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Die Wartung ist in jedem Sektor wichtig, damit die Maschinen effizient, aber auch sicher und nachhaltig arbeiten. Das gilt auch für Maschinen und Anlagen in der Lebensmittelindustrie. Hier gibt es jedoch zusätzliche Anforderungen, um die Hygiene und damit die Lebensmittelsicherheit zu gewährleisten. Technische Entwicklungen unterstützen die Branche und ermöglichen eine effiziente und sichere Wartung in einer Zeit, in der nicht genügend qualifiziertes Personal zur Verfügung steht.
Die Entwicklungen im Zusammenhang mit der Instandhaltung in der (Lebensmittel-)Industrie sind interessant und vor allem aufgrund der technischen Entwicklungen in verschiedenen Bereichen möglich. Während die Instandhaltung "früher" hauptsächlich korrigierend war (das sprichwörtliche Löschen von Bränden), arbeiten die Unternehmen der Lebensmittelindustrie heute zumindest präventiv, aber auch zunehmend vorausschauend.
Der Hauptvorteil der vorausschauenden Instandhaltung besteht darin, dass die Wartung genau zum richtigen Zeitpunkt durchgeführt werden kann. Nicht zu früh, was unnötige Kosten für Zeit und Material verursacht, aber auch nicht zu spät. Letzteres bedeutet, dass Maschinen ungeplant ausfallen, mehr Energie verbrauchen oder möglicherweise ein Risiko für die Lebensmittelsicherheit darstellen. Zum Beispiel, weil durch Undichtigkeiten Kühlmittel in den Prozess gelangen oder andere Arten von Verunreinigungen entstehen. Darüber hinaus basiert die vorausschauende Instandhaltung auf der Erfassung einer Vielzahl von (großen) Daten, die auch für die Erkennung möglicher Trends von Bedeutung sind. Auf dieser Grundlage kann nicht nur die Wartung angepasst werden, sondern es können auch Maßnahmen ergriffen werden, um die Prozesse zu optimieren: wirtschaftlicher, effizienter, schneller, billiger, hygienischer oder mit besserer Produktqualität.
Die Vorhersage von Wartungsarbeiten anhand von Daten erfordert eine gründliche Vorbereitung. So sind beispielsweise Untersuchungen zu den kritischsten Elementen einer Maschine oder Anlage sowie zu den Größen erforderlich, die den Zustand eines solchen Elements anzeigen. Zum Beispiel wird die Wartung regelmäßig auf der Grundlage der Betriebsstunden durchgeführt. Das ist an sich nicht unlogisch, aber Maschinen, die kontinuierlich mit einer festen Geschwindigkeit laufen, haben einen anderen Wartungsbedarf als Maschinen, die sich ständig ein- und ausschalten, Elemente enthalten, deren Drehrichtung sich regelmäßig ändert oder deren Geschwindigkeit variiert. Wissen, was man misst, lautet daher die Devise.
Eine Größe, die in vielen Fällen etwas über den Zustand einer ganzen Maschine aussagt, ist die Vibration. Das Schwingungsniveau verschiedener Maschinenteile - einschließlich der Lager - und insbesondere die Veränderung des Niveaus im Laufe der Zeit sagt unter anderem etwas über Schmierung, Verschleiß und Ausrichtung aus. Temperatur und Druck sind ebenfalls Größen, die einen frühen Hinweis darauf geben können, ob in naher Zukunft eine Wartung erforderlich ist. Die Temperatur ist auch eine Größe, die im Zusammenhang mit der Produktqualität wichtig ist (eine zu hohe Temperatur kann das Bakterienwachstum fördern).
Die Verarbeitung all dieser Daten erfordert eine ausgeklügelte Analysesoftware, die Rückschlüsse auf die gewünschte Wartung ziehen kann. Da die Datenmenge beträchtlich sein kann, gibt es inzwischen auch Lösungen auf dem Markt, die nur Daten (drahtlos) übertragen, die bestimmte (voreingestellte) Grenzen überschreiten. So wird verhindert, dass die Computer überlastet werden und die vorausschauende Wartung viel Energie für die Datenverarbeitung verbraucht. Ein Nachteil ist, dass sich dadurch weniger leicht Trends erkennen lassen und dass der gesamte Datensatz auch als Beweismittel dienen kann, wenn es zu einem Zwischenfall in der Lebensmittelsicherheit kommt.
Schließlich ist ein gutes Wartungsprogramm wünschenswert, um die aus diesen Daten vorhergesagte Wartung richtig zu planen. Rückmeldungen von Wartungstechnikern ergänzen die Datenpalette, um einen noch umfassenderen Überblick über den Maschinenzustand zu erhalten.
