Überzeugende Referenzprojekte

Führende Unternehmen vertrauen bereits auf IconPro

Lösen Sie Herausforderungen

Ungeplante Ausfallzeiten, unzureichende Effektivität oder teure Wartung von Maschinen verringern die Profitabilität.
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Condition Monitoring & Predictive Maintenance: Werkzeugmaschinen

Lernen Sie die relevantesten Anwendungsszenarien und Mehrwerte von Condition Monitoring & Predictive Maintenance für Werkzeumaschinen kennen.

Entfesseln Sie Potenzial

IconPro APOLLO ermöglicht mehr Effektivität, weniger Stillstand und geringere Wartungskosten.

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Zustände, Fehler und Programme ÜBERWACHEN

Sehen Sie auf einen Blick, ob Ihre Maschinen in guten Bedingunen operieren, ob sie laufen und welche Programme ausgeführt werden.

Verfügbarkeit, Performance & Qualität AUSWERTEN

Überwachen Sie auf einfachste Art und Weise die Effektivität aller Maschine, von Gruppen oder einzelnen Maschinen.

Ausfälle & Wartung VORHERSAGEN

Lassen Sie sich über bevorstehende Ausfälle oder notwendige Wartungs- oder Kalibrieraktivitäten informieren.

IconPro APOLLO

Von Daten zu Informationen zu Mehrwert

Steuerungsdaten

Sensordaten

Programmdaten

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Manager

Überwachung der Gesamtanlageneffektivität

Bediener

Überwachung aller Maschinenzustände

Wartung

Vorhersage & Anforderung von Wartung

Produktion

Kontrolle & Verbesserung der Leistung & Qualität

Condition Monitoring &
Predictive Maintenance

IconPro APOLLO für eine bessere Maschineneffektivität
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Management

Bewertung und Überwachung von
OEE-Parametern

Erhalten Sie detaillierte oder aggregierte Berichte über die Maschineneffektivität zur Bewertung der Rentabilität.

 

 

 

 

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Wartung

Vorhersage & Anforderung von
Wartung, Kalibrierung und Service

Prognostizieren Sie notwendige Wartungs- oder Servicearbeiten und fordern Sie diese in optimaler Weise an, um Kosten und Ausfallzeiten zu minimieren.

 

 

 

 

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Produktion

Bewertung und Verbesserung von
Leistung und Qualität

Verfolgen Sie Maschinenverfügbarkeit und -leistung oder Prozessfähigkeit, um Produktivität und Qualität zu optimieren.

 

 

 

 

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Bedienung

Mehr Maschinen effizienter und zuverlässiger betreiben

Verfolgen Sie Maschinenzustände und Programmfortschritte oder lassen Sie sich benachrichten – jederzeit und von überall.

 

 

 

 

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Condition Monitoring & Predictive Maintenance: Messgeräte

Lernen Sie die relevantesten Anwendungsszenarien und Mehrwerte für Condition Monitoring & Predictive Maintenance für Messgeräte kennen.

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Was sind die Vorteile von Predictive Maintenance Software?

Prädiktive Instandhaltung mit einem Dataset aus dem Condition Monitoring ist eine Lösung, mit welcher sich die Profitibalität 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 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.

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Anwendungsfälle

Führende
Unternehmen
nutzen IconPro.

Manufacturing – Visual Inspection

Manufacturing – Visual Inspection

Project Subtitle
System for adaptive phototonic surface testing with adaptive image evaluation in combination with a cleaning system.

Companies and Partners
P…

Mechanical – Wire Eroding

Mechanical – Wire Eroding

Project Subtitle
Data-based evaluation of the wire electrical discharge machining process

Companies & Partners
WBA Aachener Werkzeugbau Akademie GmbH, Mak…

Energy – Minimize Consumption

Energy – Minimize Consumption

Project Subtitle
Automation of network edge infrastructure & applications with artificial intelligence

Companies & Partners
Opel Automobile GmbH, Frau…

Minimieren Sie Service, Wartung und Ausfallzeiten!

Geben Sie Ihre Parameter ein
IconPro APOLLO spart Zehntausende von Euro pro Jahr durch die Vorhersage und Dynamisierung von Wartungs- und Instandhaltungsarbeiten oder die Reduzierung von Ausfallzeiten von Anlagen auf ein Minimum.

Maschinen- / Anlagenwert

1 k€

  • 5
  • 1000

Anzahl der Maschinen

5

  • 1
  • 1000
  • Jährliche Kosten für Wartung, Ausfallzeiten und Verwaltung

    Icon Pro

    1 k€

  • Jährliche Einsparungen von

    Icon Pro

    0 k€

Wie startet man mit
Predictive Maintenance?

In weniger als 6 Wochen führen wir Sie über 6 systematische Meilensteine zu einem kosteneffizienten Proof-of-Concept.

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  • Verstehen des Anwendungsfalls, der Ziele und Anforderungen

  • Spezifikation der benötigten Maschinen- und Sensordaten

  • Identifikation und Bewertung der vorhandenen Schnittstellen

  • Implementierung und Testen einer Maschinenanbindung

  • Bewertung und Verbesserung der Datenqualität

  • Anbindung einer Pilotmaschine in APOLLO

  • Einführungsplan nach erfolgreichem Proof-of-Concept

Mehr erfahren

Wie 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 Predictive 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 Predictive 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.

Was ist ein Beispiel für Predictive Maintenance in der Produktion?

Ein Beispiel für die Nutzung von Condition Monitoring und Predictive Maintenance ist der Betrieb von Koordinatenmessgeräten (KMGs) und Werkzeugmaschinen in der Produktion. Bei beiden Gerätetypen werden 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, sodass Maschinenbediener die Betriebszustände vieler Werkzeugmaschinen auf dem Shopfloor oder KMGs in ggf. unterschiedlichen Messräumen auf einen Blick 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 Verschleiß 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.

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FAQ

 

Was ist die Definition von Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance ist eine proaktive Wartungsstrategie, bei der Daten aus dem Condition Monitoring genutzt werden, um den Zustand von Anlagen auszuwerten und potenzielle Ausfälle vorherzusagen. Predictive Maintenance unterliegt der Zielstellung, ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren, indem die Wartung stattfindet, bevor es zum Ausfall der Anlage kommt. Gleichzeitig werden nur notwendige Wartungen durchgeführt, was die Wartungskosten signifikant reduziert.

 

Was unterscheidet Predictive Maintenance von Condition Monitoring?

Condition Monitoring überwacht den Zustand von Anlagen und erfasst mithilfe von Sensoren und Messgeräten Daten, die für Predictive Maintenance benötigt und bereitgestellt werden. Letzteres wendet Machine Learning Algorithmen auf diese Daten an, um Wartungen vorauszusagen bevor es zu einem Ausfall kommt.

 

Welche Anwendungsbereiche gibt es für Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, um Ausfälle zu vermeiden und Wartungsarbeiten zu optimieren. In der Fertigungsindustrie können Maschinen- und Anlagendaten verwendet werden, um eine bedarfsorientierte Wartung durchzuführen. In der Transportbranche hingegen kann prädiktive Instandhaltung zum selben Zweck für Transportfahrzeuge eingesetzt werden. Energieerzeuger können die Auslastung und die Wartung von Kraftwerken und Windparks optimieren.