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2 2 | w w w c o m p u t e r - a u t o m a t i o n d e · 0 9 -2 5 Te c h n i s c h e s Ri s i k o m a n a g e m e n t Dem Ausfall einen Schritt voraus von Michael Pfeifer und Alexander Kurdas In komplexen hochautomatisierten Fertigungsumgebungen kommt es vor dass sich Fehlerursachen gegenseitig verstärken Stillstände und aufwendige Reparaturen sind die Folge Klassische Methoden der Risikobeurteilung erfassen diese Wechselwirkungen nur unzureichend Vernetzte digitale Ansätze helfen fundierte Entscheidungen zu treffen Gerade in zunehmend automatisierten und dynamischen Produktionsumgebungen reichen papieroder tabellenbasierte HAZOP-Analysen Hazard and Operability Study nicht mehr aus um entstehende Risiken aufzufangen Sie sind statisch auf manuelle Auswertung angewiesen und decken komplexe Wechselwirkungen etwa zwischen Bauteilversagen Bedienfehlern oder Softwareanomalien nur unzureichend ab Erfahrungswissen das diese Lücken schließen könnte wird aufgrund des Ausscheidens erfahrener Fachkräfte zunehmend knapp Sicherheitsrisiken bleiben mitunter unentdeckt oder werden zu spät erkannt Digitale Anlagen analoge Risiken? Obwohl die automatisierte Fertigung bereits stark digitalisiert ist betrifft die Herausforderung der lückenhaften Risikobeurteilung auch diesen Bereich Viele Unternehmen arbeiten mit statischen HAZOP-Methoden deren Bewertungen nicht automatisch aktualisiert werden wenn sich beispielsweise die Anlagenkonfiguration oder die Prozesslogik ändert Gerade in modularen Anlagen sowie bei häufigen Umbauten oder Softwareupdates können dadurch neue Risiken entstehen die in den bisherigen Sicherheitskonzepten unberücksichtigt bleiben Zudem erfordern komplexe IT-OT-Strukturen und neue Regularien zum Beispiel die Maschinenverordnung und der Cyber Resilience Act eine konsistente Risikobeurteilung die über Systemgrenzen hinausgeht – also ITund OT-Systeme unterschiedliche Netzwerke und Komponenten verbindet ‚Interactive HAZOP‘ iaHAZOP von TÜV Süd erweitert die Risikobeurteilung um eine dynamische Dimension Die Lösung verknüpft relevante Datenquellen erfasst Veränderungen in Echtzeit und berücksichtigt neue Gefährdungslagen automatisiert in der Bewertung Sie analysiert kontinuierlich mögliche Risiken erkennt wenn diese sich gegenseitig verstärken und schlägt rechtzeitig Gegenmaßnahmen vor Auf diese Weise lassen sich potenzielle Störungen frühzeitig identifizieren bevor sie sich zu sicherheitskritischen Ereignissen entwickeln Informationen intelligent verknüpfen In einer Anlage entwickelte sich an einer lange nicht gewarteten Armatur aufgrund von Erosion eine Undichtigkeit Die Anzeige meldete die Armatur jedoch als korrekt geschlossen Es existierten zwar Hinweise darauf dass die letzte Wartung länger zurück lag und damit die Zuverlässigkeit der Anzeige mit dazugehöriger Interpretation nicht mehr gegeben war Diese Hinweise wurden jedoch nicht mit den Daten der Anzeige verknüpft Durch die Undichtigkeit floss ein Medium unbemerkt zurück und reicherte sich über einen Zeitraum hinweg an Das löste im Abfahrbetrieb eine Explosion aus Eine Lösung wie iaHAZOP hätte durch die intelligente Verbindung unterschiedlicher Informationsquellen die kritische Situation und das damit verbundene Risiko sichtbar gemacht Verantwortliche hätten die Möglichkeit erhalten die Lage zu überprüfen und Maßnahmen einzuleiten Ein weiteres Beispiel Während Wartungsarbeiten an einem Kesselventil kam es zu einer gefährlichen Dampffreisetzung trotz erfolgter Last Minute Risk Analysis Der Grund lag in einer Fehlinterpretation von Sensordaten Die Anzeige wurde irrtümlich als unkritisch eingestuft obwohl sie auf Restdruck im System hindeutete Diese Daten standen vereinzelt und wurden nicht weiter abgeglichen iaHAZOP jedoch vernetzt aktuelle Sensordaten mit weiteren Quellen wie hier dem LMRA-Freigabeschein und dem zugehörigen Phasenzustandsdiagramm und macht potenzielle Risiken frühzeitig sichtbar Mögliche Fehler bei der Dateninterpretation fallen so früher auf Kontext ist der Schlüssel Um Risikobeurteilung und -management breiter aufzustellen vernetzt iaHAZOP verschiedene relevante Quellen Bi ld Doll ar Mom sh ut te rst oc k