Vorrausschauende Wartung - Was ist Predictive Maintenance und was sind die Vorteile?

Predictive Maintenance, zu Deutsch vorrausschauende Wartung, bezeichnet das Überwachen von Maschinen und Anlagen durch Sensoren. Dies ermöglicht die Erfassung von Messwerten und Daten in Echtzeit, um eine proaktive Wartung durchzuführen. Unternehmen, welche sich dieser Technologie bedienen, sind somit in der Lage, Störungen vorherzusagen und Maschinenausfälle zu vermeiden. Hierzu geht Predictive Maintenance in den folgenden drei Arbeitsschritten vor:

  • Digitales Erfassen der Daten
  • Bewertung und Analyse der Daten
  • Vorhersagen der wahrscheinlichen Ereignisse

Die Basis für die Netzwerktechnische Umsetzung bildet hierbei das Internet of Things (IoT).

 

Wie unterscheidet sich Predicitive Maintenance von den bisherigen Wartungsansätzen?

 

Bei der bisher häufig angewandten Reactive Maintenance wird erst nach dem Eintreten einer Störung eine Problemanalyse und die darauffolgende Wartung eingeleitet. Die daraus entstehenden Ausfallzeiten wirken sich erheblich auf die Produktivität der Fertigungslinien aus. Eine Vielzahl von vermeidbaren Verzögerungen und Kosten sind die Folgen.

 

Das Gegenstück bildete bis jetzt die Preventive Maintenance. Hierbei werden die Anlagen in festgelegten Intervallen gewartet und ihre Teile ausgetauscht, um einem Ausfall vorzubeugen. Allerdings werden auch Teile ausgetauscht, welche ihren Verschleißpunkt noch nicht erreicht haben und Maschinen abgeschaltet, die noch einwandfrei laufen. Es fallen hierbei ebenfalls vermeidbare Kosten und Verzögerungen an.

 

Genau an diesem Punkt kommt Predictive Maintenance ins Spiel. Die Liveüberwachung der Anlagen durch Sensoren ermöglicht Ihnen das rechtzeitige Erkennen und Beheben von auftretenden Probleme und Verschleiß. Dadurch entfallen ungeplante Ausfälle. Des Weiteren ersparen Sie sich das unnötige Austauschen von noch intakten Teilen und die dadurch entstehenden Kosten und Zeitverzögerungen.

 

Was haben Sie von Predictive Maintenance?

  1. Bessere Planung von Wartungs- und Serviceintervallen
  2. Optimierung und Verringerung der Außendienst-Einsätze von Servicemitarbeitern
  3. Vermeidung ungeplanter Maschinenausfälle
  4. Optimiertes Ersatzteilmanagement
  5. Höhere Produktivität durch bessere Leistung der Maschinen
  6. Bessere Maschinenkenntnis durch Auswertung der gesammelten Daten 

Beispiel Logistik

Ein Transportunternehmen steht unter großem Termindruck. Viele zeitkritische Lieferungen müssen den Kunden pünktlich erreichen. Sollte nun ein LKW durch eine unvorhergesehene Panne ausfallen, ist das Unternehmen aufgeschmissen. Zur Vermeidung dieser Ausfälle wird der Fuhrpark in regelmäßigen Intervallen gewartet. Dies kostet wiederum Zeit und nicht immer, wenn ein Fahrzeug inspiziert wird, hat es auch einen Defekt. Somit entstehen auch hier vermeidbare Kosten und Zeiten, in denen die Fahrzeuge nicht genutzt werden können. Durch den Einsatz von Sensoren an sämtlichen Knackpunkten der LKWs, im Rahmen von Predictive Maintenance, lassen sich diese jederzeit überprüfen. Bei Problemmeldungen kann dann rechtzeitig und schnell eine Wartung durchgeführt werden. Es entfallen also unvorhergesehene Ausfälle und überflüssige Inspektionen.

 

Beispiel Produktion

In einem Produktionsunternehmen sind sämtliche Anlagen mit Sensoren versehen, welche diese ständig überwachen. Einer der Sensoren meldet den kritischen Verschleißpunkt des Riemens einer Anlage. Dieses Signal wird direkt an einen Servicemitarbeiter vor Ort weitergeleitet. Der Mitarbeiter weiß nun sofort, welche Anlage betroffen ist und was behoben werden muss. Es kann somit schnell und gezielt eine Wartung durchgeführt werden. Des Weiteren entfällt die Problemanalyse, was wiederum den Zeitaufwand des Servicemitarbeiters verringert.

Wie Sie sehen, können Unternehmen durch den Einsatz von Predictive Maintenance sowohl viele Kosten als auch Zeit sparen, für welche sich durchaus bessere Verwendungen finden. Lassen Sie uns gemeinsam herausfinden, wie Sie diese bahnbrechende Technologie am besten anwenden können.

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