Predictive Maintenance
Mithilfe prädiktiver Instandhaltungstechniken werden Zustandsdaten aus Maschinen und Anlagen gewonnen, wodurch Wartungsvorgänge zuverlässig vorhergesagt und geplant werden können. Infolgedessen können Ausfallzeiten in der Produktion reduziert, die Lebensdauer von Maschinen erhöht sowie Kosten für Unternehmen eingespart werden.
Zusammenhang Predictive Maintenance & Condition Monitoring
Die Begriffe Condition Monitoring und Predictive Maintenance sollten nicht synonym verwendet werden. Condition Monitoring ist vielmehr die Voraussetzung für erfolgreiches Predictive Maintenance. Beim Condition Monitoring (Zustandsüberwachung) werden nämlich mithilfe von Telemetrie und Sensoren, Fehler an Maschinen und Anlagen erkannt und der Ist-Zustand bewertet. Dies geschieht durch die Messung von physikalischen Größen wie Druck oder Temperatur; z. B. durch Schwingungsanalysen. Dadurch können Ausfallzeiten reduziert und Ursachen für Betriebsausfälle diagnostiziert werden.
Auf Basis dieser Daten und Analysen werden durch Predictive Maintenance nun Risiken prognostiziert und daraus abgeleitet, wann eine Wartung als nächstes durchgeführt werden sollte. Während es beim Condition Monitoring also um das Erkennen, Bewerten und Klassifizieren von Ereignissen geht, hat die vorausschauende Instandhaltung das Ziel, betriebliche Ereignisse und Maschinenausfälle mithilfe großer Datenmengen vorherzusagen und daraus Regeln abzuleiten. Hierbei wird meist mit intelligenten Algorithmen gearbeitet.
Einsatzgebiete
Aktuelle Digitalisierungs- und Big Data-Ansätze gewinnen heutzutage und in Zukunft immer mehr an Bedeutung. Predictive Maintenance ermöglicht das frühzeitige Erkennen von Störungen, Ausreißern und Verschleißerscheinungen. Somit wird die Technologie in zahlreichen produzierenden Gewerben eingesetzt.
Automobilbranche
Auch im Bereich der Mobilität spielt Predictive Maintenance eine immer größere Rolle. Die Wartung von Fahrzeugen wird dadurch grundlegend optimiert. Durch Sensoren im Motor können Fehler insbesondere rechtzeitig erkannt und Ausfälle vorgebeugt werden.
Luftfahrt
Ungeplante Wartungsarbeiten an Flugzeugen sowie Störungen und Ausfälle führen zu hohen Kosten für die Fluggesellschaft. Deshalb ist die vorausschauende Instandhaltung in diesem Bereich von großer Bedeutung, um Komponenten frühzeitig austauschen zu können.
Ein weiterer Anwendungsfall ist Predictive Maintenance für Industrieroboter. Roboter und Roboteranlagen müssen fehlerfrei arbeiten, um bestmögliche Leistungen zu erzielen. Auch Energieketten müssen stetig überwacht werden, um Ausfälle, Stillstände und Schäden zu vermeiden.
Vorteile vorausschauender Instandhaltung
Lösungen und Ansätze mit Predictive Maintenance bergen viele positive Aspekte für Unternehmen, die im Kontext von Industrie 4.0 sowie IoT (Internet of Things) und IIoT Lösungen arbeiten.
- Wartungen optimal vorhersagen: indem Daten kontinuierlich in Echtzeit ausgewertet werden, kann der bestmögliche Zeitpunkt für Wartungsmaßnahmen und Reparatur von Maschinen, Anlagen und Bauteilen bestimmt werden.
- Ermitteln der MTTF (Mean Time To Failure) und präventives Handeln aufgrund dieser gewonnenen Metrik.
- Höhere Produktivität und Wirtschaftlichkeit: Maschinen können auf Grundlage der gesammelten Daten effizienter eingesetzt werden, wodurch sie ihre Produktivität steigern. Durch weniger Ausfall- und Stillstandszeiten werden außerdem Kosteneinsparungen erreicht und die Wirtschaftlichkeit erhöht.
- Bessere Planbarkeit von Ersatzteilen und Instandhaltungsstrategien durch zuverlässige Vorhersagen.
Als größte Herausforderungen bei der Implementierung von Predictive Maintenance Lösungen und Projekten nennen Unternehmen die IT-Sicherheit sowie IT-Infrastruktur.