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Warum sich (nicht nur) Produktionsunternehmen unbedingt mit predictive Maintenance befassen sollten

Zeit ist kostbar. Das zeigt sich vor allem in der Fertigung. Die Verfügbarkeit und Auslastung von Maschinen sind für jedes Unternehmen, das auf Maschinen und Industrieanlagen angewiesen sind, von entscheidender Bedeutung. Daher ist predictive Maintenance (oder auch “vorausschauende Wartung”) zu Recht ein Grundpfeiler der Industrie 4.0 und dem Industrial Internet of Things (IIOT)-Trend. Schließlich zielt predictive Maintenance auf die wichtigste aller Effizenz-KPIs ab: Zeit. Ausfallzeiten und Wartungen von  Anlagen kosten Zeit und sind mit hohen direkten und indirekten Kosten verbunden. Die Folgen von Ausfallzeiten können weitläufig sein und umfassen Produktionsausfälle, vergeudete Arbeitskraft, aufgebrauchte Bestände sowie Opportunitätskosten. Unternehmen, welche die Höhe Ihrer Ausfallzeit unterschätzen, begehen einen häufigen Fehler. Jedoch ist dieser Fehler auch äußerst kostspielig! Damit solche Fehler vermieden werden können, erklären wir in  diesem Artikel, wie predictive Maintenance genutzt werden kann und welche Vorteile es für Unternehmen bietet.

Unsere Experten beraten Sie gerne für eine passgenaue Lösung zum Thema predictive Analytics für Ihr Unternehmen. Wir freuen uns auf Ihre Herausforderung.

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Dieser Artikel beantwortet folgende Fragen

  • Welche Vorteile bietet predictive Maintenance?
  • Wie funktioniert vorausschauende Wartung?
  • Welche Trends zeichnen sich bei predictive Maintenance für die Zukunft ab?

Was ist predictive Maintenance und was sind die Vorteile?

Predictive Maintenance nutzt die Daten vor Ort sowie Cloud-Computing, um das Zeitfenster für die Planung von Wartungsarbeiten zu erweitern. Durch moderne predictive Analytics Verfahren kann man nicht nur den aktuellen Zustand von Industrieanlagen zentral und nahezu in Echtzeit beurteilen, sondern auch den zukünftigen Zustand vorhersagen. Somit können die Lebensdauer von Maschinen und mögliche zukünftige Probleme prognostiziert werden.

Auf diese Weise können Unternehmen Produktionsausfälle und Arbeitsausfälle reduzieren. Dadurch wird wertvolle Zeit für Maschinen und Mitarbeiter im Unternehmen freigesetzt. Durch die Kosteneinsparungen beim Budget für Instandhaltung werden zudem zusätzliche Mittel für beispielsweise Forschung und Marketing frei. Kurzum, die wirtschaftlichen Vorteile von predictive Maintenance für Industrie 4.0 Unternehmen sind beträchtlich. Tatsächlich hat McKinsey geschätzt, dass durch vorausschauende Wartung die Wartungskosten um 10 bis 40 Prozent gesenkt werden können.

Gerne stehen Ihnen unsere Experten zur Verfügung. Wir freuen uns, mit Beratung zu predictive Maintenance und Analytics zur Ihr Unternehmen voranzubringen. Wir erklären anschaulich und anwendungsorientiert die Möglichkeiten und Optionen für vorausschauende Wartung für Ihr Unternehmen. Nehmen Sie Kontakt auf! Wir freuen uns auf ein Gespräch.

Wie funktioniert predictive Maintenance?

Predictive Maintenance bietet datengestützte Erkenntnisse über das Auftreten von Ausfällen. Eine entscheidende Rolle spielt dabei die Anomaly Detection  (zu deutsch Anomalieerkennung). Anomaly Detection ist eine Technik des maschinellen Lernens und kann die Wahrscheinlichkeit künftiger Ausfälle vorsagen. Das Verfahren kann dabei Entscheidung treffen, welche auf Daten über kritische Werte, Risikovorhersagen sowie Ausfall- und Wartungskosten basieren. Wenn eine kritische Schwelle erreicht ist, löst die Analyse eine Warnmeldung aus, damit entsprechende Maßnahmen ergriffen werden können.

Dabei stützt sich die Überwachung auf eine Unzahl von Sensordaten. Einige dieser Sensoren messen beispielsweise:

  • Temperatur
  • Druck
  • Vibrationen
  • Drehgeschwindigkeiten
  • Chemische Eigenschaften des Schmieröls

Messwerte über oder unter den Normalwerten können dabei zukünftige Probleme signalisieren:

  • Erhöhte Temperaturen können zum Schmelzen oder Verbrennen von Komponenten führen und müssen je nach Ausrüstung behoben werden, bevor sie signifikante Schäden verursachen.
  • Die Schwingungsanalyse könnte Einblicke in mögliche Ausfälle bieten, da starke Vibrationen Anzeichen für das Versagen von Komponenten sein können.
  • Auch durch die Analyse des Schmieröls kann man abschätzten, ob sich der Zustand einer Maschine verschlechtert. Dabei wird beispielsweise die Menge an Verunreinigungen und der Verschleißabrieb im Schmiermittel gemessen. Vor 50 Jahren benötigte man für diese Analyse noch die Expertise von Tribologen (Experten für Maschinenverschleiß). Inzwischen werden Daten über das Maschinenöl automatisch durch IOT extrahiert und entweder direkt durch IOT oder im Labor analysiert. Dadurch lassen sich detaillierte Verschleißmuster ableiten.

Die Echtzeit-Überwachung solcher Variablen ermöglicht ein sofortiges Eingreifen. So können Probleme gelöst werden, bevor sie überhaupt entstehen. Weiterhin kann eine Zeitreihenanalyse abnormale Abweichungen aufzeigen. Solche Abweichungen würden bei einer isolierten Betrachtung akzeptable erscheinen. Durch eine Zeitreihenanalyse können jedoch abnormalen Muster erkannt werden und zukünftige Probleme vorhergesagt werden.

Die Chancen: Durch predictive Maintenance die Vorteile von Cloud und IIoT nutzen

Predictive Maintenance bietet allerdings noch weitere Chance für produzierende Unternehmen. Unternehmen, die sich predictive Maintenance zunutze machen, werden in der Lage sein, ihre Produkte wesentlich agiler zu produzieren und anzubieten. Mit einer intelligenten Fabriksentwicklng kann vorausschauende Wartung die Geschwindigkeit und Anpassungsfähigkeit in der Produktion deutlich erhöhen und die Kosten signifikant senken. Durch predictive Maintenance werden somit moderne Industrie 4.0 Konzepte wie As-a-Service- oder Pay-per-Use-Angebote mit ihren komplexen Produktionsprozessen oft überhaupt erst möglich. Die Fertigung kann somit kundenorientierter geschehen und neue Einnahmequellen können erschlossen werden.

Ausblick: Was kommt nach predictive Maintenance?

Wir erwarten, dass in Zukunft einige Unternehmen sogar noch über predictive Maintenance hinausgehen und sich eher um prescriptive Maintenance bemühen werden. Dieser Ansatz verwendet prescriptive Analytics und strebt eine vollständige Automatisierung an. Dabei werden Machine-to-Machine (M2M) Techniken angewendet, damit Maschinen ihre eigene Wartung für sich selbst planen können.

Produzierende Unternehmen mit teurer Ausstattung werden vermutlich jedoch zunächst immer noch menschliche Kontrolle in ihrem System haben wollen. Damit dass Potenzial der digitalen Transformation voll ausgeschöpft werden kann, müssen Unternehmen daher nach technologischen  Lösungen suchen, die kompatibel mit ihren Mitarbeitern sind. Gleichzeitig wird es auch in  Zukunft von entscheidender Wichtigkeit sein, stets mit den neuen Technologien und  Trends Schritt zu halten.

Fazit

Predictive Maintenance hat bereits damit begonnen, die Prozesse in der Fertigung zu revolutionieren. Predictive Analytics ist die entscheidende Schlüsseltechnologie, damit Unternehmen die vollen Potenziale der Cloud und von IoT ausschöpfen können.

Für die Einführung von vorausschauender Wartung bedarf es zum einen natürlich einer professionellen Datenverwaltung. Weiterhin muss man aber auch flexible Prozesse schaffen, die das gesamte Spektrum von Datenquellen, Werkzeugen und Systemen zusammenführen. Nur so kann man eine nahtlose Interaktion zwischen Daten und Menschen sicherstellen.

Unternehmen, denen es aber gelingt predictive Maintenance erfolgreich einsetzen, erhalten nicht nur den Zugang zu ungeahnter Zeiteffizienz, sondern auch zu völlig neuen Arbeitsweisen und Ansätzen in der Fertigung.