SCHNELL ERKLÄRT

Dr. Jochen Schlick erklärt die Inhalte des Seminars in aller Kürze

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WORUM ES GEHT:

Aus der täglichen Fertigungspraxis erwächst oft der Bedarf, die Verfügbarkeit der Maschinen und Anlagen durch eine Art von vorausschauender Instandsetzung zu steigern. Konzepte wie Condition Monitoring oder Predictive Maintenance sollen den Bediener „Schneller als den Fehler“ reagieren lassen und sich anbahnende Probleme vor deren Entstehung verhindern. In der Realität bedarf dies einer systematischen Vorgehensweise, die bereits bei der Identifikation der passenden Instandhaltungsstrategie für die jeweilige Maschine beginnt, bei der Sammlung und kontinuierlichen Weiterentwicklung der Wartungspläne und beim Aufbau von Wissensbasen zur Problembehebung. In Erweiterung einer klassischen TPM-Einstufung der Kritikalität der Maschine lassen sich so auch smarte Ansätze gezielt einsetzen.

WAS SIE ERWARTET:

Lernen Sie die Möglichkeiten einer vorausschauenden, zukunftsorientierten Instandhaltung durch die Erfassung und zielgerichtete Auswertung von Daten kennen. Welche Grundlagen müssen hierfür geschaffen werden? Wie sieht die Erweiterung eines TPM-Ansatzes durch smarte Instandhaltung aus? Was kann man aus Fehlerparetos und Instandsetzungsprotokollen lernen und wie lässt man diese Erkenntnisse in eine ziel-
gerichtete Instandhaltungsstrategie einfließen? Wann macht eine störungsbasierte Instandhaltung Sinn, wann kann die viel aufwendigere prädiktive Instandhaltung Sinn machen?


Themenfokus

INSTANDHALTUNG GOES DIGITAL

Wie sich die Instandhaltung im Kontext einer digital gestützten Wertschöpfung verändert

CONDITION MONITORING, PREDICTIVE & CO

Der Einstieg in die datengetriebene Instandhaltung

DIGITAL UNTERSTÜTZTER INSTANDHALTUNGSPROZESS

Wie eine Performancesteigerung der Instandhaltung gelingt

ANWENDUNGSFÄLLE IDENTIFIZIEREN

Wo digitale Unterstützung wirkliche Mehrwerte bietet

UMSETZUNG IM EIGENEN UNTERNEHMEN

Zentrale Herausforderungen, Erfolgsfaktoren und erste Schritte


Teilnehmerkreis

Fach- und Führungskräfte aus
Produktion, Industrial Engineering

Sprache

Deutsch



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