<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">1</span><h2 class="c-blog_head" id="1. Bedeutung von Predictive Maintenance">Bedeutung von Predictive Maintenance</h2></div>
In einer sich schnell verändernden Geschäftsumgebung ist es unerlässlich, dass Unternehmen ihre betrieblichen Abläufe kontinuierlich optimieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Eine bewährte Methode zur Steigerung der Effizienz und Kosteneinsparung ist die vorbeugende Instandhaltung, besser bekannt unter dem Begriff Predictive Maintenance.
Die Chancen von Industrie 4.0, nämlich Sensorik und Vernetzung, ermöglichen diesen Fortschritt und eröffnen damit neue Perspektiven um Betriebsabläufe zu optimieren und Kosten einzusparen. Predictive Maintenance ermöglicht darüber hinaus die frühzeitige Erkennung von potenziellen Problemen und bringt Unternehmen in der Lage, proaktiv zu handeln und teure Ausfälle oder Reparaturen zu vermeiden.
In vielen Produktionsunternehmen ist Predictive Maintenance längst zum Schlüsselthema geworden. Mithilfe von Datenanalyse können bereits im Vorfeld potenzielle Maschinen- oder Produktfehler mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit prognostiziert werden. Dadurch können rechtzeitig Gegenmaßnahmen ergriffen werden, um ungeplante Betriebsunterbrechungen zu vermeiden.
<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">2</span><h2 class="c-blog_head" id="2. Vorteile von vorausschauender Wartung">Vorteile von vorausschauender Wartung</h2></div>
Die prädiktive Instandhaltung bietet eine Vielzahl von Vorteilen für Unternehmen, die ihre Betriebsabläufe optimieren möchten. Hier sind einige der wichtigsten Vorzüge im Überblick:
- Reduzierung von Ausfallzeiten
Durch die frühzeitige Erkennung von Problemen können Unternehmen Ausfallzeiten minimieren und ungeplante Stillstände vermeiden. Dies führt zu einer höheren Anlagenverfügbarkeit und einer besseren Auslastung der Produktionskapazitäten.
- Kostenoptimierung
Indem Unternehmen potenzielle Probleme frühzeitig erkennen und gezielte Wartungsmaßnahmen ergreifen, können sie teure Reparaturen oder Ersatzteile vermeiden. Das Ergebnis sind eingesparte Kosten und gesteigerte Rentabilität.
- Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen
Durch regelmäßige Überwachung und rechtzeitige Wartungsmaßnahmen können Unternehmen die Lebensdauer ihrer Anlagen maximieren. Das ermöglicht die langfristige Nutzung von Maschinen und Anlagen und verringert die Notwendigkeit teurer Neuanschaffungen.
- Effizientere Ressourcennutzung
Die gezielte Planung von Wartungsarbeiten basierend auf Datenanalyse ermöglicht es Unternehmen, ihre Ressourcen effizienter zu nutzen. Das führt zu einer optimierten Arbeitsplanung und einer besseren Ausnutzung der vorhandenen Kapazitäten.
- Verbesserte Sicherheit
Dank der kontinuierlichen Überwachung von Anlagen können potenzielle Sicherheitsrisiken frühzeitig erkannt und behoben werden. Die Sicherheit der Mitarbeiter steht deutlicher im Vordergrund, da Vorschriften präzise eingehalten werden können.
- Rückverfolgbarkeit der Prozessketten
Durch die einzelnen Schritte, die ein Unternehmen auf dem Weg hin zu Predictive Maintenance durchläuft, wird die Transparenz der Prozesskette kontinuierlich gesteigert, wodurch deren digitale Abbildung eine durchgängige Rückverfolgbarkeit ermöglicht. So können Unternehmen Engpässe und Qualitätsprobleme genau zuordnen und gezielte Maßnahmen ergreifen, um eine unterbrechungsfreie und qualitativ hochwertige Produktion sicherzustellen.
- Optimierte Planung und Entscheidungen
Ersatzteilmanagement oder Neuanschaffungen, Predictive Maintenance liefert entscheidende Fakten, um rechtzeitig notwendige Entscheidungen zu treffen oder Reserven zu bilden.
<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">3</span><h2 class="c-blog_head" id="3. Proaktive Instandhaltung durch Sensoren">Proaktive Instandhaltung durch Sensoren</h2></div>
Sensoren sind die aufmerksamen Beobachter bei Predictive Maintenance. Sie überwachen verschiedene Parameter in industriellen Abläufen wie Vibrationen, Temperaturen, Druck und andere relevante Daten. Diese Statusinformationen werden in Echtzeit an Analyseplattformen gesendet. Zustandsänderungen und selbst die geringsten Abweichungen werden sofort erfasst.
Durch die Analyse dieser Daten können potenzielle Probleme frühzeitig identifiziert und entsprechende Wartungsmaßnahmen eingeleitet werden. Dies ermöglicht eine proaktive Instandhaltung und optimiert die Betriebszeit der Anlagen.
<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">4</span><h2 class="c-blog_head" id="4. Weitere Technologien und Datenquellen für Predictive Maintenance">Weitere Technologien und Datenquellen für Predictive Maintenance</h2></div>
Neben intelligenter Sensorik stehen weitere Datenquellen zur Verfügung, um die vorausschauende Instandhaltung zu fördern. Hierzu gehören Daten aus Steuerungen, die mithilfe eines Standardprotokolls (bspw. OPC UA) folgende Informationen bereitstellen:
- Stopp
- Auftragsbeginn und -ende
- Störung
- Fehler
- Rüstzeit
- Anzahl produzierte Stück
- Wartung
- Werkzeugwechsel
- Maschinenzustände
- Spannung
- Druck
OPC steht hierbei für Open Platform Communications und repräsentiert einen bedeutenden Kommunikationsstandard im Rahmen von Industrie 4.0 und dem Internet der Dinge (IoT). UA für Unified Architecture, bezeichnet die neueste Spezifikation dieses Standards.
Zudem ist Predictive Maintenance ohne Business-Kontext nicht möglich, die Anbindung eines ERP-Systems schafft diesen Bezug, indem es betriebsrelevante Informationen liefert, die zur Analyse und Vorhersage von potenziellen Ausfällen und Wartungsbedarfen dienen. Auch dazu einige Exemplare:
- Service-Historie
- Schichtpläne
- Verfügbarkeit von Vorprodukten und Ersatzteilen
- Lieferzeiten
- Fälligkeiten von Aufträgen
- Geplante Wartungen
Zusatzquellen für die prädiktive Instandhaltung können auch Daten aus Dritt-Systemen sein, die in der Regel zugekauft werden. Hierzu gehören GPS-Daten, Kalenderdaten, Informationen über das Verkehrsaufkommen, meteorologische Daten und vieles mehr.
<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">5</span><h2 class="c-blog_head" id="5. Schritte zur Implementierung eines prädiktiven Instandhaltungsprogramms">Schritte zur Implementierung eines prädiktiven Instandhaltungsprogramms </h2></div>
Die Implementierung eines prädiktiven Instandhaltungsprogramms erfordert sorgfältige Planung und einen strukturierten Ansatz.
- Analyse der Anforderungen
Unternehmen sollten zunächst ihre spezifischen Anforderungen und Ziele definieren. Welche Anlagen sollen überwacht werden? Welche Daten sind relevant? Welche Problemstellungen sollen gelöst werden?
- Auswahl der richtigen Technologien
Als nächsten Schritt ist es wichtig, die richtigen Technologien und Tools auszuwählen, um die gewünschte Steuerung zu erreichen. Dazu gehören die Auswahl von Sensoren, Überwachungssystemen, Echtzeit-Analysetools und Predictive Analytics-Modellen.
- Datenbeschaffung und -integration
Predictive Maintenance erfordert das kontinuierliche Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Sensoren, Maschinen, Steuerungen und ERP-Systemen. Die Datenqualität muss hoch sein, und alle benötigten Datenpunkte müssen erfasst werden.
- Modellentwicklung
Mithilfe von maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und statistischen Analysen müssen Modelle für die Vorhersage von Ausfällen entwickelt werden. Dazu werden geeignete Algorithmen bestimmt und die Modelle mit historischen Informationen trainiert.
- Modellvalidierung
Als weiteren Schritt müssen die Modelle mithilfe von Testdaten validiert und mit tatsächlichen Ausfallereignissen verglichen werden. So wird sichergestellt, dass die Modelle zuverlässige Ergebnisse liefern.
- Schwellenwerte und Alarme
Es ist ebenfalls wichtig, Schwellenwerte für die Vorhersagemodelle festzulegen, die darauf hinweisen, wenn ein Ausfallwahrscheinlich ist. Dazu werden Alarme eingerichtet, um das Wartungsteam zu benachrichtigen, wenn kritische Werte erreicht werden.
- Integration in bestehende Systeme
Die prädiktive Instandhaltung sollte nahtlos in die bestehenden Systeme und Prozesse integrierbar sein. Dies umfasst die Integration von Sensoren in die Anlagen, die Anbindung von Überwachungssystemen an die Datenverarbeitung und die Integration von Analysetools in das bestehende IT-System.
- Schulung und Sensibilisierung der Mitarbeitenden
Um das vielversprechende Instandhaltungsprogramm erfolgreich umzusetzen, ist es wichtig, die Mitarbeitenden zu schulen und für die Vorteile und den Mehrwert des Ansatzes zu sensibilisieren. Dies umfasst auch Schulungen zur Handhabung der Technologien, zur Datenanalyse und zur Interpretation von Ergebnissen.
- Kontinuierliche Verbesserung und Optimierung
Die prädiktive Instandhaltung ist ein kontinuierlicher Prozess, der ständige Verbesserungen und Optimierungen erfordert. Unternehmen sollten regelmäßig ihre Ergebnisse analysieren, Feedback der Mitarbeitenden einholen und ihre Prozesse entsprechend anpassen.
- Skalierung und Erweiterung
Sobald die Strategie der Technologie erfolgreich implementiert wurde, kann die Skalierung auf mehr Maschinen oder Anlagen geplant werden. Ebenso kann die Einbindung zusätzlicher Datenquellen oder die Implementierung weiterer Modelle erwogen werden.
- Interpretierbarkeit und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen
Um sich auf die Entscheidungen eines Modells verlassen zu können, muss man ein Verständnis für die Entscheidungsfindung des Modelles entwickeln können. Es ist essentiell nachvollziehen zu können, welche Eingabeeigenschaften zu welchen Ergebnissen führen die das Modell ausgibt. Hierbei können die Methoden des XAI (Explainable AI) helfen und es sogar ermöglichen, Rückschlüsse aus dem Modellverhalten auf die eigenen Prozesse zu ziehen und ein tiefergehendes Verständnis der wichtigen Parameter im Prozess zu schaffen.
<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">6</span><h2 class="c-blog_head" id="6. Trends und Zukunft von Predictive Maintenance">Trends und Zukunft von Predictive Maintenance</h2></div>
Die Strategie zur flexiblen Instandhaltung findet bereits jetzt große Zustimmung und wird den zukünftigen Betriebsalltag noch stärker prägen. Durch die zunehmende Integration von fortschrittlicher Technologie, Datenanalyse sowie die Weiterentwicklung von KI, maschinellem Lernen und IoT werden Unternehmen in der Lage sein, noch präzisere Vorhersagen über den Zustand ihrer Anlagen zu treffen. Sensoren werden dabei noch genauere Daten liefern, die von leistungsstarken Algorithmen verarbeitet werden, um potenzielle Ausfälle frühzeitig zu erkennen.
Predictive Maintenance wird daher immer mehr Unternehmen ermutigen, auf diese fortschrittliche Technologie zu setzen, um die Qualität ihrer Produktion zu steigern und unnötige Ausfallzeiten zu verhindern. Betriebe, die bereits von den Vorteilen der Technologie profitieren, werden auf Upgrades setzen und weitere smarte Sensoren und Systeme integrieren.
Häufig gestellte Fragen
