Predictive Maintenance

Predictive Maintenance oder auch vorausschauende Instandhaltung bezeichnet den vorausschauenden Ansatz und wartet Maschinen und Anlagen proaktiv. So werden Ausfallzeiten niedrig gehalten. Predictive Maintenance kommt vor allem in der Gebäudeautomation zum Einsatz.

Aufzüge aus Glas in einem mordernen Neubau
(Bild: Schindler Aufzüge)

Predictive Maintenance grenzt sich deutlich von herkömmlichen Wartungsansätzen wie der reaktiven oder präventiven Wartung ab und gilt als Kernkomponente der Industrie 4.0. Das Verfahren nutzt Mess- und Produktionsdaten von Maschinen und Anlagen, die durch Sensoren erfasst werden, um Wartungsinformationen abzuleiten. Im Idealfall verhindern proaktiv eingeleitete Wartungsmaßnahmen einen Störfall.

Um verlässliche Vorhersagen für eine vorausschauende Wartung zu treffen, muss eine große Menge Daten erfasst und analysiert werden. Die große Datenmenge macht den Einsatz der Techniken und Datenbanken aus dem Big-Data-Umfeld erforderlich. Dir Mess- und Diagnosedaten senden die Maschinen über Netzwerke an Servicezentralen oder direkt an die Hersteller. Netzwerktechnische Basis bildet das Internet of Thing (IoT). Predictive Maintenance lässt sich in drei Arbeitsschritten zusammenfassen:

  • erfassen, digitalisieren und übermitteln von Daten
  • speichern, analysieren und bewerten der erhobenen Daten sowie
  • errechnen von Eintrittswahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse

Der Vorteil von Predictive Maintenance liegt darin, dass aufgrund der Kenntnis des aktuellen Zustands der Maschine oder Anlage lassen sich ungeplante Maschinenausfälle vermeiden und Außendiensteinsätze von Servicemitarbeitern optimieren. Wartungs- und Serviceintervalle sowie das Ersatzteilemanagement sind wesentlich besser planbar. Durch die Analyse der übermittelten Daten kann außerdem die Leistung der Maschine ständig optimiert und die Produktivität erhöht werden.
 

                                                                                                                                                               

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