Ist zustandsorientierte Instandhaltung dasselbe wie vorausschauende Instandhaltung?

Zustandsorientierte Instandhaltung und vorausschauende Instandhaltung sind miteinander verwandt, aber nicht dasselbe. Bei der zustandsorientierten Instandhaltung (CBM) wird eine Instandhaltungsmaßnahme ausgelöst, wenn ein überwachter Parameter einen definierten Schwellenwert überschreitet. Die vorausschauende Instandhaltung (PdM) geht noch einen Schritt weiter, indem sie mithilfe von Datenanalysen und Algorithmen prognostiziert, wann ein Ausfall wahrscheinlich eintreten wird, noch bevor ein Schwellenwert überschritten wird. Es ist wichtig, diesen Unterschied zu verstehen, da die beiden Strategien für industrielle Fertigungsbetriebe unterschiedliche Kosten, Komplexitätsgrade und Nutzen mit sich bringen.

Was löst eine Instandhaltungsmaßnahme in der zustandsorientierten Instandhaltung aus?

Bei der zustandsorientierten Instandhaltung (CBM) wird eine Instandhaltungsmaßnahme ausgelöst, wenn Echtzeit-Sensordaten zeigen, dass der Zustand einer Anlage einen vordefinierten Grenzwert überschritten hat. Dieser Grenzwert kann beispielsweise ein Temperaturwert an einem Kältemaschinenaggregat, die Schwingungsamplitude einer rotierenden Maschine oder der Differenzdruck über einem Filter sein. Sobald der Messwert den festgelegten Schwellenwert überschreitet, wird ein Arbeitsauftrag erstellt und ein Techniker entsandt.

Das ist es, was CBM von der herkömmlichen zeit- oder kalendergesteuerten vorbeugenden Instandhaltung (PM) unterscheidet. Anstatt alle 90 Tage einen Wartungstermin zu planen, ohne den tatsächlichen Zustand der Anlage zu berücksichtigen, greift CBM erst dann ein, wenn die Anlage signalisiert, dass sie Aufmerksamkeit benötigt. Das Ergebnis sind weniger unnötige Wartungseinsätze und ein geringeres Risiko, zu spät einzugreifen.

Zu den gängigen Parametern, die im Rahmen industrieller CBM-Programme überwacht werden, gehören:

Schwingungen und akustische Emissionen bei rotierenden Maschinen
Ergebnisse der Ölanalyse an Getrieben und Kompressoren
Temperaturunterschiede an Wärmetauschern und Prozesskühlsystemen
Messwerte für Überhitzung und Unterkühlung in Kältekreisläufen
Stromaufnahme von Motoren und VRF-Anlagen

Die Stärke von CBM liegt in seiner Einfachheit. Die Regeln sind klar: Liegt der Messwert über X, muss gehandelt werden. Diese Klarheit sorgt für eine unkomplizierte Umsetzung und macht es den Außendiensttechnikern leicht, das System zu verstehen und ihm zu vertrauen.

Inwiefern geht die vorausschauende Instandhaltung über die Zustandsüberwachung hinaus?

Die vorausschauende Instandhaltung (PdM) geht über die zustandsbasierte Überwachung hinaus, indem sie Muster in historischen Daten und Echtzeitdaten analysiert, um einen Ausfall vorherzusagen, bevor ein Schwellenwert überschritten wird. Während die zustandsbasierte Überwachung (CBM) auf ein Signal reagiert, antizipiert die vorausschauende Instandhaltung dieses – das System bewertet, wie sich ein Parameter entwickelt, und nicht nur, wo er sich gerade befindet.

Beispielsweise könnte die Lagertemperatur eines Kältemaschinenaggregats heute noch deutlich innerhalb der zulässigen Grenzwerte liegen. Ein Vorhersagemodell könnte jedoch erkennen, dass der Anstieg in den letzten drei Wochen dem Muster eines Lagers entspricht, das in der Regel innerhalb von 14 Tagen ausfällt. Der Arbeitsauftrag wird bereits jetzt erstellt und nicht erst, wenn der Alarm ausgelöst wird.

Diese zukunftsorientierte Fähigkeit stützt sich auf Modelle des maschinellen Lernens, statistische Analysen und oft große Mengen historischer Anlagendaten. Dieser Datenbedarf ist auch der Grund, warum die vorausschauende Instandhaltung schwieriger umzusetzen ist als die zustandsorientierte Instandhaltung (CBM). Sie erfordert saubere, strukturierte Anlagenhistorien und genügend Ausfallereignisse im Datensatz, aus denen das Modell lernen kann. Für anlagenintensive Industriebetriebe, die komplexe Maschinen betreiben, erfordert der Aufbau dieser Grundlage Zeit und Investitionen.

Sobald die Daten ausgereift sind, ist der Nutzen beträchtlich. Vorausschauende Instandhaltung kann ungeplante Anlagenausfälle wirksamer reduzieren als CBM allein und bietet mehr Spielraum für die Planung von Reparaturen während einer geplanten Produktionsunterbrechung statt in einer Notsituation.

Was ist der Unterschied zwischen zustandsorientierter Instandhaltung und vorausschauender Instandhaltung?

Der wesentliche Unterschied zwischen zustandsorientierter Instandhaltung (CBM) und vorausschauender Instandhaltung (PdM) besteht darin, zu welchem Zeitpunkt die jeweilige Strategie greift. Bei der CBM wird auf einen aktuellen Zustand reagiert – einen Sensorwert, der einen festgelegten Grenzwert bereits überschritten hat. Die vorausschauende Instandhaltung prognostiziert einen zukünftigen Zustand – einen Verschlechterungstrend, den ein Algorithmus erkennt, bevor ein Schwellenwert überschritten wird. Beide stützen sich auf Sensordaten, nutzen diese jedoch auf unterschiedliche Weise.

Hier ist ein direkter Vergleich der beiden Ansätze:

Auslösemechanismus: CBM greift ein, wenn ein Sensorwert einen festgelegten Schwellenwert überschreitet. Die vorausschauende Instandhaltung greift ein, wenn ein Algorithmus einen Verschleißtrend erkennt, der wahrscheinlich zu einem Ausfall führen wird.
Datenanforderungen: Für CBM werden aktuelle Sensorwerte und festgelegte Grenzwerte benötigt. Für die vorausschauende Instandhaltung sind historische Ausfalldaten, Trendanalysen und häufig auch Modelle des maschinellen Lernens erforderlich.
Komplexität der Umsetzung: CBM lässt sich relativ unkompliziert implementieren. Die vorausschauende Instandhaltung erfordert hingegen mehr Infrastruktur, einen höheren Reifegrad der Datenverarbeitung und oft auch Fachwissen.
Handlungsvorlaufzeit: CBM gibt Ihnen ein Signal, wenn bereits eine Verschlechterung vorliegt. Die vorausschauende Instandhaltung gibt Ihnen ein Signal Tage oder Wochen, bevor die Verschlechterung kritische Ausmaße annimmt.
Implementierungskosten: CBM verursacht geringere Anschaffungskosten. Die vorausschauende Instandhaltung erfordert zwar höhere Anfangsinvestitionen, kann jedoch langfristig größere Einsparungen bei ungeplanten Ausfallzeiten erzielen.

Keiner der beiden Ansätze ist in jedem Fall überlegen. Die richtige Wahl hängt von der Kritikalität der Anlage, den Kosten ungeplanter Ausfallzeiten und dem Reifegrad Ihrer Dateninfrastruktur ab.

Welche Instandhaltungsstrategie ist für Ihren Betrieb die richtige?

Die richtige Instandhaltungsstrategie hängt von drei Faktoren ab: der Kritikalität der Anlagen, den Ausfallkosten und dem aktuellen Reifegrad Ihrer Daten. Für die meisten industriellen Fertigungsbetriebe ist die zustandsorientierte Instandhaltung der praktische Ausgangspunkt, wobei die vorausschauende Instandhaltung das Ziel ist, sobald die Datenbasis geschaffen ist.

Ziehen Sie eine zustandsorientierte Instandhaltung zunächst in Betracht, wenn:

Sie wollen sich vom rein zeitbasierten Projektmanagement lösen und benötigen eine klare, regelbasierte Alternative
Die Historie Ihrer Anlagendaten ist lückenhaft oder inkonsistent
Ihr Team benötigt ein System, das Techniker verstehen und anwenden können, ohne dass eine fachliche Interpretation erforderlich ist.
Sie verwalten eine breite Palette von Anlagentypen, darunter Fernübertragungseinheiten (RTUs), Kessel und Prozesskühlanlagen

Vorausschauende Instandhaltung ist die lohnendere Investition, wenn ungeplante Ausfallzeiten schwerwiegende finanzielle Folgen nach sich ziehen, Ihre Anlagendaten sauber und strukturiert sind und Sie über die Ressourcen verfügen, um die Analyseebene auf Basis Ihrer Überwachungsinfrastruktur selbst aufzubauen oder zu erwerben. In der Automobilfertigung beispielsweise können ungeplante Ausfallzeiten Kosten in Millionenhöhe pro Stunde verursachen. In dieser Größenordnung macht sich die Investition in vorausschauende Instandhaltung schnell bezahlt.

Das schlimmste Szenario ist der Versuch, vorausschauende Instandhaltung ohne die dafür erforderliche Datendisziplin durchzuführen. Schlecht trainierte Modelle erzeugen Fehlalarme, untergraben das Vertrauen der Techniker und führen oft dazu, dass der Betrieb aus Frustration wieder zur reaktiven Instandhaltung zurückkehrt.

Können zustandsorientierte und vorausschauende Instandhaltung Hand in Hand gehen?

Ja – zustandsorientierte Instandhaltung und vorausschauende Instandhaltung ergänzen sich gut, und ihre Kombination ist der Ansatz, auf den die meisten ausgereiften Industriebetriebe hinarbeiten. Die zustandsorientierte Instandhaltung bietet ein zuverlässiges, regelbasiertes Sicherheitsnetz. Die vorausschauende Instandhaltung ergänzt dies um eine Ebene vorausschauender Intelligenz.

In der Praxis ergänzen sich die beiden Strategien an verschiedenen Punkten der Lebensdauer einer Anlage. CBM erkennt akute Anomalien schnell – wie beispielsweise einen plötzlichen Anstieg der Überhitzung, der auf ein Kältemittelleck hindeutet. Die vorausschauende Instandhaltung erkennt sich langsam entwickelnde Trends, die erst nach Wochen einen Schwellenwertalarm auslösen würden, wie beispielsweise den allmählichen Verschleiß der Lager eines Kompressors.

Durch die parallele Ausführung beider Prozesse wird zudem die Datengrundlage geschaffen, die Vorhersagemodelle benötigen. Jeder durch einen Zustand ausgelöste Arbeitsauftrag fügt einen beschrifteten Datenpunkt hinzu: So sah die Anlage aus, bevor sie gewartet werden musste. Im Laufe der Zeit wird dieser Datensatz zum Trainingsmaterial für präzisere Vorhersagealgorithmen.

Die praktische Herausforderung besteht darin, eine Außendienstplattform zu haben, die beide Arbeitsabläufe bewältigen kann, ohne dass separate Systeme eingerichtet werden müssen, die die Techniker verwalten müssen. Wenn eine Zustandswarnung ausgelöst wird oder ein Vorhersagemodell ein Risiko signalisiert, muss der Arbeitsauftrag den richtigen Techniker erreichen, wobei die entsprechende Anlagenhistorie, die Sicherheitsdokumentation und die Checkliste für die vorbeugende Instandhaltung beigefügt sein müssen – unabhängig davon, ob der Techniker online ist oder an einem Standort ohne Netzempfang arbeitet.

Wie Gomocha zustandsorientierte und vorausschauende Instandhaltungsmaßnahmen unterstützt

Für Wartungsteams in der Fertigungsindustrie, die komplexe, hochwertige Anlagen verwalten, ist die Kluft zwischen einer guten Instandhaltungsstrategie und einem guten Ergebnis fast immer ein Problem der Umsetzung. Die Strategie ist festgelegt. Die Sensoren sind installiert. Doch der Arbeitsauftrag gelangt an den falschen Techniker, die Anlagengeschichte ist im ERP-System vergraben oder die Checkliste für die vorbeugende Instandhaltung passt nicht zum jeweiligen Anlagentyp. Genau dort liegen die Ursachen für ungeplante Ausfallzeiten – und genau dieses Problem soll unsere Plattform beseitigen.

Bei 13 Kunden und 177.484 Arbeitsaufträgen konnten wir eine Reduzierung der ungeplanten Ausfallzeiten um 41 % verzeichnen – genau das ist das Ergebnis, auf das CBM- und vorausschauende Instandhaltungsprogramme abzielen. So sieht dies in der Praxis für Produktionsbetriebe aus, die eine der beiden Strategien umsetzen:

Offline-fähige mobile App: Techniker können direkt in der Produktionshalle auf den vollständigen Anlagenverlauf, Aufzeichnungen zu Dichtheitsprüfungen und Checklisten für die vorbeugende Wartung zugreifen – auch ohne Netzempfang. Dies trägt direkt zu der um 19 % höheren Erstbehebungsquote bei, die wir feststellen, wenn Techniker am Einsatzort über die richtigen Unterlagen verfügen.
No-Code-Workflow-Designer: Betriebsteams konfigurieren Wartungschecklisten nach Anlagentyp – sei es ein Kältemaschinenaggregat, ein VRF-System oder ein Heizkessel –, ohne auf die IT warten zu müssen. Die Workflows passen sich an, wenn sich Ihre Wartungsstrategie weiterentwickelt.
ERP-Integration: Dank nativer Integrationen mit AFAS und Microsoft Dynamics sowie Konnektoren für SAP und JDE werden Zustandswarnungen und vorausschauende Arbeitsaufträge direkt in Ihre bestehenden Systeme übernommen, ohne dass eine manuelle Neueingabe erforderlich ist.
Speziell für anlagenschwere Industriebetriebe entwickelt: Unsere Außendienstplattform wurde für Unternehmen konzipiert, die Techniker zu komplexen, hochwertigen Anlagen entsenden – sie ist keine Abwandlung eines generischen FSM-Tools.

Wenn Sie herausfinden möchten, wo Ihr derzeitiger Instandhaltungsbetrieb die größten Einbußen verzeichnet, ist die Effizienzbewertung der richtige Ausgangspunkt. Dabei werden Ihre aktuellen Arbeitsabläufe mit Ihren Daten zu Ausfallzeiten und Erstbehebungsquoten abgeglichen und die Maßnahmen mit dem größten Nutzen ermittelt, die Sie umsetzen können, ohne sich zunächst auf die Einführung einer Plattform festlegen zu müssen. Erfahren Sie mehr über unseren Ansatz für den Außendienst in der industriellen Fertigung und machen Sie den ersten Schritt hin zu einem Instandhaltungsbetrieb, der tatsächlich zu Ihrer Strategie passt.

Häufig gestellte Fragen

Wie viele Sensordaten benötige ich eigentlich, bevor ich ein zustandsorientiertes Instandhaltungsprogramm starte?

Sie benötigen keinen großen historischen Datensatz, um mit CBM zu beginnen – das ist einer der entscheidenden Vorteile gegenüber der vorausschauenden Instandhaltung. Sie benötigen zuverlässige Echtzeit-Sensorwerte und klar definierte Schwellenwerte für jeden überwachten Parameter, die sich häufig aus OEM-Spezifikationen, Branchenstandards oder den Erfahrungen von Technikern ableiten lassen. Beginnen Sie mit Ihren Anlagen von höchster Kritikalität, ermitteln Sie Basiswerte im Normalbetrieb und legen Sie anhand dieser Basiswerte Ihre anfänglichen Alarmschwellen fest. Sie können die Schwellenwerte jederzeit verfeinern, sobald Sie im Laufe der Zeit Betriebsdaten gesammelt haben.

Was sind die häufigsten Fehler, die Betriebsabteilungen bei der erstmaligen Einführung der zustandsorientierten Instandhaltung begehen?

Der häufigste Fehler besteht darin, Schwellenwerte zu konservativ festzulegen, was zu übermäßigen Warnmeldungen führt, die Techniker überfordert und das Vertrauen in das System schnell untergräbt. Knapp dahinter folgt die Überwachung zu vieler Parameter auf einmal, bevor das Team in der Lage ist, konsequent darauf zu reagieren. Fangen Sie klein an – wählen Sie drei bis fünf kritische Parameter für Ihre Anlagen mit dem höchsten Risiko aus – und stellen Sie sicher, dass der Prozess funktioniert, bevor Sie ihn ausweiten. Stellen Sie außerdem sicher, dass Ihr Arbeitsauftrags-System vom ersten Tag an mit Ihrer Überwachungsplattform verbunden ist; eine Zustandswarnung, die nicht automatisch einen Arbeitsauftrag auslöst, ist nur Lärm.

Wie lange dauert es in der Regel, die für die vorausschauende Instandhaltung erforderliche Datenbasis aufzubauen?

In den meisten industriellen Betrieben dauert der Aufbau eines ausreichend ausgereiften Datensatzes zum Trainieren zuverlässiger Vorhersagemodelle 12 bis 24 Monate konsequenter, sauberer Sensordatenerfassung – bei Anlagen mit seltenen Ausfällen manchmal sogar länger. Der Zeitrahmen hängt stark von der Anzahl der Ausfallbeispiele in Ihrem Datensatz ab, da Modelle des maschinellen Lernens ausreichend beschriftete Ausfallinstanzen benötigen, um Verschleißmuster genau zu erkennen. Die parallele Durchführung eines zustandsorientierten Instandhaltungsprogramms (CBM) während dieses Zeitraums ist der effizienteste Ansatz, da jeder durch das CBM ausgelöste Arbeitsauftrag zu einem gekennzeichneten Datenpunkt wird, der das Training Ihres Vorhersagemodells beschleunigt.

Lässt sich die vorausschauende Instandhaltung auf alle Arten von Anlagen anwenden, oder eignen sich manche Anlagen besser für die zustandsorientierte Überwachung?

Nicht alle Anlagen rechtfertigen die Investition in vorausschauende Instandhaltung. Am überzeugendsten ist die Wirtschaftlichkeitsanalyse bei Anlagen mit hoher Kritikalität und hohen Wiederbeschaffungskosten, bei denen ungeplante Ausfälle schwerwiegende finanzielle oder sicherheitsrelevante Folgen haben – man denke dabei an große Industriekühlanlagen, kritische Kompressoren oder Motoren in Produktionslinien. Bei Anlagen mit geringerer Kritikalität wie Standard-HLK-Anlagen, kleineren Pumpen oder ergänzenden Prozessanlagen liefert die zustandsorientierte Instandhaltung oder sogar eine optimierte zeitbasierte vorbeugende Instandhaltung in der Regel eine bessere Kapitalrendite. Ein praktischer Ansatz besteht darin, Ihr Anlagenportfolio nach Kritikalität und Ausfallkosten zu staffeln und dann jeder Stufe die passende Strategie zuzuweisen, anstatt einen einheitlichen Ansatz pauschal anzuwenden.

Was soll ich tun, wenn ein Vorhersagemodell eine Warnmeldung ausgibt, der Techniker die Anlage jedoch überprüft und keinen Fehler feststellt?

Falschalarme sind ein normaler Bestandteil der vorausschauenden Instandhaltung in der Anfangsphase und sollten als Feedback und nicht als Fehlschläge betrachtet werden. Protokollieren Sie jede Fehlmeldung zusammen mit den Prüfergebnissen des Technikers und speisen Sie diese Informationen wieder in das Modell ein – auf diese Weise verbessert der Algorithmus im Laufe der Zeit seine Genauigkeit. Verlangen Sie kurzfristig von den Technikern, ihre Befunde detailliert zu dokumentieren, anstatt den Arbeitsauftrag einfach abzuschließen, da diese Notizen zu wertvollen Trainingsdaten werden. Wenn Fehlalarme so häufig auftreten, dass sie das Vertrauen der Techniker untergraben, sollten Sie erwägen, die Schwelle für die Alarmempfindlichkeit des Modells vorübergehend anzuheben, während Sie weitere beschriftete Daten sammeln, um es neu zu trainieren.

Wie kann ich die wirtschaftlichen Argumente für die Umstellung von der zeitbasierten vorbeugenden Instandhaltung auf die zustandsorientierte Instandhaltung darlegen?

Das überzeugendste Geschäftsargument konzentriert sich auf drei messbare Kosten, die Ihrem Finanzteam bereits am Herzen liegen: Kosten für Notfallreparaturen, ungeplante Produktionsausfälle und unnötiger Arbeitsaufwand für die vorbeugende Instandhaltung an Anlagen, die keine Wartung benötigten. Rufen Sie die Arbeitsaufträge der letzten 12 bis 24 Monate ab und berechnen Sie, wie viel Prozent Ihrer Notfallreparaturen an Anlagen erfolgten, die einem regulären vorbeugenden Wartungsplan unterlagen – diese Differenz entspricht den direkten Kosten der blinden Flecken der zeitbasierten Wartung. Kombinieren Sie dies mit Ihren durchschnittlichen Kosten pro Stunde ungeplanter Ausfallzeiten und einer realistischen Schätzung der vorbeugenden Wartungseinsätze, die durch CBM entfallen würden, und Sie erhalten in der Regel ein überzeugendes ROI-Argument, ohne spekulative Einsparungen prognostizieren zu müssen.

Müssen wir unser bestehendes ERP- oder CMMS-System ersetzen, wenn wir eine zustandsorientierte oder vorausschauende Instandhaltung einführen wollen?

Nein – und jeder Anbieter, der Ihnen etwas anderes behauptet, sollte Sie stutzig machen. Sowohl CBM- als auch vorausschauende Instandhaltungsstrategien sind am effektivsten, wenn die Überwachungs- und Warnebene direkt in Ihr bestehendes ERP- oder CMMS-System integriert wird, anstatt dieses zu ersetzen. Das Ziel besteht darin, dass Zustandswarnungen und vorausschauende Arbeitsaufträge automatisch in das System einfließen, das Ihre Planer und Techniker bereits nutzen, und zwar zusammen mit der vollständigen Anlagenhistorie und Dokumentation. Geben Sie Außendienst- und Wartungsplattformen den Vorzug, die native Integrationen mit Ihren aktuellen Systemen bieten – sei es SAP, Microsoft Dynamics, AFAS oder andere –, um parallele Arbeitsabläufe zu vermeiden, die den Verwaltungsaufwand erhöhen und zur Datenfragmentierung führen.