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Predictive Maintenance: Die Zukunft der Instandhaltung

Predictive Maintenance ist die zentrale Wartungsmethode in der Industrie 4.0. Wie genau vorausschauende Wartung funktioniert, und welche Rolle dabei moderne Technologien wie das Internet of Things (IoT), Machine Learning und digitale Zwillinge spielen, erfahrt ihr in diesem Beitrag.

Bild: Was ist  Predictive Maintenance?

Mit dem Voranschreiten der Digitalisierung haben sich auf dem Gebiet der Wartung und Instandhaltung neue, vielfältige Herausforderungen aufgetan. Denn je feingliedriger und komplexer die Technologie ist, die hinter den Maschinen und Abläufen steckt, desto präziser müssen auch die Überwachungsmechanismen sein, die für einen optimalen Betriebszustand sorgen. Predictive Maintenance (oder: vorausschauende Wartung) stellt hier eine ideale Lösung dar.

Mittels Datenanalyse, Künstlicher Intelligenz und dem Internet of Things (IoT) können Wartungsbedarfe mit dieser Methode frühzeitig vorausgesagt werden, so dass eine präventive Instandhaltung möglich wird, die anstehende Ausfälle und Verschleißerscheinungen frühzeitig berechnen kann.

Wie Predictive Maintenance im Detail funktioniert, welche Rollen die einzelnen Technologien dabei spielen, und wie Unternemen von dieser fortschrittlichen Wartungsmethode profitieren können, zeigen wir euch in diesem Artikel.

Key Takeaways:

  • Effizienzsteigerung durch vorausschauende Wartung: Die Nutzung von Predictive Maintenance ermöglicht Unternehmen, den optimalen Zeitpunkt für Wartungsarbeiten vorherzusagen, was die Effizienz und Produktivität steigert und gleichzeitig den Wartungsaufwand reduziert.
  • Gamechanger durch moderne Technologien: IoT, Machine Learning und K.I. in Verbindung mit vorausschauenden Wartungsstrategien gelten als bedeutender Fortschritt, sind jedoch aufgrund ihrer Komplexität und Kosten eine Herausforderung bei der Umsetzung.
  • Branchenspezifische Anwendung: Das volle Potenzial der vorausschauenden Wartung zeigt sich besonders in Branchen mit vielen Maschinen, wo Ausfälle erhebliche Kosten oder Risiken verursachen können, wie z.B. in der Auto- oder Nahrungsmittelindustrie sowie bei Energie- und Versorgungsunternehmen.
  • Unterstützung durch mobile Software: Zur effektiven Planung von Wartungsaktivitäten kann der Einsatz von mobiler Software wie mfr Unternehmen helfen, den Überblick über ihre Wartungspläne zu behalten.

Definition: Was ist Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance (vorausschauende oder prädiktive Wartung) ist eine fortschrittliche, datengesteuerte Methode zur Wartung und Instandhaltung von Maschinen und Anlagen. Im Kern nutzt diese Strategie modernste Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning und das Internet of Things (IoT), um den aktuellen Zustand von Anlagen und Maschinen kontinuierlich zu überwachen und zukünftige Probleme vorherzusagen.

Durch die Analyse von Echtzeitdaten, oft mithilfe digitaler Zwillinge, und historischen Mustern können potenzielle Ausfälle oder Störungen lange im Voraus prognostiziert werden. Dadurch ist es möglich, Wartungsmaßnahmen proaktiv und gezielt durchzuführen, bevor tatsächliche Probleme auftreten. Dadurch werden Ausfallzeiten minimiert und die Effizienz der Maschinen und Anlagen gesteigert.

Predictive Maintenance in der Industrie 4.0

Predictive Maintenance ist das zentrale Wartungsverfahren in der Industrie 4.0 (Instandhaltung 4.0) und ein tragendes Element wenn es um die Digitalisierung von Unternehmensstrukturen geht. Unternehmen, die an digitaler Transformation interessiert sind und auf Automation und Vernetzung von Mitarbeitern, Prozessen und Maschinen setzen wollen, sollten eine vorausschauende Wartung in Betracht ziehen, um für Sicherheit und kontinuierliche Prozesse garantieren zu können.

Wie funktioniert Predictive Maintenance?

Predicitive Maintenance basiert auf der kontinuierlichen Erhebung und Auswertung von Maschinendaten. Dazu werden IoT-Sensoren an verschiedenen Stellen wie Motoren, Pumpen, Ventilen oder Lagern angebracht. Diese Sensoren erfassen Anlagen- und Umgebungswerte wie Temperatur, Vibrationen und andere Parameter in Echtzeit, und leiten diese an eine IoT-Plattform (Cloud) oder Datenbank weiter, wo es zur Datenspeicherung, -analyse und -auswertung kommt.

Auf Grundlage der erhobenen Daten wird mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und Maschine Learning ein Muster erstellt, das den optimalen Betriebslauf abbildet. Abweichungen wie erhöhte Temperatur oder verminderte Leistung können so frühzeitig erkannt werden.

Basierend auf diesen Erkenntnissen, können Wartungs- und Reparaturmaßnahmen gezielt durchgeführt werden, um...

  • Wartungsprozesse zu optimieren
  • Ausfallzeiten zu minimieren
  • den Lebenszyklus von Maschinen und Anlagen zu verlängern
  • Produktivität und Effizienz der Produktion zu steigern
  • unnötige Reparatur- und Wartungskosten zu verringern

Digitale Zwillinge

Um eine Anlage genau zu überwachen, kann anhand der über die Sensoren erfassten Echtzeitdaten aus dem Betrieb und deren Analyse eine virtuelle Repräsentation dieser Anlage erstellt werden - ein digitaler Zwilling.

Auf Grundlage dieser “Kopie” ist es möglich, bestehende Prozesse fortwährend zu optimieren. Hierbei werden verschiedene Szenarien getestet und simuliert, ohne, dass dies Auswirkungen auf den laufenden Betrieb des realen Geräts hat. Möglich sind beispielsweise “Was-wäre-wenn”- Analysen, um potenzielle Änderungen zu testen.

Der digitale Zwilling kann auch zur Simulation von Wartungsmaßnahmen verwendet werden, um den bestmöglichen Wartungsplan zu erstellen.



Warum ist Predictive Maintenance wichtig und sinnvoll?

Unternehmen, die sich mittels Predictive Maintenance in vorausschauender Weise um ihre Betriebsmittel kümmern, können langfristig von Qualitätssteigerung, Kostenreduzierung und Kundenzufriedenheit profitieren. Außerdem bietet diese Methode Sicherheit und Verlässlichkeit, was sich positiv auf die künftige Planung und Unternehmensausrichtung auswirken kann.

Ältere Wartungsmethoden, wie etwa die reaktive oder vorbeugende Wartung, bieten diese Zukunftsperspektive nicht. Hier besteht immer die potentielle Gefahr unerwartet aufkommender Probleme, die mit hohen Kosten, Kundenunzufriedenheit und Schäden an der Unternehmensreputation verbunden sind.

Bei der vorausschauenden Instandhaltung werden Wartungen und Reparaturen so früh wie möglich durchgeführt. Dies allerdings auch nur dann, wenn ausreichend Indikatoren dafür sprechen, dass eine Wartung nötig ist.

Die Vorteile von Predictive Maintenance im Überblick

  • Kostenreduzierung: Durch frühzeitige Erkennung von Problemen werden ungeplante Ausfälle vermieden, was teure Reparaturen und Produktionsunterbrechungen minimiert.
  • Verlängerte Lebensdauer: Maschinen und Anlagen halten deutlich länger, da Verschleiß rechtzeitig erkannt und behoben wird.
  • Optimierte Wartung: Die Wartungsplanung und -durchführung wird effizienter, da Eingriffe nur bei tatsächlichem Bedarf erfolgen.
  • Höhere Verfügbarkeit: Anlagen stehen länger zur Verfügung, was die Produktivität steigert und Ausfallzeiten reduziert
  • Bessere Produktqualität: Stabil laufende Prozesse führen zu konsistenter und höherer Produktqualität.
  • Gesteigerte Arbeitssicherheit: Durch vorausschauende Wartung werden potenzielle Gefahrenquellen frühzeitig beseitigt.
  • Energieeffizienz: Optimal laufende Anlagen verbrauchen weniger Energie, was Kosten spart und die Umwelt schont.
  • Erhöhte Planungssicherheit: Zuverlässigere Prognosen ermöglichen eine bessere Planung von Produktion und Ressourceneinsatz.
  • Kundenzufriedenheit: Zuverlässige Lieferungen und gleichbleibende Qualität führen zu zufriedeneren Kunden.
  • Wettbewerbsvorteil: Effizientere Prozesse stärken die Position im Markt und ermöglichen flexibleres Agieren.
  • Datengetriebenes Management: Fundierte Entscheidungen im Anlagenmanagement basieren auf präzisen Echtzeitdaten und Analysen.

Predictive Maintenance implementieren: Darauf solltest du achten

Der Wechsel von technisch weniger ausgereiften Wartungsmodellen zur Predictive Maintenance-Methode ist mit einigen Hürden verbunden, die Unternehmen nicht aus dem Blick verlieren sollten. Folgende Punkte sind dabei besonders zu beachten:

  • Investitionskosten: Die Implementierung von Predictive Maintenance ist mit hohen Investitionskosten verbunden. Unternehmen sollten ausreichend Budget für Sensoren, Analysetools und Mitarbeiterschulungen einplanen. Die anfänglichen Kosten können beträchtlich sein, zahlen sich aber langfristig aus.
  • Komplexität der Datenanalyse: Die Verarbeitung großer Datenmengen ist ein nicht zu unterschätzendes Prozedere, das Fachwissen voraussetzt. Ein Wechsel ohne Mitarbeiterschulungen und Workshops ist daher ausgeschlossen.
  • Kultureller Wandel: Die Einführung von Predictive Maintenance erfordert oft eine Veränderung der Unternehmenskultur. Mitarbeiter müssen von reaktiven zu proaktiven Denkweisen wechseln.
  • Integration in bestehende Systeme: Die neue Technologie muss nahtlos in vorhandene IT-Infrastrukturen und Produktionssysteme integriert werden, was technisch herausfordernd sein kann.
  • Auswahl der richtigen Technologie: Auch die richtige Wahl zu treffen, kann eine Herausforderung sein. Es gibt viele Anbieter und Lösungen, die Sensoren und die notwendige technische Infrastruktur anbieten.
  • Datensicherheit und Datenschutz: Ein wichtiger Punkt ist die Datensicherheit. Überall dort, wo sensible Daten digitale Wege beschreiten, besteht ein gewisses Gefahrenpotential. Daher steigt dort, wo vermehrt mit Daten gearbeitet wird, zugleich auch Anforderung an Datensicherheit und Datenschutz.

Predictive Maintenance als Geschäftsmodell

Predictive Maintenance bildet eine gute Grundlage für die Entwicklung und Umsetzung moderner Geschäftsmodelle im Rahmen der Servitization. Statt nur Produkte zu verkaufen, bieten Unternehmen, die auf diese Geschäftsmodelle setzen, umfangreiche Serviceleistungen an, die Wartung und Optimierung einschließen.

Asset-as-a-Service (AaaS)

Ein gutes Beispiel hierfür ist das Asset-as-a-Service-Modell, bei dem der Hersteller seine “Assets” (Maschinen) nicht mehr verkauft, sondern über einen gewissen Zeitraum vermietet und dabei die Verfügbarkeit und Leistung garantiert. Hier kommt häufig Predictive Maintenance zur Anwendung, da der Hersteller damit die Verfügbarkeit seiner Anlagen maximieren, seine Wartungskosten minimieren und die Lebensdauer seiner Assets insgesamt verlängern kann.

Beim AaaS-Modell zahlt der Kunde nicht für das Produkt, sondern lediglich für die erbrachte Leistung. Dies schafft eine Win-Win-Situation: Der Hersteller hat ein stabiles, langfristiges Einkommen, der Kunde minimiert sein Risiko und seine Kapitalkosten.

Predictive Maintenance als Service (PMaaS)

Auch die Anlagenüberwachung mittels Predictive Maintenance selbst ist als Geschäftsmodell möglich, und wird von einigen Unternehmen bereits angeboten. Dabei übernimmt der Dienstleister die komplette Überwachung und vorausschauende Wartung der Anlagen eines Kunden.

  • Vertragliche Vereinbarung: Zunächst wird der Leistungsumfang wird festgelegt. Hierbei werden unter anderem Datenzugriffsrechte geklärt, sowie die Service Level Agreements definiert.
  • Installation und Einrichtung: Anschließend werden die zur Datenerhebung notwendigen IoT-Sensoren an den Anlagen installiert, Datenerfassungssysteme eingerichtet und die Datenübertragung zum Dienstleistung konfiguriert.
  • Datenerfassung und -übertragung: Die Betriebsdaten werden von den Sensoren kontinuierlich erfasst und an eine Plattform des Dienstleisters übermittelt, der mit Hilfe von Echtzeit-Monitoring die Anlagen überwacht.
  • Datenanalyse: Durch den Einsatz von KI und Machine Learning lassen sich Muster bilden, Anomalien erkennen und Wartungsbedarfe vorhersagen. So können Wartungsintervalle fortwährend optimiert werden.
  • Durchführung der Wartung: Je nach Vereinbarung, organisiert und koordiniert der Dienstleister die Wartungseinsätze, wenn diese notwendig werden.
  • Kontinuierliche Verbesserung: Die Wartungsstrategie wird kontinuierlich optimiert, das Vorhersagemodell angepasst.

  • Ist Predictive Maintenance eine Form traditioneller Wartung?

    Nein, Predictive Maintenance, auch bekannt als vorausschauende Wartung, unterscheidet sich grundlegend von der traditionellen vorbeugenden oder reaktiven Wartung. Während bei der traditionellen Wartung Anlagen oder Maschinen nach einem festen Zeitplan gewartet werden, nutzt die Predictive Maintenance moderne Technologien und Datenanalyse-Verfahren, um künftige Wartungsbedarfe zu berechnen und entsprechende Wartungsmaßnahmen zu planen.

  • Ist Predictive Maintenance nur für große Unternehmen geeignet?

    Nein, Predictive Maintenance kann in Unternehmen jeder Größe implementiert werden. Es ist wahr, dass größere Unternehmen oft mehr Ressourcen und fortschrittliche Technologien haben, aber auch kleine und mittlere Unternehmen können von der vorausschauenden Wartung profitieren, indem sie einfache Datenmessungen und Analysen verwenden. Für kleinere Unternehmen bietet sich zudem die Möglichkeit, Predictive Maintenance als Serviceangebot wahrzunehmen.

  • Können wir die Predictive Maintenance einfach in unsere bestehenden Prozesse integrieren?

    Die Integration von Predictive Maintenance erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung. Es kann notwendig sein, bestehende Prozesse zu überarbeiten und neue Datenanalysemethoden einzuführen. Eine schrittweise Implementierung und die Einbeziehung des Teams sind entscheidend, um die Akzeptanz und den Erfolg sicherzustellen.

  • Wie schnell kann man mit Predictive Maintenance positive Ergebnisse erzielen?

    Die Zeit, die benötigt wird, um positive Ergebnisse mit Predictive Maintenance zu sehen, hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie dem Umfang der Implementierung, der Größe des Unternehmens und der Art der Anlagen. In einigen Fällen können Verbesserungen relativ schnell sichtbar sein, während es in anderen Fällen länger dauern kann, bis der volle Nutzen erreicht wird.

Fazit:

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, den Wartungsbedarf und den optimalen Zeitpunkt für Wartungsarbeiten vorherzusagen. Diese Strategie steigert die Effizienz und Produktivität, reduziert den Aufwand für die Wartung und bietet ein erhöhtes Maß an Sicherheit und Zuverlässigkeit.

Predictive Maintenance arbeitet mit modernen Technologien wie IoT (Internet of Things), Machine Learning, Digitalen Zwillingen und K.I., um Anlagen und Maschinen permanent zu überwachen, aufgrund erhobener Daten Muster zu bilden und Abweichungen frühzeitig zu erkennen. Eingesetzt wird die vorausschauende Wartung insbesondere dort, wo Ausfälle und Störungen zu erheblichen Kosten oder anderen Risiken führen würden - beispielsweise in der Auto- oder Nahrungsmittelindustrie oder bei Energie- und Versorgungsunternehmen.

Ihr Potenzial entfaltet sie insbesondere bei einer hohen Anzahl von Maschinen und Anlagen, bei denen Ausfälle und Störungen zu erheblichen Kosten oder anderen Risiken führen würden, wie beispielsweise in der Auto- oder Nahrungsmittelindustrie und bei Energie- und Versorgungsunternehmen, um den Zustand von Kraftwerken, Turbinen und anderen kritischen Anlagen zu überwachen und Wartungsbedarf vorherzusagen. Hersteller von Anlagen wie Klimageräte oder Wärmepumpen setzen generell auf präventive Instandhaltung.

Um über Wartungspläne den Überblick zu behalten, kann zudem auch eine mobile Software wie mfr von Vorteil sein.

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