Predictive Maintenance, zu Deutsch "vorausschauende Instandhaltung", beschreibt den Ansatz, Wartungsarbeiten an Maschinen und Anlagen basierend auf der Vorhersage ihres zukünftigen Zustands und der Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls zu planen. Anstatt Wartungsintervalle rein zeitbasiert oder nach festgelegten Nutzungscyklen zu setzen, werden bei Predictive Maintenance Datenanalysen, Sensortechnik und Algorithmen genutzt, um den optimalen Wartungszeitpunkt zu bestimmen.
Predictive Maintenance besteht aus mehreren Schritten:
Datensammlung: Der erste Schritt besteht darin, umfangreiche Daten von den zu überwachenden Maschinen zu sammeln. Sensoren, IoT-Geräte (Internet of Things) und andere Überwachungsinstrumente erfassen kontinuierlich Informationen wie Temperaturen, Vibrationen, Drücke, Ströme und andere relevante Betriebsparameter.
Datenverarbeitung: Die gesammelten Daten werden dann in Echtzeit oder regelmäßigen Intervallen an eine zentrale Datenplattform übertragen. Dort erfolgt eine umfassende Datenverarbeitung, bei der Rauschen und unwichtige Informationen herausgefiltert werden. Ziel ist es, qualitativ hochwertige und aussagekräftige Daten zu erhalten.
Mustererkennung und Analyse: Durch den Einsatz von fortschrittlichen Analysemethoden, einschließlich maschinellem Lernen und statistischen Modellen, werden Muster und Anomalien in den Daten identifiziert. Das System lernt aus historischen Daten und kann so Abweichungen von normalen Betriebszuständen erkennen.
Entwicklung von prädiktiven Modellen: Basierend auf den analysierten Daten werden prädiktive Modelle erstellt. Diese Modelle können Vorhersagen darüber treffen, wann eine Maschine wahrscheinlich ausfällt oder welche Art von Wartung in naher Zukunft erforderlich ist. Diese Modelle berücksichtigen verschiedene Faktoren wie Betriebsstunden, Belastung und Umgebungsbedingungen.
Alarme und Benachrichtigungen: Sobald das prädiktive Modell Anomalien oder einen bevorstehenden Wartungsbedarf identifiziert, generiert das System automatisch Alarme oder Benachrichtigungen. Diese Informationen werden an die relevanten Mitarbeiter oder Teams weitergeleitet, um proaktiv Maßnahmen zu ergreifen.
Planung der Wartungsarbeiten: Basierend auf den Vorhersagen und Alarmen können Wartungsarbeiten geplant werden, um Ausfallzeiten zu minimieren und eine kontinuierliche Betriebsbereitschaft zu gewährleisten. Diese gezielte Wartung erfolgt nur dann, wenn sie wirklich notwendig ist, was zu Kosteneinsparungen und effizienterer Ressourcennutzung führt.
Rückkopplung und Verbesserung: Nach jeder Wartungsaktion fließen die neuen Daten zurück in das System. Das ermöglicht eine kontinuierliche Verbesserung der prädiktiven Modelle. Mit der Zeit werden die Modelle genauer und können sich besser an spezifische Betriebsbedingungen anpassen.
Aus der ständigen Überwachung und Auswertung von Maschinendaten ergeben sich viele Vorteile für das Unternehmen:
Vermeidung von Ausfallzeiten: Durch die rechtzeitige Wartung von Maschinen können Unternehmen Ausfallzeiten minimieren. Dies bedeutet weniger Produktionsunterbrechungen und kontinuierliche Betriebsabläufe.
Kosteneinsparungen: Regelmäßige, vorbeugende Wartung kann kostspielige Reparaturen verhindern.
Verlängerte Lebensdauer von Anlagen: Wenn Maschinen regelmäßig gewartet werden, wird ihre Lebensdauer verlängert. Damit sind weniger Ersatzinvestitionen notwendig.
Optimierung von Ressourcen: Predictive Maintenance ermöglicht eine präzisere Planung von Wartungsarbeiten. Dadurch werden Ressourcen effizienter genutzt, da nur dort eingegriffen wird, wo es wirklich erforderlich ist.
Mehr zum Thema Machine Learning finden Sie in unserem Blogbeitrag Predictive Maintenance: Die Macht der vorausschauenden Maschinenwartung.