Predictive Maintenance ist in englischer Begriff, der für vorausschauende Wartung steht. Es handelt sich dabei um eine proaktive Wartungsstrategie, bei der Zustandsüberwachungstools verschiedene Anzeichen auf Fehlfunktionen, Anomalien und Leistungsprobleme von Anlagen und Maschinen erkennen. Damit lassen sich Ausfälle oder Wartungsbedarf besser voraussehen.
Mit Predictive Maintenance Szenarien planen
Basierend auf diesen Messungen kann ein Unternehmen vorgefertigte Vorhersagealgorithmen ausführen, um abzuschätzen, wann eine Anlage ausfallen könnte. Das ermöglicht dem Unternehmen, die Wartungsarbeiten rechtzeitig auszuführen.
Predictive Analytics sind vorausschauende Analysen. Algorithmen und Künstliche Intelligenz auf Basis von Daten sagen bestmöglich vorher, welche Ereignisse in Zukunft eintreten könnten. Mit Predictive Analytics lassen sich Szenarien erstellen und mögliche Lösungen oder Handungsempfehlungen im Vorfeld ableiten.
Das Ziel der vorausschauenden Wartung besteht darin, die Nutzung der Wartungsressourcen zu optimieren. Wenn Unternehmen wissen, wann ein bestimmtes Teil einer Anlage ausfällt, können die Wartungsarbeiten besser geplant werden.
Dadurch werden übermäßige Wartungsarbeiten und unerwartete Maschinenausfälle vermieden. Das wiederum senkt die Wartungskosten, minimiert Ausfallzeiten und verbessert den allgemeinen Zustand und die Leistung der Maschinen.
Wie funktioniert Predictive Maintenance?
Der Hauptvorteil der vorausschauenden Wartung besteht darin, dass die Arbeit auf der Grundlage des aktuellen Zustands der Maschine oder Anlage geplant werden kann. Es ist jedoch alles andere als einfach.
Es gibt drei Hauptkomponenten, mit denen Predictive Maintenance den Zustand der Anlagen verfolgt und Techniker vor bevorstehenden Maschinenausfällen warnen kann:
Installierte Zustandsüberwachungssensoren senden Echtzeit-Leistungsdaten und Maschinenzustandsdaten.
Ein meist Internet-basiertes Netzwerk ermöglicht die Kommunikation zwischen Maschinen, Softwarelösungen und Cloud-Technologie. Das trägt im Wesentlichen dazu bei, große Datenmengen zu sammeln und zu analysieren.
- Vorhersagedatenmodelle werden mit diesen Daten gespeist, um Fehlervorhersagen hervorsehen können.
Anleitung zur Einführung von Predictive Maintenance
Die Fähigkeit Daten zu sammeln und zu analysieren, um Fehlermuster vorherzusagen, ist entscheidend für eine erfolgreiche vorausschauende Wartungsstrategie. Eine Predictive Maintenance Lösung arbeitet nur dann effizient, wenn Vorhersagetechnologien für die verwendeten Anlagen passen. Außerdem müssen die Daten überwacht und bewertet werden, damit man darauf reagieren kann.
1. Definition der gewünschten Ergebnisse
Obwohl die Vorteile der vorausschauenden Wartung zahlreich sind, kann die Bereitstellung eine Herausforderung darstellen. Bevor Sie beginnen, ist es daher wichtig, einen genau definierten Plan zu haben, der das gewünschte Geschäftsergebnis und den Projektumfang abdeckt.
Im Idealfall ist es ratsam, klein anzufangen, zu lernen und sich anzupassen. Erst dann sollten die gewonnenen Erkenntnisse für die Erweiterung genutzt werden.
2. Identifizierung der Anlagen für Predictive Maintenance
Zunächst müssen Sie festlegen, welche Anlagen und Maschinen in das vorausschauende Wartungsprogramm aufgenommen werden sollen. Diese Unterscheidung ist aus zwei Gründen wichtig:
Nicht alle Anlagen verdienen es, in einen vorausschauenden Wartungsplan aufgenommen zu werden. Das kann zum Beispiel der Fall sein, wenn es nicht kosteneffektiv ist. Oder die Anlage entbehrlich für eine Wartung ist, ohne einen Ausfall in der Produktion zu verursachen.
Es ist besser, sich auf wenige ausgewählte Anlagen zu konzentrieren und diese als Pilotprojekt durchzuführen. Anschließend kann das Prinzip erweitert werden.
Durch das Überprüfen historischer Maschinendatensätze können Sie Anlagen identifizieren, die für Ihre Geschäftsprozesse am wichtigsten sind und bei einem unerwarteten Ausfall zu erheblichen Störungen führen würden.
3. Zwischenziele definieren
Zur Einführung von Predictive Maintenance wird viel Zeit und Geld benötigt und deshalb ist es ratsam langsam oder klein anzufangen.
Wenn Sie noch keine vorbeugenden Wartungsmaßnahmen ergriffen haben, konzentrieren Sie sich zunächst nur auf einige wenige Maschinen Ihres Unternehmens. Definieren Sie Zwischenschritte in der Umsetzung und überprüfen Sie diese, um optimale Bedingungen und Funktionen sicherzustellen.
4. Implementierung der neuen Software und Sensoren
Predictive Maintenance integriert verschiedene Arten von Maschineninformationen wie Leistungsdaten, Wartungsverlauf und Konstruktionsdaten, um zeitnahe Entscheidungen über Wartungseingriffe zu treffen. Dafür sind bestimmte Technologien und Zustandsdaten der Geräte in Echtzeit erforderlich, die effektiv funktionieren.
Die zustandsbasierte Überwachung ist ein entscheidender Schritt in diesem Prozess. Sie geht davon aus, dass sich die Leistung alle Maschinen irgendwann verschlechtert und diese teilweise oder vollständig ausfallen. Ziel ist es daher, diese Fehler zu vermeiden, indem verschiedene Überwachungssensoren an den Maschinen angebracht werden.
Von dort aus werden die Daten gesammelt, analysiert und dafür verwendet, um Algorithmen für prädiktive Fehler zu erstellen, die Sie über Wartungsmaßnahmen informieren.
5. Zugriff auf die richtige Software und Analyse
Frühere Maschinenaufzeichnungen sind eine wertvolle und zeitsparende Quelle für verwertbare Daten, um Predictive Maintenance zum Laufen zu bringen. Solche Daten bieten Informationen über das Maschinenverhalten, die in hohem Maße bestimmen, wie ein Predictive Maintenance-Modell aufgebaut ist.
Die wohl wichtigste Anforderung neben den gesammelten Daten ist die Sicherstellung, dass die eingehenden Daten analysiert und vorausschauende Wartungsmodelle entwickelt werden können. Es ist nicht selten, dass Unternehmen bei diesem Teil des Prozesses nach externer Hilfe suchen, bis jemand innerhalb des Unternehmens ausreichend geschult ist, um die Verantwortung zu übernehmen. Die Einbindung in ERP-Systeme ist sinnvoll.
In Bezug auf die Softwareanforderungen ist ein computergesteuertes Managementsystem bei der Erstellung und Ausführung eines Predictive Maintenance Programms hilfreich. Damit lassen sich alle Wartungsaktivitäten planen und überwachen. Somit können Sie rechtzeitig sicherstellen, dass Sie die erforderlichen Ersatzteile haben, wenn Sie diese benötigen.
Beispiele für den Einsatz von Predictive Maintenance
Predictive Maintenance kann insbesondere für die Fertigungs-, Lebensmittelproduktions- und Energiewirtschaft relevant sein. Hier können Wartungsmanager anhand der Informationen aus der Datenanalyse vorhersagen, wann Systemausfälle aufgrund früherer Muster auftreten könnten. Wartungen sind damit besser planbar und die Ausfälle an kritischen Betriebsgeräten reduziert.
