Predictive Maintenance

Unvorhergesehene Ausfälle und Leistungseinbußen verursachen in allen Industriezweigen, von der Lebensmittelproduktion bis zum Maschinenbau, hohe Kosten und Herausforderungen. Sie führen zu teuren Wartungsarbeiten, Produktionsausfällen und im schlimmsten Fall zu Lieferengpässen, die das Image bei Kunden und Verbrauchern schädigen können. Die richtige Instandhaltungsstrategie ist daher entscheidend für die Wertschöpfung und Rentabilität eines Unternehmens.

In den letzten Jahren ist die sogenannte Predictive Maintenance immer beliebter geworden. Sie verfolgt als eine der Kernkomponenten von Industrie 4.0 einen vorausschauenden Ansatz und wartet Maschinen und Anlagen proaktiv, um Ausfallzeiten niedrig zu halten.

Was genau unter Predictive Maintenance zu verstehen ist und wo es bereits eingesetzt wird, erfahren Sie in diesem Artikel.

Was ist Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance (auf Deutsch vorausschauende Wartung) ist eine Methode, die es ermöglicht, mögliche Fehler oder Schäden an Maschinen und deren Komponenten frühzeitig zu erkennen und zu verhindern. Sie stützt sich auf die Analyse von Daten über den aktuellen Zustand der Anlagen. Durch diese datengestützte Vorgehensweise können Ausfälle, Störungen und der optimale Zeitpunkt für Wartungseinsätze im Voraus bestimmt werden.

Branchen mit teuren Maschinen, hohen Ausfallkosten und schwierigen Instandhaltungsmaßnahmen wie Energieversorger oder der Maschinen- und Anlagenbau sind besonders geeignet.

Grundsätzlich kann Predictive Maintenance aber in allen Branchen eingesetzt werden, in denen Daten von Anlagen und Maschinen zur Verfügung stehen.

Funktionsweise von Predictive Maintenance

Entscheidend für den Erfolg der Predictive Maintenance ist, dass alle Maschinen und Anlagen mit den notwendigen Sensoren und Messgeräten ausgestattet sind. Sobald diese Ausrüstung installiert ist, kann das System in Betrieb genommen werden.

Ab dann sind in der Regel drei Arbeitsschritte erforderlich. Diese Arbeitsschritte sind:

• Das Sammeln, Digitalisieren und Übertragen von Daten,

• das Speichern, Analysieren und Auswerten der gesammelten Daten und

• die Berechnung von Eintrittswahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse.

Bei der Analyse und Auswertung für die vorausschauende Instandhaltung ist besonders zu beachten, dass die Daten häufig aus unterschiedlichen Systemen stammen und daher vor der Auswertung vereinheitlicht werden müssen. Darüber hinaus ist es wichtig, die Ergebnisse der Auswertung nach festgelegten Regeln zu bewerten. Diese Vorgehensweise ermöglicht präzise Vorhersagen, auf deren Basis individuell angepasste Instandhaltungspläne erstellt werden können.

Vorteile von Predictive Maintenance

Predictive Maintenance bietet Unternehmen entscheidende Vorteile, die weit über die traditionelle Instandhaltung hinausgehen:

Die Reduzierung ungeplanter Stillstandszeiten: Durch das frühzeitige Erkennen möglicher Defekte oder Verschleißerscheinungen können Unternehmen vorbeugende Maßnahmen ergreifen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Dies ermöglicht eine bessere Planung der Produktionsprozesse, da Wartungs- und Reparaturarbeiten in Zeiten geringerer Auslastung gelegt werden können. Unerwartete Stillstände, die sonst zu erheblichen Produktivitätseinbußen und Lieferverzögerungen führen können, werden so deutlich reduziert.

Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen: Durch die genaue Vorhersage des Wartungsbedarfs verhindert Predictive Maintenance übermäßigen Verschleiß und wartet Maschinen nur dann, wenn es wirklich nötig ist. Das schont die Anlagen und verhindert zusätzlichen Verschleiß durch zu häufige oder unnötige Wartung. Die Anlagen arbeiten effizienter und können ihre maximale Lebensdauer erreichen, was langfristig zu erheblichen Einsparungen führt.

Senkung der Wartungs- und Reparaturkosten: Die gezielte Vorhersage des Wartungsbedarfs vermeidet nicht nur ungeplante Stillstände, sondern führt auch zu einer effizienteren Nutzung der Ressourcen. Unternehmen können Wartungsarbeiten bündeln und Ersatzteile gezielter bestellen, was die Lagerhaltungskosten senkt. Durch die Vermeidung unnötiger Wartungen und die Optimierung der Wartungsintervalle werden zudem die Betriebskosten gesenkt. Predictive Maintenance trägt somit direkt zur Kosteneffizienz bei und verbessert die Rentabilität des Unternehmens.

Mögliche Risiken der vorausschauenden Instandhaltung?

Obwohl Predictive Maintenance viele Vorteile bietet, gibt es auch Herausforderungen und Bedenken, die Unternehmen berücksichtigen müssen:

Datenschutz und Sicherheit: Der Einsatz von Predictive Maintenance erfordert den Zugriff auf umfangreiche Betriebsdaten, was Fragen des Datenschutzes und der Datensicherheit aufwirft. Es ist wichtig, dass Unternehmen strenge Sicherheitsprotokolle implementieren und die Datenverarbeitung in Übereinstimmung mit lokalen und internationalen Datenschutzrichtlinien erfolgt, um den Schutz sensibler Informationen zu gewährleisten.

Komplexität der Systemintegration: Die Einführung einer Predictive-Maintenance-Lösung in bestehende Systemlandschaften kann eine komplexe Herausforderung darstellen. Die Integration in bestehende IT-Infrastrukturen und Produktionsprozesse erfordert eine sorgfältige Planung und häufig auch Anpassungen an bestehenden Systemen, die mit zusätzlichen Kosten und Aufwänden verbunden sind.

Abhängigkeit von der Datenqualität: Die Wirksamkeit von Predictive Maintenance hängt stark von der Qualität der verwendeten Daten ab. Ungenaue, unvollständige oder veraltete Daten können die Vorhersagegenauigkeit und damit die Effektivität des gesamten Systems beeinträchtigen. Daher ist es wichtig, dass Unternehmen in die richtige Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse investieren, um die Zuverlässigkeit ihrer Predictive Maintenance-Maßnahmen zu gewährleisten.

Beispiele

Predictive Maintenance wird bereits in vielen Bereichen eingesetzt. Einige der bekanntesten Anwendungsfälle sind:

Windkraftanlagen: Spezielle Algorithmen führen Schwingungsanalysen an Windkraftanlagen durch, um den Verschleiß kritischer Bauteile frühzeitig zu erkennen. Diese präzisen Vorhersagen helfen, Ausfälle fast vollständig zu vermeiden.

Automotive: Im Auto integrierte Sensoren überwachen wichtige Teile wie Motor oder Fahrwerk und ermöglichen es, Defekte zu erkennen, bevor sie zu einem Ausfall führen. Moderne Autos übermitteln diese Daten automatisch an Hersteller oder Werkstätten, was eine proaktive Wartung ermöglicht und teure Reparaturen vermeidet.

Luftfahrt: In der Luftfahrt ermöglicht Predictive Maintenance den Austausch von Komponenten wie Turbinen oder Pumpen, bevor diese komplett ausfallen, was angesichts der hohen Fixkosten von stillgelegten Flugzeugen besonders wichtig ist.

Schienenverkehr: Durch den Einsatz von Überwachungssystemen können ungeplante Ausfälle von Zügen vermieden werden. Solche Systeme können beispielsweise den Zustand von Schienen oder Weichen kontinuierlich überprüfen und rechtzeitig Ersatzteile bestellen.

Energieversorger: Predictive Maintenance kann Frühwarnzeichen im Versorgungsnetz erkennen und so Ausfälle und teure Reparaturen vermeiden sowie Kundenbeschwerden reduzieren.

Produktion: Sensoren sammeln umfangreiche Daten (Big Data) über den Zustand von Maschinen und Anlagen. Algorithmen analysieren diese Daten, um Fehler frühzeitig zu erkennen und zu diagnostizieren. Geeignete Instandhaltungssoftware kann die Datenerfassung und -auswertung optimieren und so die Effizienz steigern.

Fazit

Predictive Maintenance hat sich in den letzten Jahren zu einem zentralen Trend in der Industrie entwickelt. Dabei spielen große Netzwerke eine Schlüsselrolle, um Ausfälle zu reduzieren und Anlagen effizienter zu betreiben. Allerdings erfordert diese Methode die Verarbeitung großer Datenmengen, die erfasst, vereinheitlicht, analysiert und ausgewertet werden müssen. Der damit verbundene Aufwand im täglichen Betrieb ist nicht zu unterschätzen. Bei geschickter Anwendung kann Predictive Maintenance jedoch zahlreiche Vorteile bieten und somit einen signifikanten Beitrag zum Unternehmenserfolg leisten.