Ein Leitfaden zu wichtigen Wartungs-KPIs und Schlüsselmetriken

Gut konzipierte Wartungs-KPIs können Wartungsmanagern Einblick in die wichtigsten Wartungsprozesse geben und zur Verbesserung des Asset-Managements beitragen.

Da sich moderne Wartungspraktiken von veralteten, reaktiven Verfahren hin zu moderneren, proaktiven Verfahren entwickeln, spielen Wartungs-KPIs eine entscheidende Rolle bei der Erfolgsmessung. Moderne Plattformen für vorausschauende Wartung nutzen beispielsweise künstliche Intelligenz (KI) und das Internet der Dinge (IoT), um die mittlere Betriebsdauer zwischen Ausfällen (MTBF) zu verlängern, eine der am genauesten beobachteten Metriken in Wartungsorganisationen.

Das Tracking von Wartungs-KPIs und Wartungskennzahlen ist zum zentralen Bestandteil des Erfolgs moderner Wartungsabläufe geworden und hilft den Wartungsteams, kritische Assets verfügbar und vorhersehbar zu halten. Wenn Assets unerwartet ausfallen, können Unternehmen mit einer Vielzahl von Problemen konfrontiert werden, darunter ungeplante Ausfallzeit, verlängerte Reparaturzeiten, sinkenden Wert der Assets, verlorene Produktionszeit und erhöhte Wartungskosten.

Früher setzten Unternehmen fast ausschließlich auf reaktive Wartung, einen Wartungsansatz, bei dem Assets erst nach deren Ausfall repariert werden. Heute konzentrieren sich Wartungsstrategien auf vorbeugende und vorausschauende Wartungstaktiken. Diese Ansätze werden oft von einem computergestützten Wartungsmanagementsystem (CMMS) unterstützt, das Echtzeit-Zustandsüberwachung (CM) ermöglicht, um Wartungsabläufe zu optimieren.

Wartungs-KPIs helfen Wartungsteams dabei, Rohdaten in Indikatoren für die Funktionsweise eines Systems oder eines Equipments umzuwandeln. CMMS-Software sammelt Daten von Quellen wie Wartungsaufträgen, IoT-Sensoren, die in Assets eingebettet sind, und Aufzeichnungen über den Ersatzteilverbrauch, um Wartungsmetriken wie MTBF und mittlere Reparaturzeit (MTTR) zu berechnen.

Moderne Wartungs-KPIs basieren auf mehreren Kern-Wartungsaktivitäten:

• Datenerfassung und Visualisierung
• Zustandsüberwachung
• Kontinuierliche Verbesserung
• Benchmarking

Die Erfassung und Visualisierung von Daten bilden die Grundlage für die Wartungs-KPIs und ermöglichen es den Wartungsteams, die für ihre Assets relevantesten Metriken zu identifizieren und zu verfolgen.

Im Laufe der Zeit sammeln die Wartungsteams Daten über die Assets, für die sie verantwortlich sind, wie z. B. Equipmentausfälle, Anzahl der Reparaturen, Ersatzteilverbrauch, Inspektionen und Wartungspläne. Diese Daten werden in ein CMMS eingespeist – wobei CMMS-Tools diesen Prozess zunehmend automatisieren können.

Das CMMS zentralisiert die Asset-Daten und generiert ein Wartungs-Dashboard, das die Daten mit Leistungsmetriken verknüpft. Zu den gängigen Metriken, die die CMMS-Software anzeigen kann, gehören:

• Gesamtzahl der für Reparaturen aufgewendeten Wartungsstunden
• Arten von Equipment-Ausfällen, die zu einem Zusammenbruch führten
• Durchschnittliche Zeit, die benötigt wird, um den Betrieb nach einem Ausfall wiederherzustellen
• Gesamtzahl der Ausfälle in einem Berichtszeitraum

Moderne Software für Wartungsmanagement verfolgt diese Leistungsmetriken – und andere – im Zeitverlauf und gibt Wartungstechnikern ein klareres Verständnis dafür, wie sie funktionieren, anhand von KPIs wie Wartungsrückständen, Asset-Betriebszeit, Zeitplankonformität und Equipment-Verfügbarkeit.

Für die meisten Unternehmen legt die Implementierung einer starken Datenerfassung und -visualisierung durch ein CMMS-Tool die Grundlage für Echtzeit-Zustandsüberwachung (CM), ein zentraler Aspekt der meisten digitalen Transformationsinitiativen.

CM ist eine Art von vorausschauender Wartung, die Echtzeitdatenerfassung und -analyse nutzt, um den Asset-Zustand zu überwachen, Fehler zu erkennen und Probleme frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu ungeplanten Ausfallzeiten führen.

CM nutzt IoT-Sensoren und fortschrittliche KI-Analyse, um Veränderungen in Schwingungen, Temperatur, Druck- und Flüssigkeitsniveaus zu erkennen, die helfen können, vorherzusagen, wann ein Asset wahrscheinlich ausfallen wird. Wird CM als Teil einer Gesamtstrategie für die Wartung implementiert, trägt es dazu bei, die Wartungsplanung zu optimieren, routinemäßige Wartungsaufgaben zu vereinfachen und die allgemeine betriebliche Effizienz über ein breites Spektrum von Wartungsaktivitäten hinweg zu steigern.

Kontinuierliche Verbesserung ist ein fortlaufender Prozess, der mit der Erfassung von Anlagendaten beginnt und sich über die Identifizierung und Verfolgung von Wartungs-KPIs bis hin zur kontinuierlichen Verbesserung der Wartungsprozesse erstreckt. Basierend auf Wartungs-KPIs praktizieren Wartungsteams kontinuierliche Verbesserungen, indem sie Korrekturmaßnahmen ergreifen, die die operative Effizienz steigern und die Lebensdauer der Assets verlängern.

Die Praxis der kontinuierlichen Verbesserung betrachtet Wartungsmaßnahmen als einen sich ständig weiterentwickelnden Prozess und nicht als eine statische Reihe von Reparaturen als Reaktion auf Störungen. Wartungsteams, die Wartungs-KPIs zur Steuerung ihrer Wartungsaktivitäten nutzen, können ihre Vorgehensweisen anhand der neuesten Informationen über den Zustand und die Leistung der Assets ständig optimieren.

Benchmarking ist der systematische Prozess des Vergleichs von Kennzahlen zur Anlagenleistung, zu Kosten und zur Zuverlässigkeit mit Branchenstandards. Dies ist erst möglich, wenn ein Unternehmen Wartungs-KPIs identifiziert und deren Erfassung begonnen hat.

Weltklasse-Wartungsorganisationen verfolgen oft spezifische Branchen-Benchmarks für kritische KPIs wie MTBF, MTTR, mittlere Ausfallzeit (MTTF), geplanter Wartungsprozentsatz (PMP) und Gesamtanlageneffektivität (OEE).

Benchmarking eignet sich nur für ausgereifte Wartungsorganisationen, da es voraussetzt, dass die Teams zunächst zuverlässige Prozesse und Systeme zur Verfolgung von Wartung-KPIs etablieren, wie beispielsweise die Verwendung eines CMMS, Zustandsüberwachung und kontinuierliche Verbesserung. Sobald diese Praktiken etabliert sind, kann Benchmarking Unternehmen dabei helfen, herauszufinden, wie sie im Vergleich zu anderen Unternehmen abschneiden.

Unternehmen unterscheiden sich stark hinsichtlich Bedarf, operativem Umfeld und Branchen, was es schwierig macht, die richtigen KPIs zur Erfolgsmessung auszuwählen.

Hier ein genauerer Blick auf sechs grundlegende Wartungs-KPIs, die Unternehmen seit Jahrzehnten dabei geholfen haben, ihre Wartungsziele zu erreichen.

Der Goldstandard moderner Wartungsstrategien, die mittlere Zeit zwischen Ausfällen (MTBF), erfasst den grundlegenden Zweck moderner Wartungsprogramme – die Assets so lange wie möglich am Laufen zu halten, ohne auszufallen.

Die MTBF misst die durchschnittliche Zeit, die Assets in Betrieb sind, bevor sie ausfallen und Aufmerksamkeit erfordern. Die MTBF-Metrik wird branchenübergreifend häufig verwendet, um die Zuverlässigkeit von Assets zu messen und Ausfälle zu verhindern.

Wie MTBF ist auch die mittlere Reparaturzeit (MTTR) eine der am weitesten verbreiteten Methoden, um den Erfolg einer Wartung zu messen. Die mittlere Reparaturzeit (MTTR) misst die durchschnittliche Zeit, die für die Reparatur eines Equipments nach dessen Ausfall benötigt wird.

Eine niedrigere MTTR schlägt eine effizientere Wartungsstrategie mit einem starken Ansatz für Ersatzteilbestands und Work Order Management vor.

Es ist unmöglich, dass ein Wartungsunternehmen erfolgreich ist, wenn das Asset, für das es verantwortlich ist, aufgrund wiederholter Equipment-Ausfälle, die sowohl geplante als auch ungeplante Ausfallzeiten verursachen, ständig nicht einsatzbereit sind.

Laut einem aktuellen Bericht kostet ungeplante Ausfallzeit die 500 erfolgreichsten Unternehmen der Welt jährlich 1,4 Billionen US-Dollar. Die Überwachung von Maschinenstillstandszeiten ist eine der einfachsten Möglichkeiten für ein Unternehmen, den Erfolg eines Wartungsprogramms zu messen, da sie oft ein Anzeichen für zugrunde liegende Probleme im Wartungsmanagement ist.

Die mittlere Ausfallzeit (MTTF) misst die durchschnittliche Zeit, in der nicht reparierbare Assets wie Glühbirnen, Batterien und Sicherungen laufen können, bevor sie ausfallen.

Moderne Wartungsunternehmen verlassen sich auf MTTF, um die erwartete Lebensdauer billiger, austauschbarer Assets abzuschätzen und sie als Grundlage für ihre allgemeine Ersatzteilstrategie zu verwenden.

Die Gesamtanlageneffektivität (OEE) ist ein Maß dafür, wie zuverlässig Equipment über die Zeit funktioniert.

OEE hängt von mehr betrieblichen Variablen ab als MTBF und MTTR, daher kann sie schwieriger zu messen und zu steuern sein. Sie gilt als eine der umfassendsten Wartungs-KPIs, die Unternehmen verfolgen können.

Der Prozentsatz der geplanten Wartungsarbeiten (PMP) gibt den Anteil der geplanten, terminierten Wartungsmaßnahmen im Verhältnis zur Anzahl der Maßnahmen an, die reaktiv durchgeführt werden, wenn Equipment ausfällt.

Da sich moderne Wartungsstrategien von der reaktiven Wartung hin zu einer proaktiven, vorausschauenden Wartung verlagern, gewinnt PMP zunehmend an Bedeutung. Ein höherer PMP-Wert kann ein Indikator für ein ausgereiftes, vorbeugendes Wartungsprogramm sein, das ein CMMS und neue Technologien nutzt, um seine Abhängigkeit von veralteten, reaktiven Praktiken zu verringern.

Unternehmen, die Wartungsmetriken konsequent überwachen und die gewonnenen Informationen zur Verbesserung ihrer Kernwartungsprozesse nutzen, erzielen oft eine Vielzahl von Vorteilen.

Hier sind einige der häufigsten:

• Verbesserte Asset-Zuverlässigkeit: Die Verfolgung von Wartungs-KPIs im Zeitverlauf trägt zur Verbesserung der Asset-Zuverlässigkeit bei, indem Wartungsteams Echtzeitzugriff auf Metriken wie MTBF, Asset-Betriebszeit und Anzahl der Ausfälle erhalten. Durch die Überwachung dieser Informationen und das Ergreifen von Korrekturmaßnahmen können Teams Trends in der Wartung von Assets erkennen, Ausfälle reduzieren und die Verfügbarkeit von Equipment durch zuverlässigkeitsorientierte Wartungspraktiken erhöhen.
• Reduzierte Ausfallzeiten: Die Ausfallzeit von Equipment ist eines der teuersten Probleme für Unternehmen, da sie sich häufig über die Wartung hinaus ausbreitet und die Produktivität, das Lieferkettenmanagement und die Kundenzufriedenheit beeinträchtigt. Starke Wartungsmetriken helfen Wartungsteams, kostspielige ungeplante Ausfallzeit zu vermeiden, indem sie Equipment-Probleme früher erkennen und Reaktionszeiten verkürzen. Die Nachverfolgung der MTTR hilft Teams beispielsweise dabei, ihre Reparaturen zu optimieren und die durchschnittliche Zeit zu verkürzen, die sie benötigen, um ein Gerät wieder in einen funktionsfähigen Zustand zu versetzen.
• Effizientere Wartungsplanung: Das Erfassen und Verfolgen von Daten im Laufe der Zeit hilft Unternehmen, Wartungspläne zu optimieren und die Ressourcenzuweisung zu verbessern. Durch das genaue Überwachen von Wartungsrückständen und Abschlussraten von Arbeitsaufträgen stellen Teams sicher, dass sie ihre wichtigsten kritischen Wartungsaufgaben pünktlich erledigen.
• Datengestützte Entscheidungsfindung: Unternehmen, die ihre Wartungs-KPIs festlegen und verfolgen, positionieren Stakeholder für datengestützte Entscheidungsfindung. Wartungsmanager, die ein modernes CMMS verwenden, können Leistungsdaten einfach verfolgen und auswerten und operative Entscheidungen in Echtzeit treffen. Dashboards helfen dabei, Trends zu erkennen und Investitionen zu priorisieren. Wenn zum Beispiel die Gesamtwartungskosten eines bestimmten Equipments weiter steigen, während die MTBF sinkt, könnte es kostengünstiger sein, ein Asset zu ersetzen, als es ständig zu reparieren.
• Stärkere vorbeugende Wartung: Vorbeugende Wartung – die proaktive Reparatur und der Austausch von Assets, bevor sie ausfallen – erfordert eine aussagekräftige Überwachung der Wartungs-KPIs, um effektiv zu sein. Unternehmen, die Wartungs-KPIs erfassen, können diese Informationen nutzen, um vorherzusagen, wann Assets mit höherer Wahrscheinlichkeit ausfallen, und zu Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Darüber hinaus hilft die Erfassung von vorbeugenden Wartungsaufgaben in einem modernen CMMS Unternehmen dabei, von veralteten, reaktiven Wartungspraktiken zu moderneren, vorausschauenden überzugehen. Laut einem aktuellen Bericht kann der Umstieg auf vorbeugende Wartung die Wartungskosten um 12 % senken und die Ausfallzeiten der Geräte um 30–40 % reduzieren.
• Mehr Unterstützung für kontinuierliche Verbesserung: Kontinuierliche Verbesserung ist das Herzstück von Wartungsunternehmen, da sie es den Teams ermöglicht, Prozesse im Laufe der Zeit zu verbessern. Durch die Festlegung aussagekräftiger Wartungs-KPIs und die konsequente Überwachung der Wartungskennzahlen können die Teams ihre Verfahren ständig evaluieren und ihre Ergebnisse mit Branchenstandards vergleichen.

Die Vorteile sind zwar unbestreitbar, doch Unternehmen, die Wartungs-KPIs erfolgreich identifizieren und verfolgen wollen, stehen nach wie vor vor einer Reihe von Hindernissen.

Von Schwierigkeiten bei der Datenaufbereitung bis hin zur Integration moderner Tools in bestehende Infrastrukturen – hier sind einige der häufigsten Probleme:

• Datenqualität: Ungenaue oder unlesbare Daten, die oft von veralteten Tools erhoben werden, stellen ein erhebliches Hindernis für die Etablierung sinnvoller Wartungs-KPIs dar. Beispielsweise können unvollständige Arbeitsaufträge, die in Excel-Tabellen oder von Hand erstellt wurden, für moderne CMMS-Systeme schwer zu lesen und in aussagekräftige KPIs umzuwandeln sein.

• Integration mit Legacy-Systemen: Die Integration moderner Metriken-Tracking-Tools mit veralteten Legacy-Systemen stellt für viele Unternehmen eine erhebliche Herausforderung dar. Wartungsarbeiten sind oft auf verschiedene Systeme angewiesen, um Arbeitsaufträge, Bestandsverwaltung und Reparaturen zu verfolgen, was die Sichtbarkeit der Wartungsaktivitäten einschränken kann. Einige CMMS-Softwarelösungen können bei der Zentralisierung dieser Daten helfen, aber eine effektive Implementierung erfordert Zeit und Investitionen.

• Die falschen Metriken verfolgen: Nicht alle Wartungs-KPIs haben für ein Unternehmen den gleichen strategischen Wert. Moderne CMMS-Dashboards können Benutzer mit Informationen überfluten, und es kann leicht sein, sich auf Metriken zu konzentrieren, die leicht zu messen sind, aber wenig Erkenntnisse in Systeme und Equipment bieten. Die Abschlussquote von Arbeitsaufträgen lässt sich beispielsweise leicht messen und verfolgen, hat aber wenig mit der Vermeidung von Equipment-Ausfällen zu tun.

• Widerstand gegen Veränderungen: Das richtige Messen und Lernen von Wartung-KPIs auf eine Weise, die einem Unternehmen helfen kann, erfordert oft grundlegende Veränderungen. Wartungsteams, die seit Jahren Ausfallwartung praktizieren, haben Schwierigkeiten, moderne Arbeitsweisen zu akzeptieren, die vorbeugende und vorausschauende Wartungsstrategien bevorzugen.

• Mangelhaftes Benchmarking: Benchmarking ist komplex und erfordert, dass die drei anderen grundlegenden Aspekte der KPI-Messung vorhanden sind, bevor es effektiv sein kann. Die betrieblichen Umgebungen unterscheiden sich stark, was den Vergleich von Unternehmen untereinander – selbst innerhalb derselben Branche – erschweren kann. Ein für ein Unternehmen angemessenes Ziel kann für ein anderes unrealistisch sein, abhängig vom Alter des Equipments und von den Betriebsbedingungen und Anforderungen.