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- Predictive Maintenance - Maschinen vorausschauend warten
Im Zuge des digitalen Wandels sind Daten ein zentraler Treiber. Die Verknüpfung und insbesondere die intelligente Auswertung von Daten mit innovativen Analysemethoden werden künftig zum Erfolgsfaktor. Zusätzlich unterstützen Vorhersagemodelle die Entscheidungsfindung. Ein wichtiger, industrieübergreifender Ansatz ist dabei die Weiterentwicklung traditioneller Wartungsstrategien hin zu vorausschauender Wartung (engl. Predictive Maintenance).
Durch Predictive-Maintenance-Ansätze wird nicht nur der aktuelle Zustand der Anlagen permanent überwacht, sondern es findet auch eine Prognose der zukünftigen Zustandsentwicklung (z.B. möglichen Ausfällen) statt, wodurch die Planung von Instandhaltungsmaßnahmen ermöglicht wird. Hierfür müssen mit Methoden aus dem Bereich Data Science robuste Vorhersagemodelle gebildet werden, die möglichst präzise notwendige Instandhaltungsmaßnahmen prognostizieren und gleichzeitig für den Anwender klar verständlich sind.
Die Kernbereiche von Predictive Maintenance
Bestimmung des Gesundheitszustands
Ziel von Gesundheitszustandsansätzen ist es, den Zustand von Maschinen auf einer kontinuierlichen Skala zu quantifizieren. Für die Zustandsbestimmung werden häufig mathematische Modelle basierend auf Fachwissen entwickelt und auf historischen Daten trainiert.
Prognose der Restnutzungsdauer
Das Ziel bei der Prognose der Restnutzungsdauer einer Anlage ist es, den Zeitpunkt des nächsten Ausfalls zu bestimmen. Weitverbreitete Methoden sind Ansätze aus der Trendanalyse sowie parametrisierte Modelle.
Prognose von Ausfällen in Komponenten
Vorhersagen auf Komponentenebene können genutzt werden um den Ausfall spezifischer Teile einer Maschine zu prognostizieren und zusätzlich Ausfallursachen zu identifizieren. Konkrete Wartungsmaßnahmen, wie der Tausch einer Teilkomponente, können so bereits frühzeitig geplant und Ausfälle abgewendet werden.
Optimierte Instandhaltung durch Daten
Welchen Herausforderungen sehen sich Industrieunternehmen in Zeiten der Digitalisierung und Industrie 4.0 gegenüber und welche Chancen entstehen durch den Einsatz von Daten in der Instandhaltung? Starten Sie die digitale Transformation in Ihrem Unternehmen mit einem ersten Schritt: Predictive Maintenance. Auf Basis Ihrer Herausforderungen und verfügbaren Daten lässt sich Predictive Maintenance in unterschiedlichen Ausprägungen realisieren. Grundlagen, Herausforderungen und Ansätze liefert der anacision-Fachartikel mit dem Titel:
"Predictive Maintenance - Optimierte Instandhaltung durch Daten"
Predictive Maintenance in der Praxis
Ein nicht zu vernachlässigender Teil des gewinnbringenden Einsatzes von Predictive Maintenance ist die Einbindung in die täglichen Arbeitsprozesse und die Akzeptanz unter den Nutzern. Häufig ist hierfür eine übersichtliche und intuitive Visualisierung der Ergebnisse der Schlüssel zum Erfolg.
In unserem Predictive-Maintenance-Dashboard zeigen wir, wie das Verhalten von Maschinen übersichtlich dargestellt werden kann, sodass schnell und einfach zu erkennen ist, welche Komponente die Aufmerksamkeit des Produktionsleiters oder Servicetechnikers erfordert. Dies ist das ideale Werkzeug, um schnell einen Überblick zu erhalten, nächste Schritte einzuleiten und bei Bedarf auch direkt Rohdaten zu inspizieren. Das Dashboard kann zügig weiterentwickelt und auf neue Anforderungen angepasst werden, um auch produktiv einsetzbar zu sein. Starten Sie Ihre interaktive Tour durch unseren Demonstrator:
Referenzen
anacision verfügt über große Expertise im Bereich Predictive Maintenance und hat bereits Projekte im Mittelstand und bei DAX-Konzernen erfolgreich durchgeführt. Predictive Maintenance, Predictive Diagnostics und weitere thematisch ähnliche Referenzen finden Sie hier in nachfolgender Übersicht:
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WARUM EXXETA?
anacision ist eine Beteiligung von EXXETA, die Strategien und Konzepte der Datenanalysen sowie maßgeschneiderte Data-Science-Lösungen bietet. anacision begleitet Sie bei der Transformation von komplexen unternehmensbezogenen Aufgabenstellungen in systematische und wirtschaftliche Data-Science-Fragestellungen sowie deren Beantwortung.