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Der Schlüssel zu betrieblicher Effizienz

 

Starker Wettbewerb und knappe Gewinne zwingen Vertragspartner dazu, Ihre Betreibsbudgets neu zu überdenken und nach Wegen zu suchen, um Kosten zu senken und Betriebsprozesse zu optimieren, um letztlich wettbewerbsfähiger zu werden. Die meisten Vertragspartner sorgen sich darum, wie sie Betriebskosten senken können und ein Großteil davon ist verschwendetem Treibstoff und unnötigen Service-Ausgaben zuzuschreiben, die durch mangelnde Einblicke zustande kommen.

 

Da eine Stunde für Baugeräte sich häufig aus weniger als einer Stunde produktiver Zeit zusammensetzen, ist es für Vertragspartner wichtig, ihre betriebliche Effizienz zu steigern. In der Regel wir betriebliche Effizienz (ŋ)als die Anzahl der Minuten gerechnet, welche des Gerät für produktive Arbeit genutzt wird, was oft als Prozentsatz angegeben wird.

 

 

Zeit, die nicht im Leerlauf verbracht wird, ist die Produktive Arbeitszeit, in der das Gerät für Bauarbeiten verwendet wird. Im Gegensatz dazu bezeichnet die Leerlaufzeit den Zeitraum, in dem der Motor läuft, das Gerät aber nicht für Bauarbeiten eingesetzt wird. Leerlaufzeiten beziehen sich daher auf nicht-produktive Gerätelaufzeiten und nicht-Leerlaufzeiten bezieht sich auf produktive Gerätelaufzeiten. Selbstverständlich möchten Vertragspartner, dass alle Laufzeiten produktiv sind, aber das ist in der Regel utopisch. Alle nicht-produktiven Laufzeiten führen zu verschwendetem Treibstoff und erhöhten Emissionen. Darüber hinaus führen nocht-produktive Laufzeiten für Vertragspartner mit Rundum-Verträgen zu unnötigen Wartungsarbeiten, die sich als versteckte Kosten bemerkbar machen.

 

Neben diesen Faktoren beschleunigt übermässiger Leerlauf den Verschleiß von Tier 4-Technologien, verschwenden Garantien und senken den Restwert eines Geräts. Deshalb ist die Senkung der Leerlaufzeiten ein wichtiger Punkt für Vertragspartner und es sollte alles unternommen werden, um diese zu senken.

 

Eine erschreckende aber einfache Gleichung
Sie werden sich fragen, wie sehr sich Leerlaufzeiten auf das Betriebsbudget auswirken. Ich habe einige Berechnungen angestellt, die Ihnen zeigen sollen, wie stark sich kleine Verringerungen bei der Leerlaufzeit sich auf Ihr Budget auswirken. Die Berechnungen wurden mit einer repräsentativen Maschine erstellt, die fünf Jahre lang 2.000 Arbeitsstunden pro Jahr verzeichnet hat. Darüber hinaus wurde der durchscnittliche Dieselpreis in Europa bei € 1,17 festgelegt und ein Preis von € 5 pro Stunde für einen Rundum-Vertrag angenommen. Weiterhin haben die gespeicherten Motordaten eines mittelgroßen Baggers mit Tier 4-Interum / Stage 3B-Motor ergeben, dass im Leerlauf etwa 3,79 Liter Treibstoff pro Stunde verbraucht werden. In der Tabelle sehen Sie, dass eine Maschine mit einer Leerlaufzeit von 10 % in einem Zeitraum von 5 Jahren € 3.790 kostet. Sollte die Maschine im Rahmen eines Rundum-Vertrags laufen, steigen die Kosten auf € 8.790, da unnötige Wartungsarbeiten fällig werden.

 

 

Die Leerlaufzeiten sind bei einzelnen Baugeräte, Bauarbeiten und je nach Verhalten des Nutzers unterschiedlich, aber es wird geschätzt, dass die meisten Schwerlast-Geräte etwa 30-40 % Leerlaufzeiten haben. Stellen Sie sich vor, dass ein Vertragspartner 100 Maschinen ausleiht. Man kann davon ausgehen, dass die dirchschnittliche Maschine nicht übermäßig im Leerlauf ist, aber es gibt Maschinengruppen, die das sind. Nehmen wir an, dass sich eine von zehn Maschinen übermäßig häufig zu 40 % im Leerlauf befindet. Wenn diese Leerlaufzeiten von 40 % auf 30 % gesenkt werden können sind das direkte Treibstoffeinsparungen von € 37.900 in einem Zeitraum von fünf Jahren. Das sind € 7.580 Euro pro Jahr oder etwas über € 20 pro Tag. Wenn es einem Vertragspartner gelingt, die Leerlaufzeiten der gesamten Flotte um 2-3 % zu senken, führt das zu riesigen Einsparungen.

 

Maschinen-Lernmodelle können helfen.
Es ist allgemein bekannt, dass die Einschränkung des morgendlichen Aufwärmens, die Abschaltung zum Mittagessen und die Nutzung automatischer Abschaltmechanismen die Leerlaufzeiten verringern. Allerdings verfügen wenige über einen Überblick darüber, welche Maschinen oder Nutzer häufig im Leerlauf arbeiten, was es schwierig macht, die Effizienz solcher Anti-Leerlauf-Maßnahmen zu steigern. Darüber hinaus wissen Vertragspartner wenig über das Ausmaß der Leerlaufzeiten und die direkten Vorteile der Verringerung der Leerlaufzeiten sind deshalb nicht immer klar.

Machine data enables contractors to identify groups of machines or operators that are idling more (or less) than the average. This can be done by implementing unsupervised machine learning algorithms that can be embedded in simple dashboards notifying the relevant stakeholders whenever machines are performing below (or above) fuel efficiency targets. In addition, machine data can be used to explain why some machines are idling excessively and helping contractors taking corrective actions by suggesting highly probable root causes. This branch of statistics is also referred to as descriptive modelling, where the primary purpose of the model is not to estimate a value (as in predictive modelling) but instead to gain insight on underlying and unknown patterns in the data.

The good news is that from a technical point of view, implementing such models does not require a particularly high data maturity - such models only need a handful of CAN Bus parameters and a little data history. The bad news is that to get this capability right, it requires creating a data-driven organization with the structure, culture, and problem-solving mindset to reveal the actionable insights that contractors need to drive growth. The contractors that start to think about machine data as strategic assets will become industry leaders and get ahead of the curve.

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#Security #Safety #Telematics #Connecting man & Machine #Career