Prädiktive Wartung

Optimierung der Produktion durch prädiktive Wartung von Industrieanlagen Vorhersage nicht geplanter Stillstände zur Minimierung von Risiken, Einsparung von Kosten und Optimierung der Reaktionszeit des Wartungsteams

Benötigen Sie Unterstützung? Wenden Sie sich schriftlich oder telefonisch an unser Expertenteam.

Spezifische Tools (Sensoren und/oder IoT [IdD]-Vorrichtungen) erfassen Daten von Industrieanlagen: Über die Verknüpfung von Variablen messen sie Verschleiß und erkennen Anomalien. Solche Advanced Analytics ermöglicht die prädiktive Wartung: den Übergang von der präventiven zur prädiktiven Wartung

Fordern Sie weitere Informationen über unsere Beratung rund um die prädiktive Wartung an.

Unser Serviceangebot:

LIS Solutions verfügt über eine eigene Abteilung für Advanced Analytics. Zusammen mit der Engineering-Abteilung ermöglicht sie es uns, den Kunden einen umfassenden Überblick über ihre Daten zu verschaffen. So entwickeln wir Pläne mit schrittweisem Vorgehen, um Wartungsbedarf vorherzusehen, bevor er Produktionsausfälle verursacht.

Datenerfassung

Erfassung der Daten aus Industrieanlagen mithilfe eigener Protokolle des Herstellers oder mit maßgeschneidert eingesetzten Sensoren.

Erkennung von Anomalien

Advanced Analytics berechnet auch das Versagensrisiko (RoF – Risk of Failure) und die verbleibende Nutzungsdauer von Geräten (RUL – Remaining Useful Life).

Prädiktive Wartung

Anhand der Erkennung von Mustern in vergangenen Wartungsfällen.

Warnmeldungen

Bei Abweichungen erhalten Sie Warnmeldungen – dank der aktiven Geräteüberwachung.

Wartungspläne

Optimieren Sie Ihre Wartungsplanung; nehmen Sie ungeplante Stillstände vorweg.

Wie implementieren wir eine Lösung für prädiktive Wartung?

Projekte der prädiktiven Wartung erfordern eine große Menge an Verlaufsinformationen (Historie) und eine umfassende Datenanalyse. LIS Solutions entwickelt Projekte diese Art in folgenden Schritten:

Analyse der Anforderungen

In einem ersten Workshop bestimmen wir die Anforderungen und Bedürfnisse des Kunden, die Eigenschaften der zu überwachenden Anlagen und die zur Beurteilung des Verschleißes und der Anomalien erforderlichen Daten.

Datenerfassung

Wir setzen die notwendigen Werkzeuge zur Erfassung der Daten aus Industrieanlagen ein. Bei Bedarf fügen wir zusätzliche Sensoren zur Erfassung von Daten wie Bewegung, Temperatur, Beschleunigung, Verbrauch und Position hinzu. Wir versuchen, den Datenerfassungsprozess so wenig intrusiv wie möglich zu gestalten, indem wir eine direkte Verbindung zur Industrie-Hardware herstellen.

Datenanalyse

Wir entwickeln relevante Indikatoren durch Algorithmen der Advanced Analytics von Daten. Mit diesen Algorithmen bestimmen wir Störungen in Zusammenhang mit Verschleiß und Überlastung von Industrieanlagen, Abweichungen vom Normalbetrieb und schwankendem Energieverbrauch. Vorhersage-Algorithmen und eine aussagekräftige Historie von Störfällen und Normalwerten erzeugen eine Vielzahl nützlicher Informationen und ermöglichen die Vorhersage von Produktionsstillständen.

Erstellung von Dashboards

Mithilfe von Analyse-Indikatoren erstellen wir Dashboards. Sie gestatten die Beobachtung der Anlagen-Leistungsdaten und bei Abweichungen von den Normalwerten erzeugen sie Warnmeldungen.

Entwicklung eines Pilotversuchs

Anhand weniger Industrieanlagen führen wir einen Pilotversuch durch. Dieser ermöglicht es, Prozesse der Inbetriebnahme – den Produktionsstart – zu verbessern und die Analysealgorithmen fein abzustimmen.

Produktionsstart

Sobald das System richtig eingestellt ist und der Pilotversuch erwartungsgemäß funktioniert, erfolgt der Gesamt-Produktionsstart.

Copy link
Powered by Social Snap