Predictive Maintenance
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Predictive Maintenance

bevorstehende Ausfälle frühzeitig zu erkennen

Einführung: Was ist Predictive Maintenance bzw. vorausschauende Wartung?

Predictive Maintenance, oder vorausschauende Wartung, ist ein moderner Ansatz in der Instandhaltung, der auf der Auswertung von Daten basiert. Hierbei überwacht ein System kontinuierlich den Zustand von Ausrüstungen und Anlagen, um Anzeichen für bevorstehende Ausfälle frühzeitig zu erkennen, präventive Wartungsmaßnahmen einzuleiten und so unvorhergesehene Stillstände zu vermeiden. Der zum Themenbereich Industrie 4.0 gehörende Ansatz nutzt Datenanalyse, maschinelles Lernen und IoT-Technologien, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer von Anlagen zu maximieren. Unternehmen können dadurch Kosten sparen, die Produktivität steigern und die Nachhaltigkeit verbessern.

Was ist der Unterschied zwischen Preventive Maintenance und Predictive Maintenance?

Preventive Maintenance (präventive Wartung) und Predictive Maintenance (prädiktive Wartung) sind zwei Ansätze zur Wartung und Instandhaltung von Maschinen und Anlagen. Präventive Wartung basiert auf einem festen Zeitplan, wohingegen prädiktive Wartung Echtzeit-Daten und -Analysen nutzt. Prädiktive Wartung zielt darauf ab, effizienter zu sein, indem sie Wartungen nur dann durchführt, wenn die Daten darauf hindeuten, dass ein mögliches Problem bevorsteht.

Hauptvorteile: Warum lohnt sich Predictive Maintenance?

Der Einsatz von Predictive-Maintenance-Lösungen führt unter anderem zu:

  • Kosteneinsparungen: Predictive Maintenance verhindert teure Notfallreparaturen und etwaige Kosten durch Ausfallzeiten und Produktionsverluste. Zudem verlängert es die Lebensdauer von Maschinen.
  • Produktivitätssteigerung: Durch frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme können Ausfallzeiten drastisch reduziert werden.
  • Effizienzsteigerung: Mit Predictive Maintenance lassen sich Wartungspläne und der Ressourceneinsatz optimieren.
  • Qualitätsverbesserung: Die kontinuierliche Überwachung der eingesetzten Maschinen gewährleistet eine konstante Produktqualität.
  • Verbesserte Nachhaltigkeit: Durch die Verlängerung der Lebensdauer von Maschinen und Anlagen können Unternehmen Ressourcen schonen und die Umweltbelastung reduzieren.

Hauptfunktionen: Was leistet Predictive Maintenance?

Predictive-Maintenance-Lösungen basieren auf drei Hauptfunktionen:

  1. Datenerfassung: Zunächst sind die relevanten Daten zu erfassen. Dazu gehören beispielsweise Betriebsdaten, Sensordaten und historische Daten zu Ausfällen.
  2. Datenanalyse: Anschließend erfolgt die Analyse der Daten mithilfe von statistischen und maschinellen Lernverfahren. So lassen sich Muster identifizieren, die auf potenzielle Probleme hinweisen und somit Anzeichen für bevorstehende Ausfälle erkennen.
  3. Entscheidungsunterstützung: Die Ergebnisse der Datenanalyse dienen als Grundlage, um Entscheidungen über die Instandhaltung zu treffen.

Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können selbstlernende Algorithmen zudem fortlaufend die Genauigkeit der Vorhersagen verbessern. Voraussetzung für Predictive Maintenance ist die Integration von IoT-Komponenten, das heißt, der Einsatz von Sensoren und vernetzten Geräten zur Datenerfassung in Echtzeit.

Herausforderungen: Was braucht man für Predictive Maintenance?

Die Implementierung von Predictive Maintenance-Systemen erfordert meist signifikante Anfangsinvestitionen und Know-how, etwa für die IoT-Komponenten und die Softwaretechnologien. Die IT-Abteilung muss zudem die Integration verschiedener Datenquellen sowie eine hohe Datenqualität gewährleisten, damit zuverlässige Prognosen möglich sind. Auch sind die Infrastruktur auf die Sammlung und Analyse großer Datenmengen auszurichten und der Schutz sensibler Betriebsdaten sicherzustellen.

Einsatzbereiche: Wo kommt Predictive Maintenance in Unternehmen zum Einsatz?

Predictive Maintenance lässt sich vielseitig nutzen. Zu den typischen Einsatzbereichen gehören beispielsweise:

  • Produktionsanlagen: Überwachung und Wartung von Maschinen und Ausrüstung
  • Transport und Logistik: Instandhaltung von Fahrzeugflotten und Logistikinfrastruktur
  • Energieerzeugung: Wartung von Windturbinen, Solaranlagen und anderen Energieerzeugungseinheiten

Zielgruppen: Für welche Unternehmen macht der Einsatz von Predictive Maintenance Sinn?

Predictive Maintenance eignet sich vor allem für Großunternehmen mit umfangreicher und komplexer Anlageninfrastruktur. Jedoch können auch mittelständische Unternehmen von den Effizienzsteigerungen und Kosteneinsparungen profitieren. Grundsätzlich empfiehlt sich Predictive Maintenance für Unternehmen, die:

  • Hohen Wert auf die Verfügbarkeit ihrer Maschinen und Anlagen legen,
  • Kosten für unvorhergesehene Ausfälle vermeiden
  • oder Produktivität steigern wollen.

Implementierung

Grob lässt sich die Implementierung von Predictive Maintenance in folgende Schritte gliedern:

  • Technologieauswahl: Bestimmung der geeigneten Hard- und Softwarelösungen
  • Datenintegration: Zusammenführung und Analyse von Betriebsdaten
  • Systemeinrichtung: Installation von Sensoren und Einrichtung der IT-Infrastruktur
  • Schulung: Ausbildung der Mitarbeiter:innen im Umgang mit den neuen Systemen
  • Kontinuierliche Optimierung: Anpassung und Verbesserung der Systeme basierend auf erzielten Ergebnissen

Predictive Maintenance repräsentiert einen bedeutenden Fortschritt in der modernen Instandhaltung. Mit der ständigen Weiterentwicklung der zugrundeliegenden Technologien wird Predictive Maintenance weiter an Bedeutung gewinnen und sich höchstwahrscheinlich als Standard in zahlreichen Industriezweigen etablieren.

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Oleg Travkin

Senior Data Scientist

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