Was versteht man unter „Predictive Maintenance“

Was ist predictive maintenance?

Die vorausschauende Wartungs ist ein technologisches Werkzeug in der 4.0-Branche, das es ermöglicht, die Wartungs- und Instandhaltungsmechanismen z.B. in einer Produktionsanlage zu revolutionieren. Dazu werden genau die Ressourcen, die die Maschinen benötigen, ermittelt und unerwartete Stopps vermieden, die durch lange und komplexe Reparaturzeiten verursacht werden können.

Die vorausschauende Wartung muss als das Ende eines Prozesses verstanden werden, dessen Agilität der Umsetzung vom Grad der Digitalisierung der Anlage und dem verfügbaren Wissen über die zu überwachenden Maschinen abhängt. 

Welche Ziele, verfolgen wir mit predictive maintenance?

Wir wollen objektives, auf Daten basierendes Wissen über den Betrieb der Maschinen gewinnen, indem wir ihre gewohnten Arbeitsmodi analysieren und nachs. Auf diese Weise sind wir in der Lage, Ausfälle vorherzusagen oder gar zu vermeiden, wodurch wir Ressourcen und Reparaturzeiten sparen können.

Um dieses Wissen zu erlangen, überwachen wir die Zielmaschinen, beobachten ihren Betrieb und analysieren ihn im Detail in einer virtuellen Umgebung nach (digital twin).

Parametervergleich von zwei Asynchronmaschinen

Wir verstärken die Analyse mit Algorithmen, die es uns ermöglichen, die beobachteten Korrelationen zu „verstehen“ und in sehr wahrscheinliche Ursache-Wirkungs-Beziehungen umzuwandeln. Mit diesen Informationen haben wir den normalen Betrieb der Zielmaschine modelliert.

In ähnlicher Weise werden Ausfälle, die eine Wartung erfordern, überwacht, nach anlageninternen Kriterien klassifiziert und mit bestimmten Grenzen der Parametersätze in Beziehung gesetzt.

Wenn wir wissen, wie sich unsere Maschine im normalen Arbeitszyklus verhält, sind wir in der Lage, den täglichen Betrieb – dank der Echtzeitüberwachung der Zielparameter – mit diesem normalen modellierten Zyklus zu vergleichen.

Auch hier kommt wieder die Datenverarbeitung durch verfeinerte Algorithmen ins Spiel, die über die Erkennung isolierter Unterschiede zwischen dem Modell und dem realen Modell hinausgeht und sich auf jene Kombinationen von Parametern konzentriert, die sich allmählich vom normalen Betrieb entfernen und die Grenzen erreichen können, die als anormal oder risikobehaftet gelten, so dass wir Ausfälle vorhersehen können, deren Wiederherstellung ungleich problematischer und kostenintensiver wäre.

Ziel: Eine gezielte Instandhaltungsagenda!

Wenn diese Arbeitsstruktur in die Prozesse des Unternehmens eingebettet ist, wird die Wartungsplanung an Maschinen nicht mehr allein von der Gewohnheit, dem Gefühl oder besonderen Kenntnissen eines erfahrenen Mitarbeiters geleitet, sondern beruht auf Daten, die als wichtige Entscheidungsgrundlage dienen.

Wir entwickeln uns von einem Interventionsmodell, das subjektiv von erfahrenem Personal geführt wird, hin zu einer proaktiven Steuerung, die sich an objektiven Informationen orientiert, welche von allen (erfahrene sowie unerfahrene Mitarbeiter und Entscheidungsträger) interpretiert werden können. Der Vorteil ist doppelt spürbar: Einerseits reduzieren wir unnötige Instandhaltungseingriffe, die derzeit als präventiv festgelegt sind; andererseits gewinnen wir eine klare Vorstellung davon, wann und mit welchem Risikoniveau ein Eingriff vorgenommen werden sollte: sehr nützliche Daten zur Abstimmung mit der Anlagenplanung!

Proaktives Monitoring und kontinuierliche Verbesserung

Ein zusätzlicher Vorteil, den wir bei Digitalisierungsprozessen für unsere Kunden gerne einbringen, ist eine vollständige Datenbank, in diesem Fall mit eingetretenen Ereignissen, Fehlerarten, Wirksamkeit der durchgeführten Lösungen usw., welche uns hilft, das System im Laufe der Zeit mit Erfahrungswerten noch weiter zu verbessern.

All dies bedeutet, dass es in Zukunft möglich sein wird, intelligente Prozesse der Wartung und Instandhaltung mittels proaktiver Überwachung und Bewertung der durchgeführten Aktionen zu erstellen. Mit anderen Worten, es öffnet die Tür für ein gezieltes Monitoring, das dynamisch auf sich ändernde Faktoren wie äußere Einflüsse, Auslastung und Verschleiß reagiert. Somit ermöglichen wir es unseren Kunden, den Prozess der kontinuierlichen Verbesserung dauerhaft umzusetzen – unabdingbar für alle Firmen, die sich zu modernen Industrie 4.0 –  Unternehmen entwickeln möchten.

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