Maschinenwartung optimal planen
Predictive Maintenance
Behalten Sie jederzeit den Überblick über den Status Ihrer Maschinen und
führen Sie Wartungen nur noch durch, wenn Sie wirklich nötig werden.
Ihr Mehrwert
Wie kann Predictive Maintenance helfen?
Heutzutage ist es gängig, Verschleißteile von Maschinen periodisch zu erneuern, um Ausfälle zu verhindern.
Durch Predictive Maintenance können Wartungskosten eingespart werden, da Wartungen nur noch dann ausgeführt werden, wenn Teile der Maschine drohen kaputt zu gehen.
Zusätzlich können Stillstände der Maschine durch Predictive Maintenance vollständig vermieden werden, was zu einer deutlichen Steigerung der Produktivität der Maschine, einer erhöhten Kundenzufriedenheit, mehr Umsatz oder eingesparten Reparaturkosten führen kann.
Wartungen effizient planen
Erkennen Sie, wann Wartungen wirklich nötig sind.
Wartungskosten senken
Erfahren Sie frühzeitig, wann Teile drohen kaputt zu gehen.
Stillstände vermeiden
Entdecken Sie drohende Schäden und beheben Sie sie, bevor es zum Stillstand kommt.
Produktivität steigern
Sparen Sie Reparaturkosten und erhöhen Sie gleichzeitig die Produktivität Ihrer Maschinen.
Maschinenausfälle können 220.000€ kosten
In unserem Blogbeitrag durchleuchten wir die gängigsten Probleme bei der Wartung von Maschinen. Wir erklären welche das sind und wie Predictive Maintenance Abhilfe schafft.
Definition
Was ist eigentlich Predictive Maintenance?
Ziel von Predictive Maintenance ist es, Maschinenstillstände und ungeplante Ausfälle zu vermeiden. Entgegen der klassischen, periodischen Wartung, erfolgt durch Predictive Maintenance die Wartung oder Inspektion dann, wenn sie tatsächlich nötig ist.
Predictive Maintenance meint also die Fähigkeit, den Zustand einer Maschine jederzeit bewerten zu können. So lässt sich vorhersagen, wie lange eine Maschine voll einsatzbereit bleibt und wann sie gewartet werden muss. Mit diesen Informationen lassen sich Stillstände vermeiden und Wartungskosten minimieren.
Das Westphalia DataLab hat uns in einem Projekt zur Analyse der Zusammenhänge von Fehlermeldungen bei unseren Baumaschinen unterstützt. Die Projektergebnisse haben uns bisher unbekannte Einblicke in die Zusammenhänge unserer Daten ermöglicht.
René Ahlgrim, Head of Data Analytics
– Zeppelin GmbH
Auf einen Blick
Alles was Sie zu Predictive Maintenance wissen müssen
Mithilfe von Predictive Maintenance lassen sich Störungen, Fehler und Ausfälle an Maschinen und Bauteilen vor ihrem Auftreten erkennen und dadurch Wartungen optimal planen. Doch wie gelingt die erfolgreiche Implementierung und welche Daten braucht es für die Umsetzung? Und wie genau kommt Machine Learning bei alledem zum Einsatz? All das erfahrt ihr hier.
Warum Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance vereint Vorteile aus dem Bereich der Kostenreduktion mit deutlicher Leistungssteigerung. Konkret lassen sich folgende Vorteile von Predictive Maintenance benennen:
- Erhöhung der Anlagen- bzw. Maschinenverfügbarkeit
- Erhöhung der Produkt- bzw. Prozessqualität
- Aufdecken der Ursachen für Störungen und Ausfälle
- Reduzierung der Kosten für Wartung und Gewährleistung
- Minimierung von Produktionsverlusten
- Maximierung der Gesamtanlageneffektivität (GAE)
- Optimierung des Ersatzteilhandlings
- Erhöhung der Lebensdauer der Anlagen bzw. Maschinen
- Minimierung des Unfallrisikos
Wo lässt sich Predictive Maintenance einsetzen?
Maschinenstillstände sind ein Albtraum für Unternehmen und mit erheblichen Kosten verbunden. Ziel ist es daher, Maschinenstillstände und insbesondere ungeplante Ausfälle bestmöglich zu vermeiden. Mit Predictive Maintenance erfolgt die Inspektion oder Wartung dann, wenn tatsächlich notwendig und nicht nach starren routinemäßigen Intervallen (präventive Wartung) oder gar erst nachdem ein Defekt oder Ausfall eingetreten ist (reaktive Wartung).
Welche Branchen profitieren am meisten von Predictive Maintenance?
Der Einsatz von Predictive Maintenance lohnt sich überall dort, wo teure und komplexe Maschinen quasi rund um die Uhr im Einsatz sind und unvorhergesehene Ausfälle und Stillstandzeiten zu hohen Kosten führen.
Zu den Branchen, die besonders für Predictive Maintenance Lösungen prädestiniert sind, gehören u.a. der Maschinen- und Anlagenbau, die Medizin- und Elektrotechnik, die Luft-, Raumfahrt- und Automobilindustrie, aber auch die Chemie- und Pharmaindustrie und nicht zuletzt auch der Bereich der Logistik und des Transportwesens, um nur einige Beispiele zu nennen.
Welche Daten benötige ich für Predictive Maintenance?
Um Ausfälle oder Fehler anhand der Maschinendaten vorhersagen zu können, werden zwei verschiedene Datenquellen benötigt:
- Maschinendaten
- Schadensdaten
Unter Maschinendaten werden all jene Daten zusammengefasst, die im Betrieb von einer Maschine selbst gesendet oder die durch Sensoren außerhalb der Maschine erfasst werden. Dazu gehören neben den Maschinenstammdaten, Sensordaten und Fehlermeldungen, Prozesszustände und andere Qualitätskennzahlen.
Unter Schadensdaten werden die Daten verstanden, welche die Maschinenausfälle oder Fehlerbilder beschreiben. Diese werden in der Regel durch Qualitätskontrollen im Werk, Reparaturmeldungen aus Werkstätten oder Garantieanträge erzeugt.
Nicht nur für Industrie 4.0 interessant
Der Einsatz von Predictive Maintenance lohnt sich überall dort, wo teure und komplexe Maschinen quasi rund um die Uhr im Einsatz sind und unvorhergesehene Ausfälle und Stillstandzeiten zu hohen Kosten führen. Wir erklären, welche Branchen besonders profitieren können.
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