"Predictive Maintenance" ist als Buzzword aus dem Bereich Industrie 4.0 in aller Munde und gilt als erstrebenswertes Ziel vieler Instandhalter und Wartungsverantwortlichen von Maschinen und Anlagen. Doch was genau bedeutet Predictive Maintenance, wie grenzt es sich zu anderen Instandhaltungsstrategien ab und welchen Nutzen bringt es? Welche Voraussetzungen gilt es zu erfüllen, um Predictive Maintenance im Unternehmen tatsächlich umsetzen zu können? Dieser Beitrag aus unserer Serie "Buzzwords Explained" bietet einen Überblick, Anregungen und Ideen zum Thema vorausschauende Instandhaltung.
Unter Predictive Maintenance versteht man einen proaktiven Wartungsvorgang, der auf einer permanenten Überwachung und Auswertung von Maschinen- und Prozessdaten basiert. Ziel ist es, den zukünftigen Wartungsbedarf vorherzusagen, dadurch Störungen zu vermeiden und Wartungsprozesse effizient zu gestalten.
Durch Echtzeit-Analyse in Kombination mit Big Data wird der Zustand von in Betrieb befindlichen Maschinen und Anlagen bestimmt. In Kombination mit anderen Informationen soll vorhergesagt werden, wann der beste Zeitpunkt zur Durchführung einer Wartung ist. Im Idealfall wartet ein Instandhaltungstechniker ein Gerät, bevor es zu einer Störung kommt – aber auch nur dann, wenn es wirklich notwendig ist.
Im Vergleich zur vorbeugenden Instandhaltung (Preventive Maintenance) – bei der routinemäßig in regelmäßigen Zeitintervallen Wartungen durchgeführt werden - können so Kosteneinsparungen erzielt werden.
Vereinfacht gesagt, stützt sich Predictive Maintenance im Wesentlichen auf drei Säulen:
Zur Bewertung des Ist-Zustands eines Gerätes kommen verschiedene Überprüfungsverfahren zum Einsatz, zum Beispiel mittels Infrarots, Schwingungsanalyse, Akustik- oder Schallpegelmessungen. So werden beispielsweise Temperaturen, Drehzahlen, Geräusche oder Laufzeiten gemessen. Predictive Maintenance bezieht sich also auf den tatsächlichen Zustand der Maschinen, nicht – wie bei Preventive Maintenance – auf die durchschnittliche oder zu erwartende Lebensdauer. Diese gemessenen Daten werden dann mit anderen Informationen in Zusammenhang gebracht, wie zum Beispiel Maschinenausfälle, -störungen oder -reparaturen. Dadurch können Rückschlüsse über einen zukünftig zu erwartenden Wartungsbedarf gezogen werden.
Damit die Berechnungen möglichst akkurat sind, ist eine riesige Datenmenge notwendig. Vorausschauende Instandhaltungsverfahren lohnen sich daher besonders für Unternehmen, die viele Maschinen des gleichen Typs nutzen bzw. für Hersteller dieser Maschinen, die Predictive Maintenance nicht nur für die eigenen, sondern auch für verkaufte Maschinen nutzen möchten.
Sowohl Hersteller als auch Betreiber von Maschinen und Anlagen erreichen durch den richtigen Einsatz von Predictive Maintenance zahlreiche Vorteile:
Ob Predictive Maintenance die sinnvollste Instandhaltungsmethode für ein Unternehmen ist, hängt von verschiedenen Faktoren ab, u.a.:
Je länger ein Predictive Maintenance Algorithmus im Einsatz ist, umso mehr lernt er dazu und umso validere Aussagen kann dieser treffen. Predictive Maintenance sollte also als langfristige Instandhaltungsstrategie gesehen werden.
Mit einem digitalen Service-Informationssystem schaffen Sie die Basis für die Umsetzung von Predictive Maintenance. Sie entwickeln mit Hilfe des zentralen Portals für alle Wartungs- und Service-Informationen ein umfassendes, digitales Verständnis über Ihre Maschinen und Anlagen. Sie bauen einen „Digital Information Twin“ – ein intelligentes Datenmodell - Ihrer Maschinen und Anlagen auf. Durch Verknüpfung von IoT-Daten mit Lagerbeständen und Ersatzteilen optimieren Sie Ihre Prozesse, senken Kosten und stellen Ihr Unternehmen optimal für die Zukunft auf.
Unsere After-Sales-Plattform Quanos InfoTwin unterstützt Sie dabei.
Frohe Weihnachten und einen guten Rutsch ins Jahr 2024!
Im Kino sind sie ein nettes Gimmick, in der Industrie gelten sie als Gamechanger: Ohne 3D-Daten gibt es im Metaverse …
Trends richten sich nicht nach dem Kalender. Trotzdem ist der Jahreswechsel für After-Sales-Verantwortliche eine gute…