Umsatzsteigerung und Sicherheit – Predictive Maintenance hat klar kalkulierbare Vorteile. Wer voraussehen kann, wann Teile in Anlagen und Maschinen ausgetauscht werden müssen, bevor sie kaputt gehen, vermeidet Stillstandzeiten und Situationen, in denen defekte Teile gefährliche Fehlinterpretationen auslösen.
Durch die Auswertung der Daten sämtlicher Sensoren und Aktoren in unseren Anlagen sind viele Probleme erkennbar, bevor sie tatsächlich zum Problem werden, z. B. Temperaturschwankungen in der Stromversorgung, Veränderungen bei den Druckluftwerten oder die Anzahl der Schaltspiele.
Eine vorausschauende Produktion spart Kosten
Wann sich der Serviceeinsatz wirklich rechnet, wird mathematisch ermittelt. Das bedeutet, durch zielgerichtete Wartung lassen sich die Investitionskosten reduzieren, denn Teile werden erst dann getauscht, wenn es auch wirklich notwendig ist.
Auch die Energiekosten verringern sich, denn durch Predictive Maintenance lässt sich die Abschaltung der Zuluft in (Prozess-)Pausen steuern.
Gleichzeitig bedeuten Maschinen, die nicht stillstehen, eine höhere Ausbringung und Anlageverfügbarkeit.
Software – das Herz von Predictive Maintenance
So funktioniert die Technologie
Predictive Maintenance entsteht durch das Zusammenwirken von Hardware und Software in Anlagen. Dabei werden Prozesse analysiert und die Daten in einer Cloud gespeichert und ausgewertet.
Auf einem Dashboard werden die Ergebnisse dieser Zustandsüberwachung (Condition Monitoring) angezeigt, man erhält eine fokussierte Zusammenfassung von tausenden von Messwerten.
Auch kleinste Änderungen in den Prozessen werden dargestellt und das Timing für die Wartung der Anlagen kann vorhergesagt werden.
Welche Daten werden fürs Predictive Maintenance gemessen?
Eigentlich können alle Prozesse, die in Anlagen stattfinden, überwacht und ausgewertet werden. Einige davon sind:
- Temperatur der Maschine
→ Hinweis auf erhöhte Reibung und größeren Verschleiß - Druck
→ Druckverluste bieten z. B. Hinweis auf Leckage - Schwingungen
→ Liefern z. B. Aussagen zu Überbelastungen der Maschine und zu einem möglicherweise bevorstehenden Crash - Schaltspiele
→ Hinweis auf Erneuerung von Ventilen und Zylindern
Sicherheit Ihrer Daten
Durch Predictive Maintenance werden viele Daten gesammelt. Dass diese sicher gespeichert werden, ist selbstverständlich. Der Server der Cloud unseres Partners Festo steht in Deutschland, der Zugang erfolgt über Secure Web Gateways.
Künstliche Intelligenz spielt eine Rolle
Bei der künstlichen Intelligenz im Bereich der Maschinen geht es hauptsächlich um maschinelles Lernen. Anlagen werten die gesammelten Daten aus und sind mit der Zeit fähig, Einstellungen von alleine anzupassen, wenn sich Bedingungen ändern.
Im Bereich Predictive Maintenance ist das besonders interessant, denn auf Basis der Datenauswertung lernen die Maschinen, die Vorhersagen automatisch anzupassen, wenn sich Umstände verändern.
Das betrifft beispielsweise Temperatur-Unterschiede, Luftfeuchtigkeit oder stärkere bzw. schwächere Vibrationen (wenn beispielsweise neue Maschinen in der Umgebung aufgebaut werden). Aber auch Material-Änderungen können vom System mit einbezogen und Taktzeiten optimiert werden.