 4.0 im Mittelstand. Mühlheim an der Ruhr. Agipla GmbH, S.58. Hausladen, I. (2004): IT-gestütztes Instandhaltungscontrolling. In: Controlling, Nr.6, Verlag Franz Vahlen und C.H. Beck, München und Frankfurt, S.325-332. Kuhn, A.; Wötzel, A.; Bandow, G. (2013): Zukunft der Instandhaltung. In: Veränderung beherrschen. Exzellente Lösung aus Praxis und Wissenschaft. Bandow, G. (Hrsg.). Forum Vision Instandhaltung, Band 15, Verlag Praxiswissen, Dortmund, S.17-42. Lange, U. (2005): Anforderungen an moderne IPSA-Systeme und ihre Anbieter – Verschiedene Systeme im Vergleich. In: Instandhaltungscontrolling und -budgetierung im Wandel. Biedermann, H. (Hrsg.). 19. Instandhaltungsforum, TÜV-Verlag, Köln, S.114f. VDI 2898 (1996): Verein Deutscher Ingenieure. DV-Einsatz in der Instandhaltung – Anforderungen und Kriterien, Düsseldorf. Wiedemann, M.; Wolff, D. (2015): Instandhaltung – Herausforderungen zur Optimierung der softwaretechnischen Unterstützung im Kontext von Indus-

TOP-Thema trie 4.0 (Teil 1). In: ZWF, Jg. 108, Nr.11, Carl Hanser Verlag, München, S.805808. Autoren: Dipl.-Ing. Gerd Kosar ist seit 2014 Projektmitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften an der Montanuniversität Leoben und beschäftigt sich im Rahmen seiner Dissertation mit Computerized Maintenance Management Sy-

stemen (CMMS). Er studierte Metallurgie an der Montanuniversität Leoben (20062013) und war von 2013 bis 2014 als Projektmitarbeiter am Institut für Werk stof f k unde und Schweißtechnik an der TU Graz tätig.

Dipl.-Ing. Gerd Kosar Projektmitarbeiter am Lehrstuhl für Wirtschafts- u. Betriebswissenschaften, Montanuniversität Leoben

Buchrezension

Roth, G.N., zur Steege, C./Excellent Lean Production

Deutsche MTM Vereinigung, S. 571, ISBN: 978-3-9809466-6-7

Das Buch verbindet die Lean-Philosophie mit dem Business Excellence Modell. Hohe Effizienz, gute Qualität, hohe Energieeffizienz und hohe Produktvielfalt werden durch dieses Konzept ebenso adressiert wie der ganzheitliche Ansatz zur Effektivitätssteigerung in Richtung Excellence Lean Production. Es bietet ein umfassendes Inhaltsmodell mit detailliert beschriebenen Implementierungsschritten. Besonders wertvoll sind die zahlreichen Fallbeispiele aus der Wirtschaft, die sowohl inhaltlich als auch in der Umsetzung Gestaltungshinweise geben. Praktiker aus der Industrie werden dieses Buch ebenso schätzen wie die Wissenschaft und Studenten. Eignung/Leserschaft Theorie Anwendung

1 (Anfänger) oooþo 5(Experten) 1 (nicht behandelt) ooþoo 5 (intensiv) 1 (nicht behandelt) ooooþ 5 (intensiv)

Empfehlung: erstklassig, sehr empfehlenswert

Hubert Biedermann

Telli van der Lei; Paulien Herder; Ype Wijnia/Asset Management

Springer; S. 172; € 157,96 ISBN: 978-94-007-2723-6

Für anlagenintensive Industrien wurden in jüngster Vergangenheit verschiedene Asset-Management-Methoden entwickelt um die Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen und den Anlagen-life-cycle zu verbessern. Insbesondere für die Anlagenentwicklungsphase, aber auch die Nutzungs- und Instandhaltungsphase wurden eine Vielzahl von Instrumenten und Methoden entwickelt. Das Buch gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung und Anwendung in Asset Management in Europa unter besonderer Berücksichtigung der life-cycle Perspektive. Eignung/Leserschaft Theorie Anwendung

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Empfehlung: erstklassig, sehr empfehlenswert

Hubert Biedermann

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Top-Thema

Foto: RWE AG

Bruno van den Heuvel

Condition Monitoring für eine Instandhaltung 4.0 Wenn der Begriff Industrie 4.0 die Vernetzung durch Internet-Technologien bedeutet von Produkten, Prozessen und Produktionsmitteln, die mit intelligenter Sensorik bestückt sind, und Instandhaltung 4.0 die umfassende Digitalisierung, Überwachung und Auswertung aller Produktionsanlagen anstrebt, dann muss Condition Monitoring in diesem Umfeld klare Aussagen machen, aus denen automatisch eindeutige Handlungsvorgaben für Produktion und Instandhaltung abgeleitet werden. Der Beitrag beschreibt einige wichtige Randbedingungen, technische Anwendungen sowie Möglichkeiten und Grenzen eines zeitgemäßen Condition Monitorings.

ie RWE Power AG ist eine deutsche Stromerzeugungsgesellschaft und verfügt im Rheinischen Braunkohlenrevier über eigene und langfristig nutzbare Braunkohlenvorräte, die im Tagebau mit einer kontinuierlichen Gewinnungs- und Fördertechnik abgebaut werden. Markenzeichen dieser Technik sind Schaufelradbagger, Bandförderanlagen und Absetzer sowie eine unternehmenseigene Schwerlasteisenbahn. Da für die Instandhaltung der Tagebauanlagen ca. 35 % der Primärkosten aufgewendet werden, stellt sie nicht nur einen wesentlichen Kosten-, sondern auch einen bedeutenden Wettbewerbsfaktor dar und wird als eine Kernaufgabe eingestuft und als Kernkompetenz strategisch und operativ ausgeführt. Dies betrifft alle vier Teilaspekte der Instandhaltung von der Wartung und Inspektion über die Instandsetzung bis zur Verbesserung. In diesem Umfeld besteht die Aufgabe des Condition Monitoring darin, durch Herleitung

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treffsicherer Zustandsinformationen die Festlegung angemessener Instandhaltungsentscheidungen für eine verlässliche Produktionsplanung zu unterstützt und so eine Einbindung in eine Instandhaltung 4.0 zu ermöglichen. Das im Unternehmen vorhandene Maschinendiagnostikerwissen zur Umsetzung einer vorausschauenden zustandsorientierten Instandhaltungsstrategie wird im Sinne eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses ständig erweitert durch eine Inspektion und Begutachtung aller ausgebauten und instand zu setzenden Komponenten. Auswahl von Instandhaltungsstrategien Wenn die technische Verfügbarkeit der Fördergeräte und Förderanlagen signifikant über dem tatsächlichen Zeitgrad liegt, kann der aktuelle Einsatz der Anlagen in einem immer volatileren „Strommarkt“ so gesteuert werden, dass zusätzliche Erlöse generiert bzw.

Energiekosten reduziert werden können, wenn kurzfristig und für einen begrenzten Zeitraum Tagebau-Produktionsanlagen stillgesetzt und der dann nicht benötigte Strom an der europäischen Strombörse EEX angeboten wird, wenn hier der Preis im Tagesverlauf stark angestiegen ist. Umgekehrt kann die Produktion genau dann forciert werden, wenn der Börsenstrompreis kurzfristig sehr niedrig ist. Die technische Verfügbarkeit der Anlagen wird durch eine risikobasierte und verfügbarkeits- bzw. zuverlässigkeitsorientierte Auswahl und Anwendung von angemessenen Instandhaltungsstrategien gewährleistet. Hierdurch sollen diejenigen Instandhaltungsaktivitäten ermittelt und durchgeführt werden, die nötig sind, um die geforderte Funktions- und Leistungsfähigkeit einer Maschine zu erhalten. Wenn im Rahmen der Strategieauswahl die Entscheidung für die zustandsorientierte Instandhaltungsstrategie

Top-Thema fällt, muss für den Teilaspekt der Inspektion unter Abwägung von KostenNutzen Gesichtspunkten eine für die betrachtete Maschine angemessene und aussagefähige Diagnosetechnik zur rechtzeitigen Entdeckung aller möglichen und relevanten Schadenstypen ausgewählt werden. Der Einsatz der diagnostisch inspektiven Instandhaltung erfordert zuverlässige Diagnosesysteme, zuverlässige Diagnoseergebnisse und umfangreiche Erfahrung bei der Festlegung des Zusammenhanges zwischen dem Messergebnis und dem Bauteilzustand. Die Umsetzung einer auf Messdaten basierenden zustandsorientierten Instandhaltungsstrategie setzt ein hohes Maß an anlagenspezifischen Kenntnissen und eine hochentwickelte Sensorik, Messdatenverarbeitung und Informationsgewinnung voraus. Für die Anlagen, Maschinen und Komponenten muss mit Hilfe geeigneter Überwachungs- und Diagnosetechniken der Zustand jederzeit bestimmt werden und bekannt sein, um ungeplante Stillstände zu vermeiden, mögliche Restlaufzeiten bis zu einer erforderlichen Instandsetzungsmaßnahme zu prognostizieren und diese möglichst im Schatten produktionstechnisch erforderlicher und geplanter Betriebsstillstände durchzuführen. Technische Diagnostik Die technische Diagnostik umfasst alle technischen Maßnahmen zum demontagelosen Ermitteln des Zustandes technischer Systeme während des Betriebs. Ziel der Diagnostik ist die quantitative Ermittlung des technischen Zustands und eine vorausschauende Bewertung der zukünftigen Entwicklung des Zustands. Um während des laufenden Betriebs Zustandsinformationen zu erlangen, erfasst man mit Hilfe einer geeigneten Messtechnik sogenannte Diagnosemerkmale, nämlich physikalische Messgrößen, die den technischen Zustand widerspiegeln und für die Zustandsbeurteilung des betrachteten Bauteils geeignet sind. Mit Hilfe eines Diagnosemodells (siehe Abb. 1) versucht man, den Zusammenhang zwischen der beobachteten Entwicklung eines messbaren Diagnosemerkmals und der eigentlich interessierenden Entwicklung des Zustandsmerkmals quantitativ zu beschreiben. Hierfür

Abbildung 1: Diagnosemodell mit Zustands- und Diagnosemerkmal sind ein hohes Maß an Expertenwissen und theoretischen Analysen erforderlich, da keine allgemeingültigen Grenz- oder Referenzwerte, Richtlinien oder Herstellerangaben zu zulässigen Werten bestimmter Messgrößen bzw. Diagnosemerkmalen existieren und weder physikalisch noch ingenieurmäßig allgemeingültig hergeleitet werden können. Condition Monitoring soll also mit geeigneten technischen Hilfsmitteln den Anlagenzustand erfassen, interpretieren und bewerten in Hinblick auf erforderliche Instandhaltungsmaßnahmen. Ferner sollen Informationen über Betriebsbelastungen und Maschinenzustände gewonnen werden zur Anlagenüberwachung, zur wissensbasierten, d.h. zur zeitnahen zustandsorientierten Instandsetzung und zur systematischen Verbesserung der Systeme, Komponenten und Prozesse. Damit das Condition Monitoring den Anspruch der automatischen Überwachung von Maschinen und Anlagen sowie der automatischen und rechtzeitigen Generierung treffender instandhaltungsrelevanter Diagnosen erfüllen kann, müssen aus der Vielzahl der

Messdaten die wenigen gewünschten Informationen herausgearbeitet werden mit einer sehr hohen Fehlererkennungsrate, allerdings ohne Fehlalarme zu generieren. Messdatenbasierte Herleitung von Instandhaltungsentscheidungen Eine der häufig angewendeten Methoden des Condition Monitoring ist die körperschallbasierte Maschinendiagnose, häufig auch „Schwingungsdiagnose“ genannt. Die Kernfrage lautet: „Wie kann man aufgrund des sich ändernden Diagnosemerkmals „Schwingbeschleunigung“ ein sich änderndes Zustandsmerkmal, z.B. Laufflächenpitting in einem Wälzlager, diagnostizieren, um so zuverlässig einen Schadens- von einem Gutzustand zu unterscheiden?“ Dazu ist vorab eine grundlegende und systematische Beschäftigung mit den möglichen Schädigungen von Wälzlagern, daraus resultierenden Körperschallemissionen und den unterschiedlichen Signalverarbeitungs- und Diagnosetechniken sinnvoll. Die VDI Richtlinie 3832 „Körperschallmessungen zur Beurteilung von Wälzla-

Abbildung 2: Wälzlagerdiagnose mit Kennwertmustern für einfache Wälzlagerungen

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Abbildung 3: Kennwertmuster unterschiedlich stark geschädigter Wälzlager gern in Maschinen und Anlagen“ gibt hierfür eine Reihe wertvoller Hinweise, indem sie aus diagnostischer Sicht zwischen wälzlagerinduzierter und wälzlagerfremder Körperschallanregung unterscheidet, was zu einer Einteilung der Verwendung von Wälzlagern bzw. von Maschinen in sogenannte einfache und in komplexe Wälzlagerungen führt. Um einfache Wälzlagerungen handelt es sich bei zweifach gelagerten Rotoren mit geringer Exzentrizität, z.B. bei Ventilatoren, Elektromotoren, Pumpen usw., die sich dadurch auszeichnen, dass bei diesen Maschinen keine weiteren Körperschallquellen existieren, die stärkere Schallemissionen erzeugen als die geschädigten Wälzlager selbst. Bei komplexen Wälzlagerungen befinden sich auf der rotierenden Welle oder integriert im Gehäuse zusätzliche und dominante wälzlagerfremde Körperschallquellen, z.B. Verzahnungen, die bereits im ungeschädigten Normalzustand deutlich größere Schallemissionen verursachen als geschädigte Wälzlager. Maschinendiagnose einfacher Wälzlagerungen Diese Tatsache muss zu unterschiedlichen Vorgehensweisen der Messsignalaufbereitung und –verarbeitung bei den beiden Ausführungsarten der Wälzlagerungen führen. So können für die Diagnose einfacher Wälzlagerungen breitbandige Kennwerte aus dem Zeit- und Frequenzbereich des gemessenen Körperschallsignals verwendet und interpretiert werden. Dies sind verschiedene Signalenergiekennwerte wie der Effektivwert der Schwinggeschwindigkeit, Effektivwerte von Schwingbeschleunigungsrohsignal und -hüllkurvensignal, ferner Betragsmaximalwerte, Crest-Faktor, KurtosisFaktor oder herstellerspezifische Werte wie SPM, BCU, SEE, Spike Energy usw.

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Viele dieser Kennwerte sind für sich alleine ungeeignet für die Wälzlagerzustandsdiagnose, erst aus der gleichzeitigen Betrachtung der Kennwerte und Merkmale (siehe Abb. 2) können Muster bestimmt werden, die auf einen bestimmten Schadenstyp und im Falle von Wälzlager-Laufflächenschäden auch auf ein Schadensmaß hinweisen, da diese sich in den unterschiedlichen Stadien ihrer Entwicklung in den Kennwerten und Mustern unterschiedlich ausprägen und in weiten Grenzen unabhängig sind von Lagerdrehzahl und Lagerlast. So kann auch bei einer einmaligen Messung aus dem Kennwertmuster (siehe Abb. 3) eine Aussage über die Schadensausprägung abgeleitet werden. Maschinendiagnose komplexer Wälzlagerungen Da bei komplexen Wälzlagerungen der wälzlagerinduzierte Körperschall i.d.R. wesentlich kleiner ist als der wälzlagerfremde, können hier natürlich keine breitbandigen Kennwerte von Beschleunigungs-Zeitsignalen herangezogen werden, die ja bevorzugt die dominante Körperschallquelle bewerten, sondern frequenzselektive Kennwerte für die Beurteilung der Amplituden aller Frequenzen, insbesondere der Erreger- bzw. Defektfrequenzen. Zur Konzentration auf die relevanten Frequenzen wird mit Hilfe einer sogenannten Signifikanzanalyse die Bedeutung jeder Amplitude relativ zu den Amplituden der benachbarten Frequenzen überprüft und gleichsam „normiert“. Diese Signifikanz-

analyse reduziert deutlich die Anzahl der Frequenzen, die anschließend dahingehend untersucht werden, ob sie den vorliegenden Erreger- bzw. möglichen Schadensfrequenzen zugeordnet werden können und ob bestimmte Muster wie z.B. Seitenbänder oder harmonische Strukturen erkennbar sind. Die so gefundenen signifikanten Frequenzen und Muster werden nun automatisch auf eine Vielzahl von wissens- und erfahrungsbasiert aufgestellten Regeln hin abgefragt und bewertet, um so einen vorliegenden Schaden zu detektieren und möglichst dessen Ausprägung abzuschätzen. Auf diese Weise kann für die Instandhaltung und die Produktion eine Information oder eine Handlungsempfehlung zum weiteren Vorgehen aufbereitet, eine klare Aussage über die verbleibende Restnutzungsdauer von Wälzlagern und Verzahnungen aber nicht abgeleitet werden. Autor: Jahrgang 1952; Nach dem Maschinenbaustudium an der RWTH Aachen war Dr.-Ing. Bruno van den Heuvel Leiter der Abteilung Maschinendynamik, Messtechnik bei der MEC Maschinenbau, Entwicklung und Consulting GmbH, Eschweiler und ist seit 1990 Oberingenieur und Leiter der Abteilung Diagnose/ Dienstleistungen des Technikzentrum Tagebaue der RWE Power AG. Zu den Aufgaben der Abteilung, zählen unter anderem Risikoanalysen und Auswahl von Instandhaltungsstrategien. Von 2008 bis 2013 hatte er einen Lehrauftrag der RWTH Aachen, Fakultät für Georessourcen und Materialtechnik. Seit 2010 hat er einen Lehrauftrag der FH Dortmund für das Fach: „Instandhaltung und Instandhaltungsmanagement“.

Dr.-Ing. Bruno van den Heuvel Oberingenieur und Leiter der Abteilung Diagnose/Dienstleistungen des Technikzentrum Tagebaue der RWE Power AG

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Foto: KNAPP AG

Manfred Fuchs

Trends & Entwicklungen im After Sales Service des Industrie 4.0-orientierten Anlagenbaus Das „Service 4.0TM“ der KNAPP AG verknüpft digitale und physikalische Service-Produkte und Service-Dienstleistungen in intelligenter Weise. Ziel ist es, alle notwendigen Service-Dienstleistungen zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Ort, in der notwendigen Menge und Qualität zur Verfügung zu stellen. Dies wird durch das System Monitoring & Managementsystem selbstständig durchgeführt. Aus dem Condition Monitoring entstehen die für die weitere Verwendung notwendigen Messdaten der Anlage. In der „KNAPP Red Box“ sind alle Referenz- und Bewertungsdaten für die Einleitung von Korrekturmaßnahmen hinterlegt. Das „KNAPP e-insight“ beherbergt Information der zur Verfügung stehenden Serviceleistungen, welche durch die „KNAPP Red Box“ Software effizient miteinander verknüpft werden. 1. Einleitung Die Firma KNAPP AG ist ein Anlagenbauer bzw. Systemintegrator und in der automatisierten Logistik von Warenumschlagplätzen tätig. Alle im folgenden Artikel beschriebenen Entwicklungen, Beschreibungen und Erfahrungen sind demnach auf diesem Tätigkeitsfeld basierend und auch dahingehend fokussiert und zu verstehen. Es ist wichtig, die Betreuung der Anlage über den gesamten Lebenszyklus zu entwickeln und nachhaltig zu gewährleisten. Im Weiteren wird es in der Zukunft extrem wichtig sein, Anlagen zu bauen, welche nicht nur dem heutigen Geschäftsmodell des Kunden entsprechen, sondern sich flexibel an die sich rasch ändernden Marktanforderungen der Kunden anzupassen. Ziel ist es, bei nahezu 100%iger Anlagenverfügbarkeit, voller Anlagenleistung und optimaler Anlagennutzung

extrem hohe Durchsatzleistungen in den Warenumschlagplätzen zu erreichen. Innovation, Flexibilität und Nachhaltigkeit sind daher nicht nur die Prämissen der KNAPP AG in den Bereichen Technik und Anlagenbau, sondern auch in den Bereichen ServiceProdukte und Service-Dienstleistungen sowie der Bereitstellung derer. 2. Was bedeutet Service für den Kunden Der Betreiber muss sowohl seine Anlage als auch deren operativen Betrieb immer den dynamischen Anforderungen des Marktes anpassen und sie während des Betriebes sowohl technisch als auch operativ betreuen. Anlagenstillstände sind fatal, können aber nicht vollständig ausgeschlossen werden. Das Ziel jeder Serviceleistung ist es, Stillstände auf ein Minimum zu reduzieren. Da-

her müssen diese Stillstände gesteuert werden, um sie in Zeitfenster zu transferieren, in denen sie den geringsten Schaden verursachen. 3. Was bedeutet Service für den Anlagenbauer KNAPP Schon während der Konzeptionsphase ist auf volle Flexibilität der Anlage Wert zu legen und im Weiteren auf die „Servicierbarkeit“ der Anlage über ihren gesamten Lebenszyklus. Innovative und modulare Aufbauweise verbunden mit standardisierten, jederzeit verfügbaren und angepassten Service-Produkten und Service-Dienstleistungen sind im Begriff „Service“ zukünftig zu vereinen! Service Excellence ist das Ziel der Mission des International Customer Services der KNAPP AG. In diesem Zusammenhang muss man sich mit den Themenschwerpunkten wie „Service-

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Top-Thema Einzelstück-Fertigung um- kommuniziert direkt mit der KNAPP zulegen. Red Box Software, um die in Echtzeit Das „Service 4.0TM“ gemessenen Anlagensystemdaten mit setzt auf den Entwick- den notwendigen Serviceleistungen lolungen von Industrie 4.0 gisch und intelligent zu verknüpfen. auf und verknüpft digitale und physikalische Service- 4.2 KNAPP Red Box Software Produkte und ServiceDienstleistungen intelli- Dieses System Monitoring & Managegent miteinander. mentsystem (SMMS) ist eine von der Die äußerst flexiblen KNAPP AG entwickelte Software, welService-Dienstleistungen che die aus dem Condition Monitoring der KNAPP AG werden erlangten Messdaten filtert, überarbeiAbbildung 1 Service Komplettprogramm durch innovative Werk- tet, analysiert und evaluiert. Zusätzlich KNAPP AG zeuge aus dem ASSIST 4.0- sind in der Red Box alle MTBFs (mean Kultur (wir leben Service!), schlanke, Programm unterstützt. time between failure) aller installierten effiziente und effektive Service-Pro- Das klar definierte Ziel des „Service Komponenten, die festgelegten KPIs dukte, richtiges Wissen am richtigen 4.0TM“ der KNAPP AG ist es, dem Kun- (key performance indicators) und alle Ort sowie passende Service-Produkte“ den alle notwendigen Service-Dienstlei- Schwellwerte und auch Grenzwerte jekonkret auseinandersetzen: stungen aus dem gesamten Service-Portfo- der einzelnen Messgröße gespeichert. Das Service Portfolio der Firma lio zum richtigen Zeitpunkt, am richtigen Die Software vergleicht die gemessenen KNAPP besteht nicht nur aus klassischen Ort, in der notwendigen Menge und der IST-Werte mit den hinterlegten VerServices, sondern befasst sich unter der notwendigen Qualität zur Verfügung zu gleichswerten und löst bei kritischen Kategorie „Innovation Pack“ mit der per- stellen. Nicht-Übereinstimmungen Alarme manenten Verbesserung, also auch dem Das „Service 4.0TM“ der KNAPP AG aus. Diese Alarme bewirken eine FestErkennen von Bedürfnissen im puncto ist ein Web-basierendes, visualisiertes legung notwendiger Eingriffsschritte. Service, der Entwicklung von neuen Service-Komplettprogramm, welches Service-Modellen und dem Hauptthe- im Hintergrund des Anlagensystems 4.3 Condition Monitoring ma „Service 4.0TM“, der trademark des permanent eigenständig arbeitet, Styrian Service Cluster, bei welchem die Kontroll-, Bewertungs- und Analyse- Beim Condition Monitoring (CM) KNAPP AG eine führende Rolle spielt. funktionen übernimmt, notwendige werden über verschiedenste Sensoren, Anlageneingriffe durch den Service- Messgeräte und Softwareelemente An4. „Service 4.0TM“ der KNAPP AG dienstleiter vorschlägt, kombiniert und lagendaten in Echtzeit aufgenommen im Weiteren auch initiiert und vom und gesammelt. Eine der wesentlichen Der Trend bewegt sich von „reaktiven Kunden über eine „Service-App“ inter- Basiselemente für das CM ist die genaue Services“ über „präventive Services“ kommunikativ angesprochen werden Unterteilung der Anlage in klar unterzu „prädiktiven Services“. Prädiktives kann. scheidbare, funktionelle Bereiche, um Service nützt die Vorteile des prävenDie resultierenden Ergebnisse der die Orte der Datenerfassung und die tiven Services und ergänzt sie mit einer Eingriffe in das Anlagensystem wer- eventuell notwendigen Eingriffspunkte lernenden Funktion, welche es ermög- den sowohl für die kontinuierliche an der Anlage eindeutig identifizieren licht, Stillstände durch die örtlichen Verbesserung des Betriebes der Anla- zu können. Einflüsse der Anlagenkomponenten ge als auch für die Verbesserung der In Abbildung 3 ist die Unterteilung vorherzusehen. Serviceprodukte und Dienstleistungen des Anlagenbereiches „Picking“ in ihre Der Begriff Industrie 4.0 beschreibt verwendet. Einzelkomponenten dargestellt. die Maschinensysteme und Industrieanlagen der neuersten Generation. Die 4.1 KNAPP e-insight KNAPP AG hat diese Neudefinition und Service App des Industrieanlagenbaues für ihre Logistiksysteme adaptiert und die darin KNAPP e-insight ist enthaltenen Themen für sich entspre- die Web-basierende chend interpretiert und ausgestaltet. KommunikationsMaschinen in Warenumschlagplät- plattform für Kunden zen werden darin dezentral gesteuert und Mitarbeiter der und zu semantischen Systemen ver- KNAPP AG. Über dinetzt. Es ist notwendig, dass alle Maschi- ese Plattform können nen und Anlagenkomponenten unter- alle Servicedienstleieinander ständig kommunizieren. Die stungen der KNAPP gesamte Produktion einer Industriean- AG und dazugehörige lage passt sich den Anforderungen des Informationen direkt Marktes an mit der Zielsetzung, die Ef- angesprochen werden. Abbildung 2 Logistikanlagensystem mit Hauptbefizienz einer Serienproduktion auf eine Das KNAPP e-insight reichen

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Abbildung 3 Unterteilung der Hauptbereiche in Komponenten Jede einzelne Komponente des Bereiches „Picking“ wird dann mit einem QR (quick response)-Code gekennzeichnet, welcher alle nötigen Informationen über diese Komponente enthält (wie genaue technische Informationen der Abbildung 4 Komponente und ErBeschriftung satzteile). der Anlagen- Durch diese Unterkomponenten teilung der Anlage in mit QR Codes eindeutig und klar definierte Einzelteile ist es möglich, die erlangten Messdaten eindeutig zuzuordnen, um die daraus abgeleiteten Maßnahmen punktgenau anwenden zu können. Abbildung 5 skizziert den prinzipiellen Ablauf des Condition Monitoring in ihren Schlüsselfunktionen. In den einzelnen Zonen der Anlage werden drei verschiedene Datengruppen in Echtzeit gemessen und aufgezeichnet. Diese immens große Anzahl an Messdaten durchläuft einen Filter in der speziell entwickelten KNAPP Red Box Software, werden dort bearbeitet, analysiert und evaluiert.

4.4 Technische Hotline Im Falle eines Anlagenstillstandes wird die technische Hotline sofort durch das SMMS verständigt und das Schadensbild dargestellt. Die Schadensbehebung wird mit dem Vorort verfügbaren Techniker in die Wege geleitet. 4.5 Computerised Maintenance Management System (CMMS) CMMS Werkzeuge werden für die Organisation von präventiven (im Weiteren auch von prädiktiven) Technikereinsätzen in Bezug auf Wartungen und Reparaturen verwendet. Neben den normalen Leistungsmerkmalen eines modernen CMMSWerkzeuges sind folgende Teilbereiche besonders hervorzuheben: Skill Matrix der Service-Techniker Verfügbarkeit der Service-Techniker Derzeitiger Standort der ServiceTechniker MTTR (mean time to repair) Information

Abbildung 5 Condition Monitoring Prinzip Skizze

Danach werden die evaluierten Daten über I S T-A n z e i g e n , A mp el s y s t eme und Vergleichsanzeigen auf den zur Verfügung stehenden smartdevices durch die ve r s c h ie d en e n DashboardFunktionen visualisiert.

4.6 ASSIST 4.0 Werkzeuge In dem von der EU geförderten Forschungsprogramm werden intelligente Hilfsmittel entwickelt, welche es ermöglichen, den vor Ort eingesetzten Techniker so effizient wie möglich ein-

zusetzen. Ein zentrales Element dieses Forschungsprojektes ist das KiSoft WebEye. Ausgestattet mit einem Industrie-PC, einer Kamera, einem Mikrophon bzw. Kopfhörer und einem See-ThroughDisplay ermöglicht das KiSoft WebEye, sowohl Information von entfernten Standorten als auch die Assistenz eines Spezialisten aus der Zentrale der KNAPP AG interaktiv in die Problemlösung einzubinden. 4.7 Ersatzteil-Logistik Die perfekt funktionierende Ersatzteilversorgung ist unter anderem ein wesentlicher Bestandteil einer exzellenten Servicedienstleistung. Es ist entscheidend, zu jeder Zeit sowohl den genauen Lagerbestand der Ersatzteile vor Ort zu wissen, als auch die notwendige Wiederbeschaffungszeit im Falle einer Unterversorgung benötigter Ersatzteile. Ein eigens dafür entwickeltes Ersatzteil-Managementsystem ermöglicht dies. 4.8 Wissensdatenbank Die Wissdatenbank setzt sich mit den Inhalten folgender Themen zusammen: Anleitungen zum Finden von Fehlern, Vorschläge zur Problemlösung, spezielle Erfahrungswerte zur Problembehebung, Berichte und Analysen zur Problembeseitigung in geordneter Weise, Anlagendokumentationen, Reparatur und Wartungsanleitungen, Trainingsunterlagen, OH&S Unterlagen, Wartungsberichte aus der Vergangenheit, Interaktiver Chatroom Alle diese Daten dienen zur Unterstützung der vor Ort-Techniker zur effizienten und effektiven Problembehandlung im Falle von Serviceeinsätzen. 4.9 Reporte Reporte aller Art wie Wartungsreporten, Hotline Berichten, Reporte über Umbauten an der Anlage, Qualitätsund OH&S-Berichte werden dort in geordneter Weise zur Verfügung gestellt. 4.10 Visualisierung KPIs (key performance indicators), Leistungsdaten der Anlage, Messgrößen aus der Anlage, Alarme, Grenzwertüberschreitungen sowie andere für den

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TOP-Thema Kunden interessante und wichtige Daten können mittels Visualisierung wie in einer Art Cockpit auf einem Endgerät wie Smartphone oder Tablet angezeigt werden. Alle Daten werden kontinuierlich innerhalb von 5 Minuten aktualisiert. 5. Praktische Anwendungsfälle bzw. Anlagezustände Drei grundsätzliche Anlagenzustände und die daraus abgeleiteten Maßnahmen können im Weiteren als ausreichend angesehen werden: Zustand „GRÜN“: Anlage weist keine Grenzwert- bzw. Schwellwert-Überschreitungen auf, es sind keine weiteren Maßnahmen nötig. Zustand „GELB“: Die Anlage weist eine Schwellwert-Überschreitung in einem genau definierten Anlagenbereich, an einer genau definierten Anlagenkomponente aus. Das SMMS alarmiert den lokalen Servicetechniker, der mit Hilfe des KiSoft Web-Eyes zur Problemzone geführt wird. Bei der fehlerhaften Anlagenkomponente angekommen, liest er über sein smart device den QR Code aus und erfährt die nötigen Informationen der Schwellwert-Überschreitung. Die problembehaftete Komponente kann/muss kontrolliert werden und weitere Schritte werden durch das Resultat der Untersuchung eingeleitet. Zustand „ROT“: Die Anlage weist eine Grenzwert-Überschreitung und damit einen Anlagenstillstand auf. Der loka-

le Servicetechniker wird zum Einsatzort geführt und die technische Hotline der KNAPP AG wird sofort durch das SMMS verständigt. Der VorortTechniker und die Hotline versuchen, das Problem gemeinsam unter Zuhilfenahme des KiSoft WebEyes und der audio-visuellen Bearbeitung der Anlagenkomponente zu beheben. Nötige Ersatzteilbestände im lokalen Lager werden kontrolliert und bei Bedarf von der Firma KNAPP bestellt und angeliefert. Bei Bedarf wird der nächstgelegene Techniker mit der notwendigen Ausbildung kontaktiert und zum Einsatzort beordert. 6. Schlusswort Durch die intelligente Verknüpfung digitaler und physikalischer ServiceProdukte und Service-Dienstleistungen als Inhalt des „Service 4.0TM“ der KNAPP AG wird ein neuer Meilenstein und Trend in der Bereitstellung von Services des Industrie 4.0-orientierten Anlagenbaues gesetzt. Das Anlagensystem der Zukunft kennt zu jedem Zeitpunkt den genauen „Gesundheitszustand“ seiner Komponenten und im Falle von für die Leistung kritischen Abweichungen sucht

Dipl.-Ing. Dr.mont. Manfred Fuchs, MBA Director International Customer Service, KNAPP AG und organisiert das System Monitoring & Managementsystem selbstständig die benötigten Services in der richtigen Kombination und Menge und auch zum richtigen Zeitpunkt. Der Kundennutzen der Services wird zusätzlich dahingehend ergänzt, dass jede einzelne vom Anlagenbauer zur Verfügung stehende Dienstleistung, auch ohne vorherige Ab- bzw. Zustimmung, zu jeder Zeit für ihn bereitstehen und punktgenau eingesetzt werden kann. Autor: Dipl.-Ing. Dr.mont. Manfred Fuchs, MBA Der Autor studierte Montanmaschinenbau, Fachrichtung Berg- und Erdölmaschinenbau an der Montanuniversität Leoben. Seit über 9 Jahren ist er bei der KNAPP AG als Director des Bereiches International Customer Service tätig und betreut mit seinem internationalen Team via 19 Niederlassungen und 4 Servicepartnern rund 2000 Logistikanlagen in mehr als 56 Ländern der Welt.

Uwe Dombrowski/Lean Development

Springer, S. 243, € 59,99 ISBN: 978-3-662-47421-1

Das Buch adressiert den Produktentstehungsprozess zur Freisetzung von Potenzialen in Effizienz und Effektivität und den Zielen Qualität, Zeit und Kosten. Hierzu werden bestehende Ansätze des Lean Development weiterentwickelt, vertieft und mit Praxisbeispielen versehen. Ein umfangreiches Kapitel widmet sich den Gestaltungsprinzipien von KVP über Standardisierung, Push- und PullPrinzip, Mitarbeiterorientierung, Null-Fehler-Prinzip, visuelles Management bis hin zu Frontloading. Ein weiteres Kapitel beschäftigt sich mit unterschiedlichen Einführungsstrategien die insbesondere für den Praktiker wertvolle Hinweise geben. Aktuelle Weiterentwicklungen runden das empfehlenswerte Buch ab. Eignung/Leserschaft Theorie Anwendung

1 (Anfänger) ooþoo 5(Experten) 1 (nicht behandelt) ooþoo 5 (intensiv) 1 (nicht behandelt) oooþo 5 (intensiv)

Empfehlung: gute Arbeit, empfehlenswert

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Hubert Biedermann

Top-Thema

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Andreas Mündler

MAINTENANCE AWARD AUSTRIA Der Preis für das exzellenteste Anlagenmanagement Österreichs „Eine gute Instandhaltung ist eine, die von ihrem Umfeld nicht wahrgenommen wird!“ Dieser Ausspruch beschreibt sehr gut das Dilemma, in welchem eine effektive und effiziente Instandhaltung steckt. Die „Feuerwehreinsätze“, in denen schwere Maschinenschäden die Produktion für Tage stillgelegt haben, wo die Instandhalter als Retter der Produktion gefeiert wurden und im Rampenlicht standen sind Geschichte, weil durch eine präventive und smarte Instandhaltung Maßnahmen im Vorfeld ergriffen wurden, damit solche „Feuerwehreinsätze“ nicht mehr auftreten. Damit besteht die Gefahr, dass die Instandhaltung und deren Tätigkeiten unterschätzt und nicht mehr gesehen werden. Deswegen wurde mit dem Maintenance Award Austria MA2 eine Initiative ins Leben gerufen, die die Bedeutung der Instandhaltung in den Unternehmen hervorstreicht, frei nach dem Motto: „Tu Gutes und sprich darüber“.

er österreichische Preis für das „exzellenteste Anlagen- und Instandhaltungsmanagement“ wurde 2011 von der österreichischen, technisch – wirtschaftlichen Vereinigung für Instandhaltung und Anlagenwirtschaft kurz ÖVIA ins Leben gerufen um jene Unternehmen auszuzeichnen, die den Wandel von der klassischen Instandhaltung hin zur lebenszyklus-orientierten, integrierten Anlagenbewirtschaftung erfolgreich vollzogen haben. Diese honorierten „best in class“ Unternehmen stellen durch ihr besonderes Engage-

ment den effizienten Kapitaleinsatz innerhalb ihrer Unternehmung sicher. Der Gewinner des MA² soll anderen Anlagenbetreibern als Benchmark wie auch als „Best Practice“ Beispiel dienen. Der Maintenance Award Austria wird jährlich im Rahmen des internationalen Forums für industrielle Instandhaltung (ÖVIA-Kongress) verliehen. Ziel des Maintenance Award Austria ist es, der Bedeutung der Instandhaltung Rechnung zu tragen und deren Beitrag zur Wettbewerbsfähigkeit von

Unternehmen zu würdigen. Damit wird der Instandhaltung auch in der Öffentlichkeit ein verstärktes Augenmerk gewidmet. Medienpartner garantieren die Öffentlichkeitswirkung, weitere Partner sind die Industriellenvereinigung sowie die Wirtschaftskammer. Der Nutzen für die teilnehmenden Unternehmen liegt in einer detaillierten Analyse des Anlagenmanagements und in der Ermittlung von Optimierungspotentialen. Weiters erhalten die Teilnehmer aussagekräftige Benchmark Daten. Ba-

Abbildung 1: XI Bewertungskategorien 44

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Top-Thema

Jahr Gewinner 2015 Eaton Industries GmbH 2014 Wien Energie GmbH 2013 MIBA Frictec GmbH 2012 SKF Österreich AG 2011 Constantia Teich GmbH Tabelle 1: Gewinner des MA2 sis hierfür sind die Daten von aktuell 50 Unternehmen, die bis dato an dem MA2 teilgenommen haben. Kategorien in denen der Preis verliehen wird 2

Maintenance Award Austria MA : Der MA2 bewertet nicht nur die Anlagenwirtschaft als alleinstehende Organisation, sondern auch deren Integration und Interaktion in und mit dem Leistungserstellungsprozess von Industrieunternehmen. Diese optimale Gestaltung gilt als Garant und Grundlage für eine effiziente und kundenorientierte Betriebsführung. Im Technologiemanagement können Unternehmen Wettbewerbsvorteile erzielen, wenn sie ihre Anlagen optimal einsetzen, nutzen und weiterentwickeln. In wettbewerbsintensiven Märkten ist die Entwicklung dynamischer Fähigkeiten zur Verbesserung und effizienten Nutzung der Anlagenstruktur von herausragender Bedeutung. Durch eine umfassende Bewertung in XI Kategorien gewährleistet das MA² – Assessment eine Betrachtung aller relevanten Managementfunktionen, siehe Abbildung 1. Somit liefert die Auswertung über alle teilnehmenden Unternehmen samt anschließenden Site-Visit der bestgereihten Teilnehmer als Ergebnis das Unternehmen mit dem exzellentesten Anlagenmanagement Österreichs, siehe Tabelle 1. Die Bewertung und Auszeichnung des eigenen Unternehmens ist ein Teil des Ergebnisses. Jedem Bewerber wird ein Standortübergreifender Benchmark mitgeliefert, dieser soll den Unternehmen einen „Status Quo“ ihres Anlagenmanagements geben und einen „Best Practice“ Vergleich mit dem Gewinner liefern, siehe Abbildung 2. In Abbildung 2 ist weiters die Entwicklung des Unternehmens zu erkennen, welches zum wiederholten Mal am MA2 teilgenommen hat. Im konkreten Fall wurden dem Unternehmen

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bei der erstmaligen Teilnahme 2012 Optimierungspotentiale aufgezeigt (rote, gestrichelte Linie) welche in diesem Fall in einzelnen Kategorien aufgegriffen und bis zur nächsten Teilnahme 2013 umgesetzt wurden (orange, gestrichelte Linie). 2013 wurden wiederum Potentiale aufgezeigt die bis zur Teilnahme 2014 (grüne Linie) realisiert wurden. MA2 Innovationspreis: Neben dem Maintenance Award Austria, welcher die Anlagenwirtschaft als Abbildung 2: Benchmark WienEnergie 2012, Ganzes bewertet, wird ein 2013 und 2014 Sonderpreis für das innovativste Produkt bzw. die innovativste Dieses Ziel wird über die Vertiefung Umsetzung eines Projektes im Bereich der Fragestellungen in den Kategorien des Anlagenmanagements vergeben. Ablauforganisation, IH Strategie, SchuMit diesem Sonderpreis wird die In- lung, Training und Zielsystem sowie novationskraft in diesem Bereich her- Controlling und Kennzahlen erreicht. vorgehoben und honoriert. Bewertet Zusätzlich wurde dem Fragebogen werden dabei insbesondere die Umset- ein neues Themengebiet mit Fragen zung, die Kosteneinsparung sowie der über Inhalte des Asset ManagementNeuigkeitswert. Bewerbungen können systems nach ISO 55000 hinzugefügt. unter anderem aus folgenden Themen- Durch die Beantwortung der Fragen gebieten kommen: bekommen die Firmen Auskunft, inwiefern sie „reif“ für ein Asset Ma Dienstleistung nagement System in Anlehnung an Technologie die 2014 in Kraft getretene Normen Managementsystem reihe ISO 55000 sind. Die Auswertung IT Lösung der Fragen dient im ersten Jahr rein statistischen Zwecken, gibt den UnterDer „neue“ MA² 2016 nehmen wie oben erwähnt Auskunft über deren Reifegrad und beeinflusst Der diesjährige MA2 steht im Zeichen die Unternehmensbewertung für den der Erneuerung. Das Ziel ist den Un- MA2 nicht. Den Teilnehmern wird in ternehmen, die bereits am MA2 teilge- Zukunft die Gelegenheit geboten, sich nommen haben, neue Anreize zu bie- auch auf diesem gänzlich neuen Gebiet ten um sich erneut zu bewerben. mit anderen zu messen.

Abbildung 3: Ablauf Bewerbung für MA2 und Innovationspreis

Top-Thema Teilnehmerkreis MA2

Industrieunternehmen mit in Österreich betriebenen und bewirtschafteten Anlagen Jeder Standort eines Unternehmens zählt als eigener Teilnehmer Nutzen der Teilnahme am MA2

Detaillierte Analyse des Anlagenmanagements der Teilnehmer

Ermittlung von Optimierungspotentialen durch die ÖVIA

Zugang zu Benchmark Daten Ablauf MA2 und Innovationspreis

Ausfüllen des Fragebogens durch die teilnehmenden Unternehmen (März 16 – Ende Juni 16) Auswertung der Fragebögen durch das Bewertungsteam und Ermittlung der besten Teilnehmer Site-Visits durch eine fachkundige Jury bei den bestgereihten Unternehmen (September 16) Preisverleihung am ÖVIA-Kongress (Oktober 16) Mediale Berichterstattung und Vorstellung der Gewinner und Finalisten

In der Fact Box sind die wichtigsten Daten und Eckpunkte für den MA2 zusammen gefasst. Weitere Informationen über den MA2 und die Teilnahme sind unter w w w. o e v i a . a t oder über direkten Kontakt zu dem Verantwortlichen Herrn Dr. Andreas Mündler, andreas.muendler@unileoben.ac.at erhältlich. Autor: Dipl.-Ing. Dr.mont. Andreas Mündler: Universitätsassistent am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften, Montanuniversität Leoben. Seit November 2015 ist Andreas Mündler am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften als Universitätsassistent tätig. Seine Forschungsschwerpunkte liegen aufgrund seiner

Dipl.-Ing. Dr.mont. Andreas Mündler Universitätsassistent am Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften, Montanuniversität Leoben Vorkenntnisse im Anlagen- und Produktionsmanagement. Andreas Mündler war nach seinem Studium Montanmaschinenwesen mit Schwerpunkt Automation an der Montanuniversität Leoben 12 Jahre in Produktionsbetrieben in der Stahlerzeugung, dem Anlagenbau, der Papierindustrie und der Pharmabranche tätig. Seine Einsatzgebiete waren der Aufbau und die Leitung von Abteilungen der Produktion und der Instandhaltung sowie die Leitung von Projekten. Promoviert hat Andreas Mündler berufsbegleitend 2009 im Bereich der Fördertechnik.

Call for Papers Technologiemanagement – Herausforderungen für Strategie und Management in WINGbusiness 03/2016 Beschreibung Das erfolgreiche Management von Technologien gewinnt für immer mehr Unternehmen an Bedeutung. Früherkennung, Bewertung, Planung und Entwicklung von Technologien werden dabei ebenso zu Schlüsselthemen wie der Aufbau einer Technologiestrategie, der Technologietransfer oder das Technologiemarketing. Heft 3/2016 widmet sich deshalb dem Technologiemanagement und den damit verbundenen Herausforderungen für Strategie und Management.

Wir laden Sie herzlich ein, Beiträge zu diesem Themenschwerpunkt einzureichen. Es können zwei unterschiedliche Beitragsarten übermittelt werden: Die Verfassung eines Textes als Bericht aus der Praxis. Die Einreichung eines wissenschaftlichen Beitrages in Form eines wissenschaftlichen Papers (WINGPaper mit Reviewverfahren; die Ergebnisse des Reviewverfahrens erhalten Sie 4-8 Wochen nach der Einreichfrist).

Hinweise für AutorInnen: Vorlagen zur Erstellung eines WINGPapers und konkrete Layout-Richtlinien sind als Download unter http://www.wing-online.at/de/wingbusiness/medienfolder-anzeigenpreise/ oder unter der e-mail office@wing-online.at verfügbar. Bitte senden Sie Ihre Beiträge als PDF an office@wing-online.at. Annahmeschluss: 30.06.2016

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Uninachriten

Foto: WBW, Leoben

Alfred Kinz

Die Österreichische technisch-wissenschaftliche Vereinigung für Instandhaltung und Anlagenwirtschaft - ÖVIA

ie ÖVIA versteht sich als neutrale, unabhängige Wissensplattform und Netzwerk. Gegründet im Jahr 1989 verfolgt sie das Ziel, alle Aktivitäten auf dem Gebiet der Instandhaltung zwischen technisch-wissenschaftlichen Vereinen und der Industrie zu koordinieren. Mit internationalen Institutionen werden Kontakte gepflegt und durch branchenspezifische Arbeitsgruppen das Fachwissen auf diesem Gebiet gefördert. Diese Zielsetzung ist deshalb so wichtig, weil das Instandhaltungs-Know-How als wichtiger Teil des anlagenwirtschaftlichen Gesamtkonzeptes mit der zunehmenden Flexibilisierung und Automatisierung in der Produktion Schritt halten muss. Eine Zusammenarbeit auf diesem Gebiet, in einer Vereinigung wie der ÖVIA, unterstützt hierbei sowohl die partizipierenden Unternehmen als auch die Forschungsinstitutionen bei der Weiterentwicklung der Instandhaltung und Anlagenwirtschaft. Beginnend mit dem ersten österreichischen Instandhaltungskongress im

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Jahr 1985 hat die ÖVIA die Entwicklung der Instandhaltung in Österreich über die Grenzen hinaus maßgeblich mitgestaltet. Die Förderung des Austauschs zwischen Scientific Community und Industrie erfolgte unter anderem durch: Abhaltung eines jährlichen zweitägigen Fachkongresses Durchführung von Forschungsaufgaben im Bereich der Grundlagenforschung und der angewandten Forschung Praktische Erprobung von Neuerungen im Bereich der Instandhaltung und Anlagenwirtschaft Bildung und Moderation von Arbeitsgruppen zur Bearbeitung spezifischer Problemstellungen Herausgabe von Berichten in diversen Medien über neueste Forschungsergebnisse und Trends, sowie Wissenswertes aus dem Bereich der Anlagenwirtschaft Durchführung von Ausbildungen und Seminaren

Kontakte und Mitgliedschaft bei Institutionen gleicher oder ähnlicher Zielsetzung im In- und Ausland Organisation von Veranstaltungen zum Erfahrungsaustausch Verleihung des „Maintenance Award Austria“ MA² - der Preis für das exzellenteste Anlagenmanagement Österreichs Damit konnten in den letzten 30 Jahren zahlreiche Meilensteine der Instandhaltung erreicht und mitgeprägt werden (siehe Abbildung). Mit über 50 namhaften österreichischen Industriebetrieben, darunter auch die drei größten heimischen Unternehmen OMV, voestalpine und Borealis (laut Industriemagazinranking 2015), wächst das Netzwerk der ÖVIA kontinuierlich und wird auch in Zukunft maßgeblich dazu beitragen, den Stellenwert der Instandhaltung und Anlagenwirtschaft hervorzuheben. Nähere Informationen zur ÖVIA finden Sie unter http://www.oevia.at.

Uninachrichten

Alle Fotos BWL

Ulrich Bauer, Hans Jörg Gress

Walter Veit – Wegbereiter und Orientierungsgeber Am 14. März 2016 hat em. Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Walter Veit seinen irdischen Lebensweg im Kreise seiner engsten Familie beendet. Wie kaum ein anderer hat er speziell die Wirtschaftsingenieursausbildung an der TU Graz geprägt und war wohl ein markanter Orientierungspunkt für viele Generationen von Studierenden, aber auch Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern Walter Veit und die TU Graz Geboren 1929 in Graz, erlebte er den Krieg noch als Soldat und Kriegsgefangener. Nach der Matura 1948 begann er seine berufliche Laufbahn in einer Zimmerei und inskribierte daneben als Werksstudent an der Technischen Hochschule in Graz das Bauingenieurstudium. Von 1960 bis 1963 arbeitete er als halbbeschäftigte wissenschaftliche

Hilfskraft am Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie unter Prof. Pietsch. Nach seinem Studienabschluss war er von 1963 bis 1969 Universitätsassistent an diesem Institut, wo er 1969 promovierte. In diesem Jahr wechselte er an das neu gegründete Institut für Baubetrieb und Bauwirtschaft unter der Leitung von Prof. Aita, an dem er habilitierte. 1973 erfolgte die Berufung zum ordentlichen Universitätsprofessor an das Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie an der TU Graz, das er bis zu seiner Emeritierung im Herbst 1996 leitete. Zusätzlich übernahm er zahlreiche akademische Funktionen wie Studienkommissionsvorsitzender, Dekan der Maschinenbaufakultät (1978 – 1980) und war als Höhepunkt seiner akademischen Laufbahn in der Zeit von 1980 bis 1984 Rektor, Prä- und Prorektor an der Technischen Universität Graz. Hier gelang es ihm aufgrund seiner strategischen Weitsicht, seiner Umsetzungsstärke und seiner unvergleichlichen Beziehungsarbeit zum Ministerium, den Grundstein für viele zukunftswei-

sende Projekte und für die positive Gesamtentwicklung „seiner“ TU Graz zu legen. Durch seine umgängliche, begeisternde und gleichzeitig bodenständige Art konnte er auch so manchen Skeptiker überzeugen und die Menschen „ins Boot holen“. Walter Veit – der Menschenfreund Walter Veit war aber nicht nur eine der markantesten Führungspersönlichkeiten an der TU Graz, sondern hatte auch eine besondere Nähe zu den Menschen. Vielen Generationen von Studierenden bleibt er als begeisternder Lehrer in Erinnerung, der großen Wert auf solide Grundlagen und Umsetzbarkeit legte und dabei sowohl die fachliche als auch die menschliche Seite vermittelte. Walter Veit war aber auch ein ganz besonderer Chef. Er gehörte zu den seltenen Menschen, die eine natürliche persönliche Autorität ausstrahlen, ohne auf die Hierarchie verweisen zu müssen. Er ließ großen Raum für Selbstverantwortung und schuf damit eine hohe Leistungsbereitschaft und Leistungsfähigkeit bei jedem Einzel-

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Uninachrichten und öffentlichen Stellen unterstützten diese Bemühungen wirkungsvoll.

nen. Da machte er keinen Unterschied zwischen studentischen Mitarbeiter/ innen, Wissenschaftler/innen und Verwaltungspersonal. Und er hatte stets einen wachen Blick und ein offenes Ohr für die Nöte der Menschen und half ohne viel Aufhebens, wo er konnte.

eine der prägendsten Persönlichkeiten. Im Jahr 1964 stellte er zusammen mit den weiteren Proponenten Harald

Von 1974 bis 1990 fungierte Walter Veit als Vizepräsident des Verbandes, viele Jahre erfolgte die administrative Führung des WING an seinem Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie. Er intensivierte den Kontakt zum deutschen Verband der Wirtschaftsingenieure mit den Professoren Wagon und Baumgarten an der TU Berlin und war damit ein Wegbereiter für die internationale Verbindung unseres Verbandes. Seine starke Verbundenheit zum WING zeigte er auch durch die fortlaufend rege Teilnahme an den Verbandsveranstaltungen im lebendigen Kontakt mit Studierenden und Absol-

Wagner, Horst Assam, Manfred Seiffert und Peter Yaldez den Antrag zu dessen Gründung und widmete sich fortan mit großer Begeisterung der erfolgreichen Entwicklung des Verbandes. Dabei lagen ihm insbesonders der Aufbau des Berufsbildes „Wirtschaftsingenieur“ in Wissenschaft und Wirtschaft und dessen Zulassung als Ziviltechniker am Herzen. Seine hervorragenden Kontakte zu Industrie

venten und Absolventinnen. So wird Walter Veit allen Wirtschaftsingenieurkolleginnen und –kollegen nicht nur als hervorragender akademischer Lehrer, sondern auch als Mensch mit hoher Empathie und ausgeprägtem Frohsinn in Erinnerung bleiben. Er wird in den Herzen derjenigen weiterleben, die ihn gekannt haben und ein Stück des Weges mit ihm gehen durften.

Wissenschaftler mit Praxisbezug Walter Veit hat unter sehr schwierigen Bedingungen sein Studium neben seinem Beruf als Zimmermann absolviert, was ihn nachhaltig geprägt hat. Stets suchte er wissenschaftliche Lösungen für die Problemstellungen in der Praxis und baute ausgezeichnete Wirtschaftsund Industriekontakte auf. Er war beispielsweise Pionier bei der Einführung von Industrie-Diplomarbeiten und die Entwicklung gab ihm Recht. Industriearbeiten sind heute von der TU Graz nicht mehr wegzudenken. Dieser Praxisbezug schließt auch die Themenstellungen von Dissertationen mit ein, die heute mehr denn je einen wichtigen Beitrag zur anwendungsorientierten wissenschaftlichen Forschung der TU Graz liefern. Walter Veit und der WING Für den Österreichischen Verband der Wirtschaftsingenieure war Walter Veit

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Uninachrichten

Foto: WBW, Leoben

Alfred Kinz

29. internationaler Instandhaltungskongress der ÖVIA – Smart Maintenance mit Teilnehmerrekord

er ÖVIA Kongress ist die richtungsweisende Fachveranstaltung zum Thema Instandhaltung in Österreich. Im Oktober 2015 fand die zweitägige Veranstaltung bereits zum 29. Mal statt. Mit rund 20 internationalen Referenten aus Wirtschaft und Wissenschaft und insgesamt über 100 Teilnehmern konnte ein Teilnehmerrekord erzielt werden. Der Kongress wird als Benchmark im Instandhaltungsbereich wahrgenommen.

Highlights waren unter anderem Vorträge von Vertretern österreichischer Top-Unternehmen, darunter AT&S Technikvorstand Heinz Moitzi mit seinem Beitrag über die Herausforderungen von Industrie 4.0 in der technologisch hochkomplexen Leiterplattenindustrie. Knapp Vorstand Gerald Hofer stellte die neuesten Serviceinnovationen für den Betrieb von Lagerlogistiksystemen unter höchsten Verfügbarkeitsanforderungen vor.

Zum Thema Smart Maintenance wurden verschiedene Implikationen von Industrie 4.0 aus der Sicht der Instandhaltung betrachtet. In wissenschaftlich fundierten und praxisorientierten Vorträgen standen Themenfelder wie mobile Instandhaltung, Informationstechnologien, Ersatzteilmanagement, Condition Monitoring und neueste arbeitswissenschaftliche Erkenntnisse im Mittelpunkt.

Ein weiterer Höhepunkt im Rahmen des Kongresses ist alljährlich die Verleihung des österreichischen Instandhaltungspreises „Maintenance Award Austria“. EATON Industries konnte sich, mit einem hochentwickelten Anlagenmanagement, knapp vor MAGNA Steyr Fahrzeugtechnik durchsetzen und gewann den MA² 2015. Zum Kongress erschien wie immer ein Buch im TÜV Verlag (ISBN 978-3-

8249-1950-5), in welchem sämtliche Vortragsinhalte in Langfassung zu lesen sind. Jubiläumskongress 2016 Am 5. und 6. Oktober 2016 findet der ÖVIA Kongress bereits zum dreißigsten Mal statt. Unter dem Topthema Lean Smart Maintenance werden nationale und internationale Referenten aus Wirtschaft und Wissenschaft Best Practice Themen und aktuelle Forschungsergebnisse vorstellen. Der Fokus wird auf effizienz- und effektivitätssteigernden Lösungen für die Instandhaltung und das Anlagenmanagement in Zusammenhang mit Industrie 4.0 liegen. Die Verleihung des neu gestalteten Maintenance Award Austria an einen österreichischen Industriebetrieb wird am Abend des 5. Oktober erfolgen. Nähere Informationen und Anmeldungen auf http://www.oevia.at.

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Uninachrichten

Foto: WBW, Leoben

Martha Mühlburger

Professor Dr. Hubert Biedermann - 20 Jahre Leitung Lehrstuhl für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften

rofessor Biedermann studierte an der Montanuniversität Leoben Hüttenwesen mit dem Studienzweig Betriebs- und Energiewirtschaft und habilitierte im Fachgebiet Industriebetriebslehre. Nach einer Industrietätigkeit bei den Montanwerken Brixlegg ist er an die Montanuniversität zurückgekehrt und wurde 1995 als Professor für Wirtschaft- und Betriebswissenschaften berufen. Professor Biedermann war dreimal Vizerektor der Montanuniversität und hat als solcher die Umsetzung des

UG2002 in der Zuständigkeit für Finanzen und Controlling mitgestaltet. Unter seiner Federführung wurden die Schwerpunkte des Lehrstuhls Anlagen- und Produktionsmanagement, Nachhaltigkeits- und Energiemanagement, Qualitätsmanagement, Risikound Sicherheitsmanagement, Generic Management, Technologie- und Innovationsmanagement, Wissensmanagement und Petroleum Ökonomie auf- und ausgebaut. Dem Aus- und Weiterbildungsangebot wurde besonderes

Augenmerk gewidmet, hervorstehend sind die Ausbildung zum TPM-Expert, das akkreditierte MBA Programm Generic Management und der ÖVIAKongress. Professor Biedermann hat in vielen Belangen Pionierarbeit geleistet. Die 1. WBW Wissensbilanz war die erste eines deutschsprachigen Universitätsinstitutes, dafür wurde dem WBW 2002 der Speyer Qualitätspreis verliehen. Weiters wurde das WBW als erstes Universitätsinstitut im deutschsprachigen Raum nach ISO 9001 zertifiziert und es wurde der AQA Award in der Kategorie „NonProfit-Organisationen“ an das Institut für Wirtschafts- und Betriebswissenschaften an die Montanuniversität Leoben geholt. Professor Biedermann hat maßgeblich dazu beigetragen, dass an der Montanuniversität das Fachgebiet der Industrielogistik etabliert wurde. Professor Biedermann ist Herausgeber vieler Publikationen und Bücher. Anlässlich des 20jährigen Jubiläums erschien das Buch Industrial Engineering und Management - Beiträge des Techno-Ökonomie-Forums der TU Austria.

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Foto: Julian Fischer

Helmut Gabriel Schwarze

ESTIEM Council Meeting 2015 Abschlussbericht

om 15. bis zum 22. November 2015 war Europa zu Gast in der Hauptstadt Österreichs. Genauer gesagt: Studenten aus ganz Europa, von Portugal bis Moskau, fanden sich zum Council Meeting in Wien ein. Das Council Meeting (nachfolgend CM genannt) ist die Generalversammlung von ESTIEM (European Students of Industrial Engineering and Management), einem Verein der Studenten des Wirtschaftsingenieurswesens. Während des CM waren in etwa 430 Studenten aus 80 Universitäten von 31 Nationen anwesend. ESTIEM ist mit seinen vielen Mitgliedsuniversitäten eine sehr multikulturelle Organisation. Es ist eine Organisation in der Professionalität und Freundschaft vereint sind. Das Studium des Wirtschaftsingenieurswesens unterscheidet sich von Land zu Land, manchmal auch von Universität zu Universität. Die ESTIEM Mitglieder werden sowohl in Wirtschaft als auch in Technik ausgebildet. Es finden sich die Fachrichtungen Informatik, Marketing, Elektrotechnik, Maschinenbau und weitere. Abgehalten wurde das CM im Kuppelsaal, einem Saal der Technischen Universität Wien, die heuer ihr 200 jäh-

riges Bestehen feierte. Ziel dieser Versammlung ist, demokratisch über wichtige Entscheidungen abzustimmen, die das europaumspannende Netzwerk in die Zukunft führen sollen. Neben Präsentationen, Debatten und Abstimmungen waren jedoch auch Unternehmen ein wichtiger Bestandteil der Konferenz. Die Sponsoren waren beim CM zu Gast und informierten die Teilnehmer über die aktuellen Tätigkeiten der jeweiligen Firmen mittels Präsentationen oder am firmeneigenen Messestand. Die Firma Schindler, ein Schweizer Unternehmen, stellte den Stand der Technik im Aufzugsbau und der Fahrtreppenkonstruktion dar. Kaeser Kompressoren Österreich ist führender Druckluftanbieter und stellte diverse Anwendungen vor. Die Wirtschaftskammer Österreich ging insbesondere auf die Möglichkeiten zur Förderung von jungen Start-Up Unternehmen ein. „Clean Sky“ (Public Private Partnership between the European Commission and the European aeronautics industry) stellte innovative Forschungsprogramme vor, um Luftverschmutzung und Lärmbelastung im Luftverkehr zu minimieren und damit die Umweltbedingungen der Welt

zu verbessern. Das TU Wien Racing Team stellte den Teilnehmern des CM ihr selbst entworfenes Rennfahrzeug vor und gab interessante Einblicke in die „Formula Student“, einem Wettbewerb in der Universitäten ein Rennauto konstruieren, selbst bauen und gegeneinander in verschiedenen Disziplinen konkurrieren. Gemäß dem inoffiziellen Motto „work hard, play hard“ gab es neben der sehr strikten Zeiteinteilung während des CM auch Raum für Zerstreuung. Bei der International Night, brachte jede Nation traditionelle Speisen und Getränke mit. Beim großen Galadinner, das den Abschluss der Veranstaltung markierte, hat die Stadt Wien im Fuhrgassl-Huber zum Bankett geladen, mit Cocktailkleid bzw. Mascherl oder Krawatte. Die gezogene Bilanz des Council Meetings in Wien ergab, dass es das größte Council Meeting war, das es je in ESTIEM gab. Von Firmen wurde die reibungslose Organisation gelobt und die getroffenen Entscheidungen während dieser Konferenz stellen die Weichen für ein erfolgreiches nächstes Jahr für ESTIEM.

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Fachartikel Andreas Maggele

Von der Theorie zur Praxis: Smart Maintenance

mart Maintenance, die – durch digitale Technologien unterstützte – intelligente Instandhaltung, ist auch in stahlproduzierenden Unternehmen kein Fremdwort mehr. Im Gegenteil, sie ist entscheidend für eine konkurrenzfähige und nachhaltige Produktion. Die Produktionsmaschinen sind alle mit einem zentralen Rechner verknüpft und geben entweder regelmäßig oder ständig Auskunft über ihren Zustand. Durch diese Rückmeldungen kann der Instandhaltungsplan einer Maschine individuell angepasst und gleichzeitig die Summe aller Instandhaltungsaktivitäten optimiert werden. Die Datenauswertung kann darüber hinaus bei Auslastungsanalysen oder Investitionsentscheidungen nützlich sein. Das klingt in der Theorie gut, aber wie läuft das in der Praxis? Die wesentliche Herausforderung für Unternehmen ist die Produktionsressourcen digital zu

erfassen und die erzeugten Daten zielorientiert zu analysieren. Bei Böhler Bleche GmbH & Co KG wird mit Hochdruck daran gearbeitet, die Instandhaltung auf Smart Maintenance um- beziehungsweise auszubauen. Das Ziel ist, von einer kalenderbasierten zu einer zustandsbasierten Instandhaltung zu gelangen. Dies betrifft über 500 Produktionsressourcen. Bei neuen Maschinen wird bereits jetzt darauf geachtet, dass sie mit einer Reihe von Sensoren ausgestattet sind. Beim Walzgerüst z.B. werden Drehmomente, Schwingungen und Lagertemperaturen aufgezeichnet. Durch die Analyse der Daten will man die Produktion noch materialschonender machen. In einem weiteren Schritt soll das Ersatzteilmanagement optimiert werden. Dazu wurde ein Feldversuch gestartet, bei dem für eine ausgewählte Maschinengruppe in Absprache mit Meistern

und Vorarbeitern zustandsbasierte Wartung und Ersatzteilmanagement betrieben werden sollen. Die Konstruktionszeichnungen der Maschinen werden bereits im ERP-System verwaltet. Im Endausbau soll ein Anlagentechniker mit einem Tablet-Computer vor der Maschine stehen und die gewünschten Daten abrufen können. Die Praxis bei Böhler Bleche zeigt, dass Smart Maintenance in der steirischen Industrie angekommen ist und verstärkt Aktivitäten zur Sicherung des zukünftigen Unternehmenserfolgs im Umfeld von Industrie 4.0 gesetzt werden.

Leute/Köpfe

Dipl.-Ing. Dr.techn. Alfred Fürst Mit Anfang 2015 übernahm Alfred Fürst die Leitung der Abteilung Risikomanagement und energiewirtschaftliches Controlling der KELAG-Kärntner ElektrizitätsAG. Zu seinen Aufgaben zählen die Entwicklung und Koordination des Konzernrisikomanagements der KELAG und das Controlling der energiewirtschaftlichen Aktivitäten der KELAG im Bereich Energiehandel und Energievertrieb. Ebenso ist er mit seinem Team für die Entwicklung und Betreuung der ETRM (Energy Trading and Risk Management) Software zuständig. Alfred Fürst studierte Wirtschaftsingenieurwesen für das Maschinenbau an der TU Graz. Im Anschluss an sein Studium war er als Universitätsassistent am Institut für Betriebswirtschaftslehre und Betriebssoziologie bei Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Ulrich Bauer tätig, wo er auch seine Promotion absolvierte.

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WINGnet

WING to your success

WINGbusiness Impressum

…wir sind für Sie garantiert von Nutzen …

Medieninhaber (Verleger) Österreichischer Verband der Wirtschaftsingenieure Kopernikusgasse 24, 8010 Graz ZVR-Zahl: 026865239

Gerade in Zeiten wie diesen stellen ein reizvoller Workshop, das Verteilen von lukrativen Flyern oder eine interessante Firmenpräsentation effiziente und kostengünstige Möglichkeiten zur Werbung für Unternehmen in Fachkreisen dar.Hervorzuheben ist der Zugang zur Technischen Universität als Innovations- und Forschungsstandort der besonderen Art, denn im Zuge von Bachelor- und/oder Masterarbeiten können Sie Studenten in Ideen für Ihre Firma miteinbeziehen und mit ihnen innovative Lösungen ausarbeiten. Nicht zuletzt wird auf diesem Weg auch für die Zukunft vorgesorgt. Denn schließlich sind es die heutigen Studenten der Technischen Universität, die morgen als Ihre Kunden, Händler oder Lieferanten fungieren. Mit WINGnet-Werbemöglichkeiten kann man diese nun schon vor dem Eintritt in das Berufsleben von sich und seiner Firma überzeugen und somit eine gute Basis für eine langfristige und erfolgreiche Zusammenarbeit schaffen. WINGnet Wien veranstaltet mit Ihrer Unterstützung Firmenpräsentationen, Workshops, Exkursionen sowie individuelle Events passend zu Ihrem Unternehmen. WINGnet Wien bieten den Studierenden die Möglichkeit- zur Orientierung, zum Kennenlernen interessanter Unternehmen und Arbeitsplätze sowie zur Verbesserung und Erweiterungdes universitären Ausbildungsweges. Organisiert für Studenten von Studenten.Darüber hinaus bietet WINGnet Wien als aktives Mitglied von ESTIEM (European Students

Editor Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr. Siegfried Vössner E-Mail: voessner@tugraz.at Redaktion/Layout Chefin vom Dienst & Marketingleiterin: Mag. Beatrice Freund Tel. +43 (0)316 873-7795, E-Mail: office@wing-online.at Redakteure Dipl.-Ing. Julia Soos E-Mail: julia.soos@tugraz.at Dipl.-Ing. Thomas Böhm E-Mail: thomas.boehm@tugraz.at Dipl.-Ing. Harald Wipfler E-Mail: harald.wipfler@tugraz.at Dipl.-Ing. Julia Brugger BSc E-Mail: julia.brugger@tugraz.at Dipl.-Ing. Alfred Kinz E-Mail: alfred.kinz@wbw.unileoben.ac.at Mag. Dipl.-Ing. Lena Paar E-Mail: lena.paar@tugraz.at Anzeigenleitung/Anzeigenkontakt Mag. Beatrice Freund Tel. +43 (0)316 873-7795,E-Mail: office@wing-online.at

of Industrial Engineering and Management) internationale Veranstaltungen und Netzwerke. In 24 verschiedenen Ländern arbeiten 66 Hochschulgruppen bei verschiedenen Aktivitäten zusammen und treten so sowohl untereinander als auch zu Unternehmen in intensiven Kontakt. Um unser Ziel - die Förderung von Studenten - zu erreichen, benötigen wir Semester für Semester engagierte Unternehmen, die uns auf verschiedene Arten unterstützen und denen wir im Gegenzug eine Möglichkeit der Firmenpräsenz bieten. Die Events können sowohl in den Räumlichkeiten der TU Wien als auch an dem von Ihnen gewünschten Veranstaltungsort stattfinden. Weiters können Sie die Zielgruppe individuell bestimmen. Sowohl alle Studienrichtungen als auch z.B. eine Festlegung auf Wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen ist möglich. Außerdem besteht die Möglichkeit eine Vorauswahl der Teilnehmer, mittels Ihnen vorab zugesandten Lebensläufen, zu treffen. Auf unserer Webseite http://www.wing-online.at/de/wingnetwien/ finden Sie eine Auswahl an vorangegangenen Events sowie detaillierte Informationen zu unserem Leistungsumfang WINGnet Wien: Theresianumgasse 27, 1040 Wien, wien@wingnet.at ZVR: 564193810

Druck Universitätsdruckerei Klampfer GmbH, 8181 St. Ruprecht/Raab, Barbara-Klampfer-Straße 347 Auflage: 2.500 Stk. Titelbild: Fotolia WING-Sekretariat Kopernikusgasse 24, 8010 Graz, Tel. (0316) 873-7795, E-Mail: office@wing-online.at WING-Homepage: www.wing-online.at Erscheinungsweise 4 mal jährlich, jeweils März, Juni, Oktober sowie Dezember. Nachdruck oder Textauszug nach Rücksprache mit dem Editor des „WINGbusiness“. Erscheint in wissenschaftlicher Zusammenarbeit mit den einschlägigen Instituten an den Universitäten und Fachhochschulen Österreichs. Der Wirtschaftsingenieur (Dipl.-Wirtschaftsingenieur): Wirtschaftsingenieure sind wirtschaftswissenschaftlich ausgebildete Ingenieure mit akademischem Studienabschluss, die in ihrer beruflichen Tätigkeit ihre technische und ökonomische Kompetenz ganzheitlich verknüpfen. WING - Österreichischer Verband der Wirtschaftsingenieure ist die Netzwerkplattform der Wirtschaftsingenieure. ISSN 0256-7830

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SAVE THE DATE

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weitere Informationen unter: KWWS ZZZ ZLQJ RQOLQH DW NRQJUHVV

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Von Donawitz in die Welt: Stahl ist unsere Materie

Ob in Seilbahnen, High-Tech-Bahnschienen oder in Fahrzeugen weltweit: Die vielfältigen Leistungen der voestalpine Stahl Donawitz kann man auf jedem Kontinent erfahren – und das seit 1834. Entscheidend dabei ist die hohe Qualität unserer Stahllösungen. Diese werden immer weiter entwickelt und mit umweltschonenden Technologien in einem der modernsten Hüttenwerke der Welt produziert. So generieren wir den Vorsprung, auf den sich unsere Kunden und Mitarbeiter auch morgen verlassen können.

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