Erfolg durch Lean Smart Maintenance (E-Book, PDF)

Bausteine und Wege des Wandels, 31. Instandhaltungs-Forum
 
 
TÜV-Verlag
  • 1. Auflage
  • |
  • erschienen am 11. Januar 2018
  • |
  • 248 Seiten
 
E-Book | PDF ohne DRM | Systemvoraussetzungen
978-3-7406-0270-3 (ISBN)
 
Kostendruck, Individualisierung und Komplexität stehen an der Spitze der Trends, denen sich Unternehmen stellen müssen. Von höchster Relevanz sind zudem die Digitalisierung von Geschäftsprozessen, die Transparenz in der Wertschöpfungskette sowie die Prozessvernetzungen. Innovative Technologiekonzepte sind treibende Kräfte der digitalen Transformation; prädiktive Analysen, mobiler Datenzugriff sowie Sensorik zur Anlagenüberwachung werden in den nächsten Jahren zunehmen. Dies führt zu veränderten Kompetenzanforderungen und damit verbunden zu angepassten Geschäftsmodellen hin zur "lernenden" Instandhaltung. Insgesamt erwachsen aus diesem Trend erhebliche Chancen für dieselbe, die es zu ergreifen gilt.

Dieses Buch steht daher im Zeichen von aktuellen Erfolgsmodellen und praxisorientierten Vorgehensweisen im Kontext der digitalen Transformation. Die vorgestellten Lösungen
resultieren in einer Steigerung der Effektivität bzw. der Effizienz und in etlichen Fällen auch in einer Erhöhung der Unternehmenswertschöpfung. Das Zusammenspiel einer
"lernenden" Instandhaltung mit einem adaptierten Lean-Ansatz ergibt ein Geschäftsmodell, das den wachsenden Herausforderungen entspricht: "Lean Smart Maintenance".

Der Tagungsband richtet sich an Führungskräfte und Mitarbeiter aus den Bereichen Produktion, Instandhaltung und Qualitätsmanagement sowie an Wissenschaftler und Forscher in diesen Bereichen. Er stellt die neuesten Forschungs- und Umsetzungserkenntnisse aus führenden Industrieunternehmen und renommierten Forschungsinstitutionen vor. In den einzelnen Beiträgen werden unter anderem folgende Schwerpunkte thematisiert:

· Schadens- und Schwachstellenanalyse
· Datenanalyse und -management
· Management- und Geschäftsmodelle
· Personalqualifikation und Arbeitsorganisation
· Wissensmanagement
· Life Cycle Management
· Informationsmanagement
· Predictive Maintenance
  • Deutsch
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  • Der Tagungsband richtet sich an Führungskräfte und Mitarbeiter aus den Bereichen Produktion, Instandhaltung und Qualitätsmanagement sowie an Wissenschaftler und Forscher in diesen Bereichen.
PDF, Dateigröße 8,91 MB
  • 8,70 MB
978-3-7406-0270-3 (9783740602703)
3740602708 (3740602708)
weitere Ausgaben werden ermittelt
1 - Titel [Seite 1]
1.1 - Impressum [Seite 5]
2 - Inhaltsverzeichnis [Seite 6]
3 - Autorenverzeichnis [Seite 8]
4 - Anlagenübergreifende Dateninfrastruktur zur proaktiven Instandhaltung und Prozessverbesserung [Seite 12]
4.1 - 1 Motivation - Warum überhaupt Daten erfassen? [Seite 12]
4.2 - 2 Einsatzgebiete eines Messsystems [Seite 13]
4.3 - 3 Ein vierphasiges Vorgehensmodell zur Prozessanalyse als Grundlage für Prozessoptimierung [Seite 15]
4.4 - 4 Zentrale Plattform zur Realisierung des vierphasigen Vorgehensmodells [Seite 16]
4.5 - 5 Anforderungen an Datenerfassung und Datenaufzeichnung [Seite 17]
4.6 - 6 Von der Ad-hoc-Analyse zur automatisierten Kennwertbildung [Seite 21]
4.7 - 7 Zusammenfassung [Seite 23]
5 - Lean Smart Maintenance - Controlling [Seite 24]
5.1 - 1 Einleitung [Seite 24]
5.2 - 2 Lean Smart Maintenance [Seite 24]
5.3 - 3 Schwachstellenanalyse [Seite 28]
5.3.1 - 3.1 Bereiche der Schwachstellenanalyse [Seite 29]
5.3.2 - 3.2 Arten und Methoden der Schwachstellenermittlung [Seite 30]
5.3.3 - 3.2.1 Kenngrößenbezogene Schwachstellenidentifikation [Seite 30]
5.3.4 - 3.2.2 Schadensstatistikbezogene Schwachstellenidentifikation [Seite 31]
5.3.5 - 3.2.3 Kausalitätsbezogene Schwachstellenermittlung [Seite 32]
5.4 - 4 Umfassende Schwachstellenanalytik im LSM-Konzept [Seite 33]
5.4.1 - 4.1 CMMS-gestützte Schwachstellenanalyse [Seite 34]
5.4.2 - 4.2 Erweiterte Schwachstellenanalyse durch Big Data Analytics [Seite 36]
5.5 - 5 Literatur [Seite 36]
6 - Meilensteine auf dem Weg zur Smart Maintenance [Seite 38]
6.1 - 1 Einleitung [Seite 38]
6.2 - 2 Die Instandhaltungsstrategie [Seite 38]
6.3 - 3 Optimierung des Instandhaltungssystems als Basis einer kontinuierlichen Verbesserung [Seite 39]
6.4 - 4 Implementierung des Instandhaltungssystems als mobile Anwendung [Seite 40]
6.5 - 5 Total Energy Management als Datenbasis für Predictive Maintenance [Seite 40]
6.6 - 6 Entwicklung einer Hüllkurvensystematik für die Früherkennung von Maschinenstörungen [Seite 41]
6.7 - 7 Entwicklung und Implementierung von innovativen Instandhaltungsmethoden [Seite 41]
6.8 - 8 Nutzung des Big Data Tools "Splunk" als effizientes Analyse- und Visualisierungssystem [Seite 42]
6.9 - 9Zukünftige Herausforderungen für eine smarte und effiziente Instandhaltung [Seite 43]
7 - Effizienzsteigerung in der Instandhaltung [Seite 44]
7.1 - 1 Einleitung [Seite 44]
7.2 - 2 Ausgangssituationen [Seite 46]
7.3 - 3 Optimierungsansatz [Seite 47]
7.4 - 4 Durchführung der Transformationen [Seite 48]
7.4.1 - 4.1 Instandhaltungssysteme bei der HKM [Seite 48]
7.4.2 - 4.2 Entwicklung des Standards in den Pilotbereichen [Seite 51]
7.4.3 - 4.3 Der Standardprozess für IH-Betriebe [Seite 52]
7.4.4 - 4.4 Der Standardprozess für Werkstattbetriebe [Seite 57]
7.4.5 - 4.5 Hüttenweite Prozess-Implementierung [Seite 57]
7.5 - 5 Nachhaltigkeit [Seite 58]
7.5.1 - 5.1 Das zentrale Kernteam der IH-Optimierung [Seite 58]
7.5.2 - 5.2 Kennzahlensystem [Seite 59]
7.5.3 - 5.3 Quartalsweise Fortschritts-Audits [Seite 60]
7.5.4 - 5.4 Hüttenweite Arbeitskreise [Seite 62]
7.6 - 6 Flankierende Maßnahmen [Seite 62]
7.6.1 - 6.1 Koordination hütteninterner Leistungen (DLK-Prozess) [Seite 63]
7.6.2 - 6.2 Fremddienstleistungskoordination [Seite 64]
7.7 - 7 Finanzielle Erfolge [Seite 65]
7.8 - 8 Zusammenfassung [Seite 65]
8 - Herausforderungen in der Ausgestaltung vonIndustrie-4.0-Lösungen [Seite 66]
8.1 - 1 Einleitung [Seite 66]
8.2 - 2 Industrie 4.0 als technologiegetriebener Ansatz [Seite 67]
8.3 - 3 Anzunehmende Veränderung durch Digitalisierung in der Fabrik [Seite 69]
8.4 - 4 Lean Manufacturing als Führungsprozess [Seite 70]
8.5 - 5 Toyota konzentriert sich auf Variabilität [Seite 71]
8.6 - 6 Die Einteilung von Variabilität in zwei Klassen [Seite 72]
8.7 - 7 Beschleunigung des Modell- und Verbesserungs-PDCAs [Seite 74]
8.8 - 8 Wirkweisen [Seite 75]
8.9 - 9 Brownfield [Seite 76]
8.10 - 10 Realisierung von Vorteilen durch die Schnittstelle Mensch-Maschine [Seite 78]
8.10.1 - 10.1 Nutzersicht - Aufbau eines Nutzerprofils [Seite 79]
8.10.2 - 10.2 Anbietersicht und Product/Market-Fit [Seite 80]
8.11 - 11 Fazit [Seite 81]
8.12 - 12 Literatur [Seite 82]
9 - Best Practice durch Benchmarking [Seite 84]
9.1 - 1 Einleitung [Seite 84]
9.2 - 2 Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Organisationen [Seite 85]
9.3 - 3 Potenzialermittlung mittels Benchmarking [Seite 86]
9.3.1 - 3.1 Arten des Benchmarkings [Seite 87]
9.3.1.1 - 3.1.1 Verdecktes und offenes Benchmarking [Seite 88]
9.3.1.2 - 3.1.2 Internes Benchmarking [Seite 88]
9.3.1.3 - 3.1.3 Wettbewerbsorientiertes Benchmarking [Seite 88]
9.3.1.4 - 3.1.4 Funktionales oder branchenexternes Benchmarking [Seite 88]
9.4 - 4 Phasen des Benchmarking-Prozesses [Seite 89]
9.5 - 5 Benchmarking am Beispiel des MA2-Preises [Seite 91]
9.5.1 - 5.1 Datenbasis der MA2 Benchmarkingstudie [Seite 91]
9.5.2 - 5.2 Das MA2-Bewertungsmodell [Seite 92]
9.5.2.1 - 5.2.1 Bewertungskategorie "Managementsysteme und -konzepte" [Seite 94]
9.5.2.2 - 5.2.2 Bewertungskategorie "Aufbauorganisation" [Seite 95]
9.5.2.3 - 5.2.3 Bewertungskategorie "Instandhaltungsprävention" [Seite 98]
9.5.2.4 - 5.2.4 Bewertungskategorie "Kontinuierlicher Verbesserungsprozess" [Seite 99]
9.5.2.5 - 5.2.5 Bewertungskategorie "Zielsystem, Controlling, Kennzahlen" [Seite 99]
9.5.2.6 - 5.2.6 Bewertungskategorie "Ablauforganisation" [Seite 103]
9.5.2.7 - 5.2.7 Bewertungskategorie "Instandhaltungsstrategie" [Seite 106]
9.5.2.8 - 5.2.8 Bewertungskategorie "Ersatzteilmanagement" [Seite 108]
9.5.2.9 - 5.2.9 Bewertungskategorie "Schulung und Training" [Seite 109]
9.6 - 6 Zusammenfassung [Seite 111]
9.7 - 7 Literatur [Seite 112]
10 - Informationsmanagement und -technologien in der Instandhaltung [Seite 114]
11 - Predictive Maintenance [Seite 122]
11.1 - 1 Einleitung [Seite 122]
11.2 - 2 Beschreibung des Gesamtsystems [Seite 124]
11.3 - 3 Low-Cost-Sensorkit aus dem Consumer-Bereich für die Industrie [Seite 126]
11.3.1 - 3.1 Notwendigkeit eines Low-Cost-Sensorkits [Seite 127]
11.3.2 - 3.2 Aktuelle Ansätze der Nutzung von Embedded Systems und Sensorik aus demConsumer-Bereich im industriellen Umfeld [Seite 127]
11.3.3 - 3.3 Anforderungen der Industrie [Seite 128]
11.3.4 - 3.4 Umsetzung des Low-Cost-Sensorkits [Seite 128]
11.4 - 4 IoT-Architektur [Seite 130]
11.4.1 - 4.1 Überblick über bestehende IoT-Architekturen [Seite 130]
11.4.2 - 4.2 Aufbau der IoT-Architektur [Seite 130]
11.5 - 5 Komponente des Data Analytics anhand einer exemplarischen Umsetzung desPredictive-Maintenance-Systems [Seite 132]
11.5.1 - 5.1 Vorgehensmodelle der Data Analytics [Seite 132]
11.5.2 - 5.2 Geschäftsverständnis [Seite 134]
11.5.3 - 5.3 Datenverständnis [Seite 135]
11.5.4 - 5.4 Datenaufbereitung [Seite 137]
11.5.5 - 5.5 Modellierung [Seite 139]
11.5.6 - 5.6 Auswertung [Seite 140]
11.5.7 - 5.7 Einsatz [Seite 140]
11.6 - 6 Zusammenfassung und Ausblick [Seite 141]
11.7 - 7 Literatur [Seite 141]
12 - Dynamische Grenzwerte für intelligenteInstandhaltung [Seite 144]
12.1 - 1 Condition Monitoring [Seite 144]
12.2 - 2 Stand der Technik [Seite 145]
12.3 - 3 Erwartungswerte [Seite 145]
12.4 - 4 Schlussfolgerungen [Seite 148]
12.5 - 5 Literatur [Seite 149]
13 - Vernetzte Maschinen - Vernetzte Instandhaltung [Seite 150]
13.1 - 1 Einleitung [Seite 150]
13.1.1 - 1.1 Schneller - Flexibler - Agiler [Seite 150]
13.1.2 - 1.2 Erfolgsfaktoren [Seite 151]
13.2 - 2 Umsetzung [Seite 152]
13.2.1 - 2.1 Gefahren von Industrie 4.0 in der Produktion [Seite 152]
13.2.2 - 2.2 Standardisierung - Systematisierung - Normierung [Seite 152]
13.3 - 3 Erfolgsfaktoren der STIWA Group [Seite 152]
13.3.1 - 3.1 Fokus: Kernkompetenz [Seite 153]
13.3.2 - 3.2 Fokus: Systemarchitektur [Seite 154]
13.3.3 - 3.3 Fokus: Daten [Seite 155]
13.3.4 - 3.4 Fokus: Regelkreise [Seite 156]
13.4 - 4 Nutzen [Seite 157]
13.4.1 - 4.1 Preventive Maintenance [Seite 157]
13.4.2 - 4.2 Predictive Maintenance [Seite 158]
13.4.3 - 4.3 Branchenbeispiele [Seite 158]
13.4.3.1 - 4.3.1 Beispiel: Preventive Maintenance - Branche Consumer Goods [Seite 158]
13.4.3.2 - 4.3.2 Beispiel: Preventive Maintenance - Branche Automotive [Seite 159]
13.4.3.3 - 4.3.3 Beispiel: Predictive Maintenance - Branche Medizintechnik [Seite 161]
13.5 - 5 Fazit/Zusammenfassung [Seite 162]
13.6 - 6 Literatur [Seite 163]
14 - Schwachstellenanalyse zur Gewährleistung der Handlungsfähigkeit in komplexen Systemen [Seite 164]
14.1 - 1 Einleitung [Seite 164]
14.2 - 2 Grundlegende Begriffe [Seite 165]
14.2.1 - 2.1 Schwachstelle [Seite 165]
14.2.2 - 2.2 Schadensstelle [Seite 165]
14.2.3 - 2.3 Störung [Seite 165]
14.2.4 - 2.4 Fehler [Seite 165]
14.2.5 - 2.5 Ursachen von Schwachstellen [Seite 165]
14.2.6 - 2.6 Schwachstellenanalyse [Seite 166]
14.3 - 3 Methoden der klassischen Schwachstellenanalyse [Seite 167]
14.3.1 - 3.1. Paretoprinzip [Seite 167]
14.3.2 - 3.2 Ursache-Wirkungsdiagramm/Ishikawa-Diagramm [Seite 171]
14.3.3 - 3.3 Vergleich klassische Vorgehensweise - datengetriebener Ansatz [Seite 171]
14.4 - 4 Datengestützte Schwachstellenanalyse [Seite 172]
14.4.1 - 4.1 Assoziationsanalyse [Seite 172]
14.4.2 - 4.2 Generalized Sequential Pattern Analyse (GSP) [Seite 174]
14.5 - 5 Vorgehen zur datengestützten Schwachstellenanalyse [Seite 176]
14.6 - 6 Beispielhafte Anwendung der datengestützten Schwachstellenanalyse [Seite 180]
14.6.1 - 6.1 Ausblick [Seite 182]
14.7 - 7 Conclusio [Seite 182]
14.8 - 8 Literatur [Seite 183]
15 - Optimierung des anlagenspezifischen Instandhaltungsstrategiemixam Beispiel eines komplexen Fertigungssystems [Seite 186]
15.1 - 1 Einleitung [Seite 186]
15.2 - 2 Herausforderungen für die Instandhaltung in der mechanischen Fertigung bei BMW [Seite 187]
15.3 - 3 Modell zur anlagenspezifischen Instandhaltungsstrategiemixoptimierung [Seite 190]
15.3.1 - 3.1 Anlagenkritikalitätsbestimmung [Seite 191]
15.3.1.1 - 3.1.1 Kriteriendefinition und -auswahl [Seite 191]
15.3.1.2 - 3.1.2Kritikalitätsermittlung am Beispiel des Fertigungssystems von BMW Steyr [Seite 192]
15.3.2 - 3.2 Identifikation von Schwerpunktanlagen [Seite 194]
15.3.2.1 - 3.2.1 Kostenauswertung [Seite 195]
15.3.2.2 - 3.2.2 Risikoauswertung [Seite 195]
15.3.2.3 - 3.2.3 Identifikation der Schwerpunktsanlagen am Beispiel des Fertigungssystemsvon BMW Steyr [Seite 195]
15.3.3 - 3.3 Detailanalysen der Schwerpunktsanlagen [Seite 197]
15.3.3.1 - 3.3.1 Detaillierte Kostenanalysen [Seite 198]
15.3.3.2 - 3.3.2 Detaillierte Schwachstellenanalyse [Seite 198]
15.3.4 - 3.4 Anpassung Instandhaltungsstrategiemix [Seite 203]
15.3.4.1 - 3.4.1 Methodik zur Instandhaltungsstrategiemixanpassung [Seite 204]
15.3.4.2 - 3.4.2 Instandhaltungsstrategiemixanpassung am Beispiel des Fertigungssystems vonBMW Steyr [Seite 208]
15.3.5 - 3.5 Erfolgskontrolle [Seite 210]
15.3.5.1 - 3.5.1 Möglichkeiten zur Erfolgskontrolle [Seite 210]
15.3.5.2 - 3.5.2 Erfolgskontrolle am Beispiel des Fertigungssystems von BMW Steyr [Seite 210]
15.4 - 4 Resümee [Seite 211]
15.5 - 5 Kriterienkatalog zur Anlagenbewertung [Seite 212]
15.6 - 6 Literatur [Seite 215]
16 - Total Productive Management [Seite 218]
16.1 - 1 Einleitung [Seite 218]
16.1.1 - 1.1 Segment Ressource Efficiency [Seite 219]
16.2 - 2 TPM in einem global agierenden Chemiekonzern [Seite 219]
16.3 - 3 Markt- und Umweltbedingungen [Seite 220]
16.3.1 - 3.1 Ganzheitliche Produktionssysteme [Seite 220]
16.3.2 - 3.2 Die Herausforderung [Seite 221]
16.4 - 4 Modellierung der Vorgehensweise [Seite 221]
16.5 - 5 Transfer der Modellierung in die Praxis [Seite 223]
16.6 - 6 Die Entscheidung für den ganzheitlichen Ansatz [Seite 224]
16.7 - 7 Vorbereitung der Umsetzung in der Organisation [Seite 224]
16.8 - 8 Weiterentwicklung der autonomen Instandhaltung [Seite 226]
16.9 - 9 Einführung der Säule 3 - geplante Instandhaltung [Seite 227]
16.10 - 10 Quintessenz aus der autonomen und geplanten InstandhaltungDie bisher beschriebene autonome und geplante Instandhaltung sind derzeitig [Seite 230]
16.11 - 11 Projektdokumentation als Transmitter für das Training von Führung und Verhalten [Seite 230]
16.12 - 12 Barrieren und Hindernisse in der Umsetzung [Seite 231]
16.13 - 13 Zielverfolgung mit der richtigen Botschaft [Seite 232]
16.14 - 14 Literatur [Seite 233]
17 - Service 4.0 und Predictive Maintenance [Seite 236]
17.1 - 1 Service 4.0 im Kontext der digitalen Transformation [Seite 236]
17.1.1 - 1.1 Die digitale Transformation - ihre Auswirkungen, Chancen und Risiken [Seite 236]
17.1.2 - 1.2 Service 4.0 und seine Anwendungsfelder [Seite 237]
17.2 - 2 Predictive Maintenance - Kernanwendung von Service 4.0 [Seite 238]
17.2.1 - 2.1 Definition und Charakteristika von Predictive Maintenance [Seite 238]
17.2.2 - 2.2. Predictive Maintenance - Anforderungen an Unternehmen [Seite 239]
17.2.3 - 2.3 Wertbeitrag, Geschäftsmodelle und Roadmap für Predictive MaintenanceLösungen [Seite 241]
17.3 - 3.?????? Predictive Maintenance - das Gesamtkonstrukt muss stimmen [Seite 245]
17.4 - 3 Predictive Maintenance - das Gesamtkonstrukt muss stimmen [Seite 245]
18 - Weitere E-Books bei TÜV Media [Seite 0]

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