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Ein konzeptuelles Maintenance-Modell – reaktiv oder proaktiv?

  • Christina Schabasser and Bert Bredeweg
Published/Copyright: February 28, 2020

Kurzfassung

Obwohl vorausschauende Instandhaltung als wesentlicher Bestandteil für eine effiziente Produktion unumstritten ist, wird sie bis heute als lästiger Kostenfaktor gesehen. In diesem Beitrag wird ein konzeptuelles Modell vorgestellt, das Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge und Rückkopplungseffekte beleuchtet. Dadurch entstehen Transparenz und Verständnis sowie eine wertvolle Entscheidungshilfe für Produktionsmanager in produzierenden Unternehmen.

Abstract

Although predictive maintenance is indisputable as an integral part of efficient production, it is still seen as an annoying cost factor. This article presents a conceptual model that sheds light on cause-and-effect relationships and reinforcing feedback effects. This creates transparency and understanding and a valuable decision-making aid for production managers in manufacturing companies.


Mag.a Christina Schabasser studierte Internationale Betriebswirtschaft mit Spezialisierung in E-Business und Wirtschaftsinformatik. Nach ihrem Studium war sie viele Jahre in der Softwarebranche tätig. Derzeit ist sie beruflich als Redakteurin und Channel Managerin tätig und arbeitet nebenbei an ihrer Doktorarbeit zum Thema „A conceptual model of variant- and complexity management.”

Dr. Bert Bredeweg ist außerordentlicher Professor am Informatik-Institut der Universität Amsterdam und leitet die Qualitative Reasoning Group. Sein Forschungsschwerpunkt liegt in der Entwicklung von Werkzeugen und Know-how, das dem Erwerb von konzeptuellem Verständnis dient.


Literatur

1. Al-Najjar, B.; Alsyouf, I.: Enhancing a Companys Profitability and Competitiveness Using Integrated Vibration-based Maintenance: A Case Study. European Journal of Operational Research157 (2004) 3, S. 643657 DOI: 10.1016/S0377-2217(03)00258-3Search in Google Scholar

2. Atwater, J. B.; Kannan, V. R.; Stephens, A. A.: Cultivating Systemic Thinking in the Next Generation of Business Leaders. Academy of Management Learning & Education7 (2008) 1, S. 925 DOI: 10.5465/amle.2008.31413859Search in Google Scholar

3. Bredeweg, B.; Linnebank, F.; Bouwer, A.; Liem, J.: Garp3 — Workbench for Qualitative Modelling and Simulation. Ecological Informatics4 (2009) 56, S. 263281 DOI: 10.1016/j.ecoinf.2009.09.009Search in Google Scholar

4. Frank, R. H.; Cook, P. J.: The Winner-take-all Society. Free Press, New York1995Search in Google Scholar

5. Lacey, S.: The Role of Vibration Monitoring in Predictive Maintenance. Part 1: Principles and Practice. Asset Management & Maintenance Journal24 (2010) 1, S. 4251Search in Google Scholar

6. Milojevic, M.; Nassah, F.: Digital Industrial Revolution with Predictive Maintenance. Are European Businesses Ready to Streamline Their Operations and Reach Higher Levels of Efficiency?PAC Predictive Maintenance Study, CXP-Group, 2018Search in Google Scholar

7. Mobley, K.: An Introduction to Predictive Maintenance. 2. Aufl., Butterworth-Heinemann, Boston, MA, USA, 2002 DOI: 10.1016/B978-075067531-4/50006-3Search in Google Scholar

8. Morecroft, J. D. W.: Strategic Modelling and Business Dynamics: A Feedback Systems Approach. 2. Aufl., Wiley, Chichester2015 DOI: 10.1002/9781119176831Search in Google Scholar

9. Ng, K. C.; Goh, G. G. G.; Eze, U. C: Critical Success Factors of Total Productive Maintenance Implementation: A Review. Proceedings of the 2011 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management. Changchun, China, 6.–9. Dezember 2011, S. 269273 DOI: 10.1109/IEEM.2011.6117920Search in Google Scholar

10. Sterman, J.: System Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. Massachusetts Institute of Technology. Engineering Systems Division, 2002. Online unter: https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/102741 [Zugriff am 22.10.2019]Search in Google Scholar

11. Sullivan, G. P.; Pugh, R.; MelendezA. P.; Hunt, W. D.: Operations & Maintenance Best Practices: A Guide to Achieving Operational Efficiency (Release 3.0). Richland, United States, Pacific Northwest National Laboratory. Department of Energy, Office of Energy Efficiency and Renewable Energy, Department of Energy, Office of Scientific and Technical Information, 2010Search in Google Scholar

12. Tyagi, A. S.; Baag, D.; Jailkhani, H.; Poulose, J.; Patel, J.: Identification of the Success Factors for the Implementation of Total Productive Maintenance in an Organisation Using Interpretive Structural Modeling (ISM). Journal of Supply Chain Management Systems2 (2013) 4, S. 2036Search in Google Scholar

13. World Economic Forum: Industrial Internet of Things: Unleashing the Potential of Connected Products and Services. World Economic Forum Industry Agenda, 2015. Online unter: http://www3.weforum.org/docs/WEFUSA_IndustrialInternet_Report2015.pdf [Zugriff am 21.10.2019]Search in Google Scholar

14. Zitek, A.; Poppe, M.: Konzeptuelles, kausales Modellieren mit der DynaLearn Software – Lehrerinnenhandbuch des Sparkling Science Projektes Traisen.w3 Traisen. Was Wie Warum?Identifizierung und Wahrnehmung von Funktionen in Flusslandschaften und Verstehen einzugsgebietsbezogener Prozesse am Beispiel der Traisen. Gefördert durch Bundesministerium für Wissenschaft, Forschung und Wirtschaft, Universität für Bodenkultur Wien, 2016Search in Google Scholar

15. Zuashkianim, A.; Rahmandad, H.; Jardine, A. K. S.: Methodology and Theory Mapping the Dynamics of Overall Equipment Effectiveness to Enhance Asset Management Practices. Journal of Quality in Maintenance Engineering17 (2011) 1, S. 7492 DOI: 10.1108/13552511111116268Search in Google Scholar

Online erschienen: 2020-02-28
Erschienen im Druck: 2020-02-24

© 2020, Carl Hanser Verlag, München

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