Predictive Maintenance

FAQ

Was ist die Definition von Predictive Maintenance und Condition Monitoring?

Prädiktive Instandhaltung (Predictive Maintenance) ist eine proaktive Wartungsstrategie, bei der Daten und Analysen aus der Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) genutzt werden, um den Zustand von Anlagen auszuwerten und deren Ausfall vorherzusagen. Die prädiktive Instandhaltung unterliegt der Zielstellung, ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren, indem die Wartung bevor es zum Ausfall der Anlage kommt. Gleichzeitig werden nur notwendige Wartungen durchgeführt, was die Wartungskosten signifikant reduziert. Die Zustandsüberwachung beschränkt sich in der Regel auf den Einsatz von Sensoren und anderen Überwachungsgeräten, die Daten über die Leistung und den Zustand von Anlagen sammeln. Die gesammelten Daten werden strukturiert gespeichert und den Algorithmen für Predictive Maintenance über standardisierte Schnittstellen zur Verfügung gestellt.

Wie arbeiten Predictive Maintenance und Condition Monitoring zusammen?

• Datenerfassung (Condition Monitoring): Sensoren und andere Überwachungsgeräte werden an den Anlagen installiert, um Daten über deren Leistung und Zustand zu sammeln. Die Sensoren erfassen Daten zu verschiedenen Parametern wie Temperatur, Vibration, Druck oder Schall. Gleichzeitig werden Informationen aus den Anlagensteuerungen extrahiert, wie zum Beispiel Programmabläufe oder Maschinenfehler. Daten unterschiedlicher Anlagen werden kontinuierlich in bestimmten Zeitabständen erfasst und in zugreifbaren Datenbanken zentral gespeichert.
• Prädiktive Modellierung (Predictive Maintenance): Auf der Grundlage der Datenanalyse werden Prognosemodelle erstellt, die auf der Basis des aktuellen Zustands der Anlage vorhersagen, wann eine Wartung erforderlich ist. Die Prognosemodelle verwenden statistische und maschinelle Lernalgorithmen, um die Daten zu analysieren und Anomalien, Muster und Trends zu erkennen, die darauf hindeuten, wann ein Ausfall der Ausrüstung wahrscheinlich ist.
• Wartungsplanung (Predictive Maintenance): Die von den Vorhersagemodellen 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. Auf diese Weise kann die Wartung während der geplanten Ausfallzeit durchgeführt werden und nicht erst bei einem unerwarteten Ausfall.

Was sind die Vorteile von Predictive Maintenance und Condition Monitoring?

• Geringere Ausfallzeiten: Durch die proaktive Erkennung und Behebung von Anlagenproblemen trägt die Prädiktive Instandhaltung dazu bei, die durch ungeplante Anlagenausfälle verursachten Ausfallzeiten zu reduzieren. Dies kann zu einer höheren Produktivität und geringeren Kosten für das Unternehmen führen.
• Minimierte Wartungskosten: Predictive Maintenance trägt dazu bei, die Wartungskosten zu minimieren, da die Wartung während der geplanten Ausfallzeiten durchgeführt werden kann und nicht als Folge eines unerwarteten Ausfalls. Darüber hinaus können Unternehmen durch die proaktive Erkennung von Anlagenproblemen die Wartung effizienter planen, so dass weniger Notreparaturen erforderlich sind. Gleichzeitig werden unnötige Wartungseinsätze vermieden, was wiederum Wartungskosten spart.
• Längere Lebensdauer der Ausrüstung: Durch die proaktive Behebung von Ausrüstungsproblemen kann Predictive Maintenance dazu beitragen, die Lebensdauer der Ausrüstung zu verlängern. Dies kann zu einer Kostenreduzierung für das Unternehmen führen, da die Wahrscheinlichkeit geringer ist, dass die Ausrüstung häufiger ersetzt werden muss.
• Erhöhte Sicherheit: Predictive Maintenance trägt dazu bei, die Sicherheit in Industrie- und Fertigungsbetrieben zu erhöhen, indem sie das Risiko von anlagenbedingten Unfällen verringert. Dies geschieht durch sowohl durch die Vermeidung unnötiger Wartungseinsätze als auch durch die Reduzierung der Wahrscheinlichkeit potenziell sicherheitsgefährdender Maschinenfehler.

Was sind Anwendungsbeispiele für Predictive Maintenance und Condition Monitoring?

Ein Anwendungsbeispiel für Condition Monitoring und Predictive Maintenance wäre der Betrieb von Koordinatenmessgeräten (KMGs) und Werkzeugmaschinen in der Produktion. Bei beiden Gerätetypen würden Steuerungsdaten wie Programmabläufe oder Maschinenfehler sowie zusätzlich Daten von Temperatur- und Vibrationssensoren kontinuierlich extrahiert und gespeichert. Die Daten werden zur Visualisierung in einem Dashboard zugänglich gemacht, so dass das Condition Monitoring den Maschinenbedienern erlaubt, die Betriebszustände vieler Werkzeugmaschinen auf dem Shopfloor oder KMGs in ggf. unterschiedlichen Messräumen auf einen Blick zu kennen. Sobald ein Programm zu Ende ausgeführt ist, ein Maschinenfehler auftritt oder die Umgebungsbedingungen problematisch werden, wird dies über das Dashboard erkannt. Auf diese Weise kann sich ein Bediener zuverlässiger um mehr Maschinen bzw. Geräte kümmern, ohne die ganze Zeit vor Ort sein zu müssen.

Über die Predictive Maintenance Funktionalitäten der Software erhält der Bediener gleichzeitig eine Nachricht, sobald ein kritischer Anlagenzustand kurz- oder mittelfristig vorhergesagt wird. Dies kann sich auf den Verschleißt eines Werkzeuges für die Werkzeugmaschine beziehen, auf eine Maschinenkomponente wie z.B. ein Lager oder auf die Messmittelfähigkeit des KMGs. Auf diese Weise lassen sich dann bereits notwendige Wartungs-, Kalibrier- oder Serviceaktivitäten vorhersagen und planen, bevor es zu ungeplanten und damit teuren Ausfallzeiten kommt.