Predictive Maintenance

Vorteile von Predictive Maintenance und Condition Monitoring

Prädiktive Instandhaltung mit einem Dataset aus dem Condition Monitoring ist eine Lösung, mit welcher sich die Profitabilität des Maschinenparks in der Produktion maßgeblich optimieren lässt. Zu den spezifischen Vorteilen gehören:

• Reduzierte Ausfallzeiten: Durch die Vorhersage von Anlagenproblemen mittels Machine Learning trägt prädiktive Instandhaltung dazu bei, die durch ungeplante Anlagenausfälle verursachten Ausfallzeiten zu reduzieren. Dies erhöht die Auslastung, Produktivität und Rentabilität der eingebundenen Maschinen.
• Minimierte Wartungskosten: Prädiktive Instandhaltung verhilft dazu, dass Wartungen während der geplanten Ausfallzeiten durchgeführt werden und nicht als Folge unerwarteter Ausfälle. Wartungen können somit effizienter und außerhalb der Produktionszeiten geplant werden. Gleichzeitig werden unnötige Wartungseinsätze vermieden, was wiederum Wartungskosten spart.
• Längere Lebensdauer der Ausrüstung: Durch die proaktive Behebung von Maschinenproblemen, z.B. durch Verschleiß, bevor viele Maschinenkomponenten in Mitleidenschaft gezogen werden, trägt prädiktive Instandhaltung dazu bei, die Lebensdauer der Ausrüstung zu verlängern.
• Erhöhte Sicherheit: Predictive Maintenance (PdM) Software trägt dazu bei, die Sicherheit in Industrie- und Fertigungsbetrieben zu erhöhen, indem sie das Risiko von anlagenbedingten Unfällen verringert. Dies geschieht sowohl durch die Vermeidung unnötiger Wartungseinsätze als auch durch die Reduzierung der Wahrscheinlichkeit potenziell sicherheitsgefährdender Maschinenfehler.

Termin buchen

So arbeiten Condition Monitoring und Predictive Maintenance zusammen

Das Condition Monitoring stellt durch die Erhebung, Aufbereitung, Speicherung und Bereitstellung relevanter Anlagen- bzw. Maschinendaten die notwendige Basis für die Anwendung von Predictive Maintenance. Die beiden Verfahren ergänzen sich über ihre Funktionen auf den folgenden Ebenen:

• Datenerfassung: Predictive Maintenance nutzt Daten, die über das Condition Monitoring erfasst werden. Sensoren und andere Überwachungsgeräte werden an den Anlagen und deren Steuerungen installiert, um Daten über deren Leistung und Zustand zu sammeln. Die Daten umfassen u.a. Parameter zu Temperatur, Vibration, Druck oder Schall. Gleichzeitig werden Betriebszustände, Programmabläufe oder Maschinenfehler extrahiert. Die Daten werden kontinuierlich in bestimmten Zeitabständen erfasst und zentral gespeichert oder verfügbar gemacht.
• Prädiktive Modellierung: Mittels Datenanalyse und -korrelation werden Prognosen abgeleitet, die auf der Basis des aktuellen Zustands der Anlage vorhersagen, wann eine Wartung erforderlich ist. Die PdM Maintenance- Modelle verwenden Machine Learning, um automatisiert Anomalien, Muster und Trends zu erkennen, die darauf hindeuten, wann ein Ausfall der Ausrüstung wahrscheinlich ist.
• Wartungsplanung: Die von den PdM Maintenance-Modellen gelieferten Informationen werden für eine effizientere Wartungsplanung verwendet. Das Wartungsteam nutzt die Informationen, um die Wartung dann zu planen, wenn sie erforderlich ist, und nicht erst, wenn die Geräte ausfallen. Gleichzeitig werden so unnötige Wartungen vermieden.