📊 Verfügbarkeiten automatisch messen

In vielen Betrieben wird die Anlagenverfügbarkeit noch mit Bauchgefühl oder manuellen Excel-Listen bewertet. Das führt zu Streit über „gefühlte“ Stillstandszeiten, unklare Verantwortlichkeiten und unsichere Investitionsentscheidungen. Automatisches Messen der Verfügbarkeit schafft Transparenz – sofern Kennzahlen, Datenerfassung und Auswertung sauber gedacht und umgesetzt werden.

Use-Case: „Unsere Anlage läuft eh gut – oder doch nicht?“

Typische Situation im technischen Alltag:

Produktion meldet: „Wir könnten viel mehr aus der Linie holen, aber die Technik bremst uns.“
Instandhaltung entgegnet: „Die Anlage steht kaum, das Problem ist die Planung.“
Geschäftsführung fragt: „Lohnt sich eine neue Linie wirklich, oder ist das nur subjektiv?“

Ein automatisches Verfügbarkeitsmonitoring hilft, diese Diskussionen mit Daten zu führen: Wie viele Stunden war die Anlage tatsächlich technisch verfügbar? Wie viel davon wurde wirklich genutzt? Und wo entstehen die größten Verluste?

Wichtig: Es geht nicht nur um das eine Kennzahl-Diagramm, sondern um eine belastbare Datengrundlage für Entscheidungen in Produktion, Instandhaltung und Management.

Zentrale Begriffe: Verfügbarkeit, Nutzungsgrad und Gesamtanlageneffektivität

Für eine klare Diskussion sollten die Begriffe strukturiert und normnah verwendet werden:

Technische Verfügbarkeit: Anteil der Zeit, in der eine Anlage grundsätzlich betriebsbereit ist. Übliche Formel (angelehnt an DIN 31051 und ISO 14224):

Verfügbarkeit = Betriebszeit / (Betriebszeit + Ausfallzeit)

Hier zählen nur ungeplante Ausfälle. Geplante Stillstände (z.B. Wartung, Umbau) werden oft separat ausgewiesen.

Betriebsbereitschaft im Schichtkontext: Wie viel der geplanten Produktionszeit stand die Anlage tatsächlich zur Verfügung? Das ist für Tages- und Schichtauswertungen in KMU besonders relevant.
Gesamtanlageneffektivität (OEE): Gesamtanlageneffektivität (OEE – Overall Equipment Effectiveness) kombiniert drei Komponenten: Verfügbarkeit, Leistungsgrad und Qualitätsrate (vgl. ISO 22400-2).
Für dieses Thema fokussieren wir bewusst auf die Verfügbarkeitskomponente, um nicht alles gleichzeitig zu erschlagen.

Wichtig ist, im Unternehmen zu definieren, was genau als „Ausfall“, „geplanter Stillstand“ und „produktionsfreie Zeit“ gilt – und diese Definition konsequent zu verwenden.

Metriken und Messmethodik für automatische Verfügbarkeitsmessung

Für den Einstieg reichen oft wenige, klar definierte Signale und Kennzahlen.

Minimal benötigte Signale

Praxisnah und häufig umsetzbar:

Anlage „läuft/steht“ (Binary-Status)
Quelle: Digitalausgang Steuerung (z.B. SPS), interner Betriebszustand
Zustand 1 = Anlage läuft, 0 = Anlage steht
Voraussetzung: IT/OT-Schnittstelle (z.B. OPC UA, Modbus-TCP, digitale Ein-/Ausgänge mit IO-Link-Gateway)
Betriebsfreigabe/Schichtzeit
Quelle: Leitsystem, Betriebsdatenerfassung, Produktionsplanungssystem oder einfacher: digitaler Schichtkalender
Markiert Zeitfenster, in denen tatsächlich produziert werden soll.
Störgrund oder Stillstandsgrund (optional, aber sehr wertvoll)
Auswahl per BDE-Terminal, HMI oder einfacher Touchscreen
Vordefinierte Kategorien wie: Störung Mechanik, Rüsten, Warten auf Material, Qualitätsfreigabe, organisatorische Gründe.

Mit diesen drei Bausteinen lassen sich bereits sinnvolle Kennzahlen ableiten.

Typische Kennzahlen im Überblick

Normativ orientieren sich viele Betriebe an Begriffsdefinitionen aus DIN 31051 (Instandhaltung) und an den Kennzahlstrukturen aus der ISO 22400-Reihe (Automatisierungssysteme und Kennzahlen der Fertigungssteuerung).

Beispiel: Einfache Python-Auswertung aus Maschinendaten

Ein realitätsnahes Beispiel:
Eine Linie liefert alle 5 Sekunden ein Statussignal (1 = läuft, 0 = steht) sowie ein Flag, ob die Schicht aktiv ist (1 = Schicht, 0 = keine Schicht). Die Daten landen etwa als CSV-Datei in einem Verzeichnis.

Datenstruktur (vereinfacht)

text timestamp;machine_running;shift_active;downtime_reason 2025-01-10 06:00:00;1;1; 2025-01-10 06:00:05;1;1; 2025-01-10 06:00:10;0;1;Störung_Mechanik 2025-01-10 06:00:15;0;1;Störung_Mechanik ...

Auswertung mit Python (Kernlogik, stark vereinfacht)

„`python
import pandas as pd

df = pd.read_csv(„linie1_status.csv“, sep=“;“, parse_dates=[„timestamp“])

Sortieren und Zeitdifferenzen berechnen

df = df.sort_values(„timestamp“)
df[„dt“] = df[„timestamp“].diff().dt.total_seconds().fillna(0)

Nur Zeiten innerhalb aktiver Schichten

df_shift = df[df[„shift_active“] == 1].copy()

Betriebs- und Stillstandszeiten

running_time = df_shift[df_shift[„machine_running“] == 1][„dt“].sum()
downtime_total = df_shift[df_shift[„machine_running“] == 0][„dt“].sum()
shift_time = running_time + downtime_total

technical_availability = running_time / (running_time + downtime_total) if (running_time + downtime_total) > 0 else 0
availability_in_shift = running_time / shift_time if shift_time > 0 else 0

Stillstandsgründe auswerten

downtime_by_reason = (
df_shift[df_shift[„machine_running“] == 0]
.groupby(„downtime_reason“)[„dt“]
.sum()
.sort_values(ascending=False)
)

print(f“Technische Verfügbarkeit: {technical_availability:.2%}“)
print(f“Verfügbarkeit im Schichtfenster: {availability_in_shift:.2%}“)
print(„Stillstandszeiten nach Grund (Sekunden):“)
print(downtime_by_reason)
„`

Diese einfache Auswertung ermöglicht bereits:

Tages- oder Schichtberichte zur Verfügbarkeit
Pareto-Auswertung der Stillstandsursachen
Zeitreihenvisualisierung (z.B. mit Matplotlib oder Plotly)

Die Visualisierung kann sehr schlicht beginnen: Liniendiagramm der Lauf-/Stillstandszeiten über den Tag, ergänzt um eine Balkengrafik der Stillstandsgründe.

Interpretation: Was sagen die Zahlen wirklich aus?

Automatisch gemessene Verfügbarkeit wirkt auf den ersten Blick eindeutig – in der Praxis lohnt sich eine differenzierte Sicht:

Nicht jede Stillstandszeit ist „Schuld der Technik“
Wenn die Maschine innerhalb der Schichtzeit steht, kann das viele Gründe haben: kein Material, fehlende Freigaben, Personalengpässe. Diese Ursachen sollten sauber getrennt werden, um Technik nicht für organisatorische Themen „zahlen“ zu lassen.
Geplante Stillstände sichtbar machen, aber getrennt ausweisen
Wartungen, Umrüstungen, Reinigungen sollten klar als geplante Ereignisse erfasst werden.
Für die technische Verfügbarkeit (Normsicht) zählen sie üblicherweise nicht als Ausfall.
Für die Linienverfügbarkeit im Tagesgeschäft sind sie dennoch relevant, weil sie Produktionszeit reduzieren.
Transparente Kennzahlen sollten beide Perspektiven ermöglichen.
Granularität der Messung beeinflusst Aussagekraft
Wenn nur alle 5 Minuten gemessen wird, „verschwindet“ Kurzstillstand.
Bei 1–5 Sekunden Auflösung lässt sich Kurzstillstand erkennen, ohne dass Datenmengen explodieren.
Die gewählte Auflösung muss zur Anlagenart und zum Ziel (z.B. Stückzahl oder Taktzeit) passen.
Vergleichen nur, was vergleichbar ist
Verfügbarkeit einer Einzelmaschine im Drei-Schicht-Betrieb ist nicht direkt mit einer intermittierend genutzten Anlage vergleichbar. Deshalb sollten Referenzzeiträume, Schichten und Kalenderzeiten dokumentiert und mit visualisiert werden.
Verfügbarkeit ist kein Qualitäts- oder Ausbringungsersatz
Eine Anlage kann 98 % verfügbar sein und trotzdem schlechte Stückzahlen liefern (z.B. zu langsam oder mit vielen Ausschussstücken). Wenn Investitionen begründet werden, sollte Verfügbarkeit immer mit Leistungsgrad und Qualitätsrate zusammengedacht werden (OEE-Logik).

Handlungsempfehlungen für KMU: Schrittweise zur automatischen Verfügbarkeitsmessung

1. Begriffe und Regeln im Betrieb klären

Was gilt als Ausfall?
Welche Zeitfenster zählen als Schichtzeit bzw. geplante Produktionszeit?
Wie werden geplante Stillstände (Wartung, Rüsten, Reinigungen) gekennzeichnet?
Wer ist fachlich verantwortlich für die Prüfung und Interpretation der Kennzahlen?

Diese Definitionen schriftlich festhalten und mit allen betroffenen Bereichen (Produktion, Instandhaltung, Planung, Management) abstimmen.

2. Minimal sinnvolle Datengrundlage schaffen

Start mit wenigen Signalen: Lauf-/Stillstand, Schichtaktiv, optional Stillstandsgrund.
Bestehende Steuerungen nutzen:
SPS-Signale über OPC UA oder Feldbus-Gateway auslesen.
Falls keine Steuerungssignale verfügbar sind: externe Sensorik (z.B. Vibrationssensor, Lichtschranke) als Notschiene – aber nur, wenn technisch sauber begründet.
Einfache, robuste Datenhaltung:
Lokale Datenbank (z.B. PostgreSQL) oder abgesicherte CSV-Logfiles als erster Schritt.
Schnittstelle klar trennen: Datenerfassung (OT-Level) und Auswertung (IT/Analytics).

3. Visualisierung auf Entscheidungsebene ausrichten

Start mit Schichtberichten:
Verfügbarkeit je Schicht (technisch und im Schichtfenster)
Top-5-Stillstandsgründe
Zeitstrahl-Darstellung: Wann stand die Anlage und warum?
Auf Farbschemata achten:
Grün: Laufzeit
Rot: ungeplanter Stillstand
Blau oder Gelb: geplante Stillstände

Wichtig: Die Auswertung sollte von Technikern und Führungskräften innerhalb weniger Sekunden verstanden werden.

4. Reguläre Review-Runden etablieren

Die beste Kennzahl nützt nichts, wenn sie nicht konsequent diskutiert wird. Empfehlenswert:

Kurzes, fixes Format pro Woche:
15–30 Minuten, maximal 3 Diagramme.
Fokus: „Was waren die drei größten Verfügbarkeitsverluste? Welche konkreten Maßnahmen folgen?“
Maßnahmen und Verantwortliche dokumentieren.
Nach einigen Wochen prüfen, ob sich Verfügbarkeit und Störprofil sichtbar verändern.

5. Schrittweise weiterentwickeln statt „Big Bang“

Nach einer stabilen Basismessung können Sie:

Kurzstillstände separat analysieren (z.B. alles < 5 Minuten).
In Richtung Gesamtanlageneffektivität erweitern (Leistungsgrad, Qualitätsrate).
Prognosen vorbereiten (z.B. erwartete Verfügbarkeit basierend auf Störhistorie).

Entscheidend ist, dass jede Erweiterung auf realem Bedarf basiert, nicht auf „nice to have“-Features.

Rechtlicher Rahmen in Österreich: Was ist zu beachten?

Die Messung von Verfügbarkeiten ist vor allem ein betriebswirtschaftliches und technisches Thema und wird im österreichischen Recht nicht als eigene Pflichtkennzahl vorgegeben. Dennoch gibt es relevante Bezüge:

Arbeitnehmerschutzgesetz (ASchG, BGBl. Nr. 450/1994)
Nach § 4 ASchG sind Arbeitgeber verpflichtet, Gefährdungen zu ermitteln und zu beurteilen.
Stillstandsdaten können Anhaltspunkte für sicherheitsrelevante Probleme liefern (z.B. häufige Not-Aus-Betätigungen, wiederkehrende Störungen an Schutzvorrichtungen).
Eine Verfügbarkeitsmessung ersetzt aber keine Gefährdungsbeurteilung nach ASchG.
Arbeitsmittelverordnung (AM-VO, BGBl. II Nr. 164/2000)
Nach § 8 AM-VO sind Prüfungen von Arbeitsmitteln durchzuführen; deren Dokumentation muss vorhanden sein.
Automatische Verfügbarkeitsdaten können ergänzend zur Beurteilung des technischen Zustands herangezogen werden, ersetzen aber keinesfalls die gesetzlich geforderten Prüfungen und Aufzeichnungen.

Wichtig:
Verfügbarkeitskennzahlen dürfen niemals als alleinige Entscheidungsgrundlage verwendet werden, um sicherheitsrelevante Prüfungen zu strecken, zu verschieben oder zu ersetzen. Gesetzliche Mindestvorgaben aus ASchG und AM-VO haben immer Vorrang.

Fazit: Verfügbarkeit messen – aber mit System und Ziel 🎯

Automatische Verfügbarkeitsmessung ist kein Großprojekt, sondern kann mit wenigen Signalen, einfacher Datenhaltung und klar definierten Kennzahlen sehr wirkungsvoll starten. Entscheidender Erfolgsfaktor ist nicht die Komplexität des Systems, sondern die Klarheit in:

Definition von Laufzeit, Stillstand, Schichtzeit und geplanten Ereignissen
Verantwortlichkeiten für Datenqualität und Interpretation
Nutzung der Kennzahlen in regelmäßigen, entschlussorientierten Runden

So wird aus „die Anlage steht dauernd“ ein faktenbasierter Dialog: Wo verlieren wir Verfügbarkeit, warum – und welche Maßnahme bringt den größten Nutzen?

Wenn Sie wissen möchten, wie sich das konkret auf Ihre Anlagen und Ihr Datenniveau anwenden lässt – oder wie Sie erste Python-Auswertungen sicher in Ihre Umgebung integrieren – melden Sie sich gerne. Stellen Sie Ihre Rückfragen direkt, auch zu sehr konkreten Situationen aus Ihrem Betrieb.

Quellen

DIN 31051:2019-06 – Grundlagen der Instandhaltung. Beuth Verlag.
ISO 22400-2:2014 – Automation systems and integration – Key performance indicators (KPIs) for manufacturing operations management – Part 2: Definitions and descriptions. ISO.
Arbeitnehmerschutzgesetz (ASchG), BGBl. Nr. 450/1994 idgF. ris.bka.gv.at
Arbeitsmittelverordnung (AM-VO), BGBl. II Nr. 164/2000 idgF. ris.bka.gv.at

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