Predictive Maintenance

 

Definition

Industrie 4.0 bringt viele Innovationen in den Arbeitsalltag von Industrieunternehmen. So wird die Vernetzung zwischen Maschine und Produkt sowie zwischen Maschine und Mensch zu einer normalen Entwicklung. Auf diese Weise können Produkte schnell, einfach und kostengünstig hergestellt, die Produktion optimiert und unnötige Kosten oder Handlungen vermieden werden.

Instandhaltung der Zukunft

Wenn jedoch die Vernetzung der Maschinen zunimmt und der Mensch an anderen Stellen gebraucht wird, können Wartungsprobleme entstehen. Wird dieser Punkt vielleicht zu sehr vernachlässigt? Das Problem ist auch die Lösung: Die Digitalisierung ermöglicht es, Störungen frühzeitig zu erkennen und zum optimalen Zeitpunkt zu beheben.

Die Instandhaltung soll dafür sorgen, dass Maschinen möglichst lange reibungslos und ressourcenschonend laufen. Zu diesem Zweck werden in der Regel Konzepte erstellt, die aber oft nicht ausgewertet werden. Infolgedessen gibt es kaum Erkenntnisse darüber, wie das Konzept über mehrere Prozesse hinweg funktioniert und ob es rentabel ist.
Früherkennung und Prävention

Predictive Maintenance, als eine der Kernkomponenten von Industrie 4.0, verfolgt einen vorausschauenden Ansatz und wartet Maschinen und Anlagen proaktiv. Im Optimalfall lassen sich so Störungen vorhersagen, bevor es zu Auswirkungen oder Ausfällen kommt. Stillstandszeiten werden reduziert und die Produktionsleistung erhöht. Darüber hinaus steigt die Qualität der Anlagen. Dadurch wird die Lebensdauer der Anlage verlängert. Außerdem werden die Kosten für Verschleißmaterial gesenkt, die Produktion wird optimiert und fällt kostengünstiger aus. Predictive Maintenance führt also zu mehr Effizienz in der Produktion und eröffnet Unternehmen neue Chancen.

Das Verfahren nutzt Mess- und Produktionsdaten von Maschinen und Anlagen, um Wartungsinformationen abzuleiten.
Vorausschauende Instandhaltung und Big Data

Um zuverlässige Vorhersagen für die vorausschauende Wartung zu treffen, müssen große Datenmengen gesammelt, gespeichert und analysiert werden. Die Daten können sehr vielfältig sein und unterschiedliche Formate haben. Sie müssen in regelmäßigen Abständen gesammelt werden, damit aus den Veränderungen Trends und Entwicklungen abgelesen werden können. Aufgrund der großen Datenmengen kommen Techniken und Datenbanken aus dem Big-Data-Umfeld zum Einsatz. Die erfassten Messwerte und Diagnosedaten werden von den Maschinen über Netzwerke an Servicecenter oder direkt an die Hersteller übermittelt.
Der intelligente Weg

Aufgabe der vorausschauenden Wartung ist es, frühzeitig zu erkennen, wenn sich Zustände in Maschinen und Anlagen verändern. Treten technische Defekte auf, erkennen bestimmte IT-gestützte Verfahren, dass sie vorhanden sind, noch bevor der Ausfall eintritt. Ungeplante Stillstandszeiten können so fast auf Null reduziert werden. Predictive Maintenance macht Instandhaltungsmaßnahmen effizient und kann die Marktposition des Unternehmens durch vorausschauende Instandhaltung stärken.

 

 

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