Predictive Maintenance

Das Erkennen von Ausfällen bevor sie passieren

Was ist Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance beschreibt als „vorausschauende Instandhaltung“ die Idee, mit Hilfe der Analyse von Sensor- und Produktionsdaten, Verschleißprozesse und Fehlverhalten in Maschinen frühzeitig zu erkennen bzw. vorherzusagen. Das zentrale Ziel von Predictive Maintenance ist es, die Instandhaltungsmaßnahmen zeitlich so optimal zu koordinieren, dass sie noch vor dem eigentlichen Ausfall der Maschine stattfinden, um Beschädigungen und Stillstandszeiten möglichst kurz zu halten.

Predictive Maintenance auf einen Blick

Vorzeitiges Erkennen
von Maschinenausfällen

Predictive
Analytics

Reduktion von
Stillstandszeiten

Erhöhung der
Kundenzufriedenheit

Predictive Maintenance und Smart Data

Damit man Predictive Maintenance-Lösungen umsetzen kann, benötigt es neben einer geeigneten IT-Infrastruktur zur Datenhaltung, Datenanalyse und Ergebnisdarstellung vor allem Smart Data. Letztere enthalten die nötigen Beziehungen und Merkmale, um Verschleißprozesse und Fehlverhalten beschreiben zu können. In manchen Fällen ist dies einfach. So kann beispielsweise eine Vibrationsänderung an einem Lager ein Hinweis auf Verschleiß sein. Bei Verschleißprozessen, die komplexeren physikalischen Prozessen unterliegen, benötigt man jedoch ein tieferes Verständnis der Prozesse selbst, um Größen identifizieren zu können, mit deren Hilfe man den Verschleiß charakterisieren kann.

Vorteile von Predictive Maintenance

Durch das permanente und automatisierte Überwachen der Systeme können Störungen frühzeitig erkannt und schneller behoben werden, was zu einer erhöhten Verfügbarkeit der Maschinen und Anlagen führt. Durch die Analyse relevanter Kenngrößen (Smart Data) innerhalb eines Predictive Maintenance-Services lassen sich Fehlerursachen schneller identifizieren (siehe Root Cause-Analyse), was Servicekosten senkt und die Kundenzufriedenheit durch einen besseren Service erhöht.

Wir beraten Sie bei der richtigen Wahl Ihres Predictive Maintenance-Use Cases, entwickeln mit Ihnen gemeinsam die passenden Analytics-Lösungen und integrieren diese in Ihre Systeme. Somit erhalten Sie die komplette Predictive Maintenance-Lösung aus einer Hand.

Lassen Sie sich beraten!

Das Kernelement der Wirtschaft von morgen ist die ‚Intelligente Vernetzungʻ: Wenn Mensch zu Maschine oder Maschine zu Maschine kommuniziert, entstehen neue Wertschöpfungspotenziale. Maschinenbauer werden so zu den Goldgräbern der Zukunft.

Quelle: Dr. Reinhold Festge, Präsident des Verbandes Deutscher Maschinen- und Anlagenbau (VDMA)

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Der Datenanalysebereich Katana der USU-Gruppe verfügt über langjährige Erfahrung in der Anwendung von maschinellen Lernverfahren im industriellen Bereich. Nutzen Sie unser Wissen und unsere Lösungen zur Optimierung Ihrer Produktionsprozesse um Kosten zu senken und Qualität zu steigern.