Wissenschaft und Industrie schließen sich zur Steigerung des Geschäftswerts zusammen
Die Universität Sunderland führte ein interdisziplinäres Forschungsprojekt durch, um die Probleme der datenbasierten Wartungsverwaltung im europäischen Fertigungssektor anzugehen. Dabei standen die Aspekte des Geschäftswerts, der Zuverlässigkeits- und Wartungstechnik sowie der Datenwissenschaften im Mittelpunkt. Die EU-finanzierte Initiative Lead4Value(öffnet in neuem Fenster) sollte als Brücke zwischen Fachkräften für Wartungstechnik und Entscheidungsverantwortlichen fungieren sowie Verwaltungsinstrumente und -methoden zur Bewertung des Datenwerts für bestimmte Organisationen, Ziele und Kontexte bereitstellen. Das Projekt arbeitete mit einer Reihe kleiner und mittlerer Unternehmen zusammen. Ziel dieser Zusammenarbeit war die Sammlung und Analyse von Fertigungsdaten, die von Führungskräften bei der Planung von Wartungsaufgaben verwendet werden. Anschließend bestand der nächste Schritt darin, den Wert und die Auswirkungen der Daten auf die Auswahl der Wartungsaufgaben zu bestimmen. Das Endprodukt war die Lieferung eines neuen Systems an die Unternehmen. Dieses neue System ist ein konkreter Beweis dafür, wie der Geschäftswert der industriellen Wartung maximiert werden kann, indem ein neuer Ansatz für datenbasierte Entscheidungen auf der Grundlage von schlanken Prinzipien zur Kosten- und Ressourceneffizienz gewählt wird.
Schritthalten mit der Industrie
„Glücklicherweise beschränkten sich unsere Probleme auf den Zugang zu Unternehmen während der Produktionsumstellung oder Schichtwechsel, an denen wichtiges Personal beteiligt war. Nach Möglichkeit haben wir fünf bis sechs Monate im Voraus geplant. Zum Glück haben wir aufgrund dieser Probleme kaum Verzögerungen festgestellt“, berichtet Professor David Baglee, Projektkoordinator und Professor an der technologischen Fakultät der Universität Sunderland.
Wissenschaft entwickelt in Partnerschaft mit der Industrie eine Lösung, um eine Herausforderung der Industrie zu beantworten
Die Ergebnisse dieser Forschung wurden speziell mit Unterstützung der Industrie entwickelt. Die Partnerorganisationen waren ein Lebensmittelhersteller und ein Teilehersteller der Automobilindustrie. Das Projekt entwickelte im Besonderen eine Methode, mit der Unternehmen ihre vorhandenen und möglichen Datenverwertungspfade analysieren sowie die Relevanz und Genauigkeit von Daten bestimmen können. Darüber hinaus wurden analytische Modelle sowie statistische Analysen verwendet, um Karten und Werkzeuge zur Unterstützung der Entscheidungsfindung bei der zukünftigen Datenverwaltung zu erstellen. Diese Werkzeuge enthüllten unnötige Wartungsaufgaben, unnötige Datenerfassungsaufgaben, fehlende Datenerfassungsaufgaben und die Möglichkeit zur Steigerung des Geschäftswerts der Wartung.
Aufwand, Kosten und Zeit sparen
Die tatsächlichen Ergebnisse sind bereits innerhalb der Unternehmen selbst zu finden. Dazu gehören eine Verringerung der Wartungsaufgaben, eine Verringerung der Gesamtwartungskosten, einer Verkürzung der Zeit zur Erfassung und Analyse von Daten und einer Bestimmung, welche Daten einen Mehrwert für den gesamten Entscheidungsprozess darstellen. Aus dem Projekt ging eine Reihe von wissenschaftlichen Arbeiten hervor. Die Fallstudie des sich auf die korrigierende Wartung konzentrierenden Lebensmittelherstellers wurde in einem wissenschaftlichen Artikel mit dem Titel „An approach to identifying waste in data management processes“ von David Baglee und Salla Marttonen-Arola im Rahmen der 14. Internationalen Konferenz zu Datenwissenschaften vorgestellt (ICDATA 2018), die in Las Vegas, Nevada, USA stattfand. Dieselben Autoren präsentierten ihre Ergebnisse in einem wissenschaftlichen Artikel mit dem Titel „Implementing a CMMS: an investment appraisal based on value of data“ auf dem Weltkongress 2019 für Resilienz, Zuverlässigkeit und Vermögensverwaltung in Singapur. Der nächste Schritt wird ein Folgeprojekt sein, das derzeit vom Forschungsteam entworfen wird und darauf abzielt, dieses System um Produktions-, Qualitäts- und andere datenreiche Fertigungssysteme zu erweitern.
Schlüsselbegriffe
LeaD4Value, Daten, Wartung, Fertigung, Verwaltung, Geschäftswert
