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Stillstände vermeiden, Wartungskosten senken, Maschinenlebensdauer erhöhen: Diese und weitere Mehrwerte realisieren Unternehmen durch Predictive Maintenance, die vorausschauende Wartung. Dabei handelt es sich nicht länger um ein Zukunftskonzept. Im Gegenteil: Mittlerweile zeigen konkrete Predictive-Maintenance-Beispiele, wie sich die innovative Instandhaltungsstrategie in der Praxis gewinnbringend implementieren lässt.

Datengetriebene Wartung mit zahlreichen Vorzügen

Klassische Wartungsstrategien haben mehrere Nachteile. So kann die reaktive Wartung zu langen Stillstandszeiten führen – denn sie greift erst, wenn bereits ein Problem besteht. Die präventive Wartung minimiert dieses Risiko zwar, doch werden oft Anlagen gewartet, die noch gar keinen Wartungsbedarf aufweisen. Ebenso verursacht sie unnötige Stillstands- und Ersatzteilkosten.

Glücklicherweise steht mit Predictive Maintenance mittlerweile eine Instandhaltungsstrategie zur Verfügung, welche die Schwachstellen der traditionellen Ansätze behebt. Erreicht wird dies durch eine KI-gestützte Analyse der Maschinendaten im laufenden Betrieb. Die Künstliche Intelligenz erkennt innerhalb dieser Daten bestimmte Muster und Normabweichungen, die auf einen bevorstehenden Wartungsbedarf hindeuten. Auf dieser Basis können dann gezielte, bedarfsgerechte Wartungsmaßnahmen eingeleitet werden, noch bevor eine Störung auftritt.

Predictive Maintenance – Beispiele für Anwendungsfälle im Überblick

Im Detail betrachtet gibt es mehrere Use Cases für die vorausschauende Wartung. Diese stellen sich im Überblick folgendermaßen dar:

  • Störungen und Verschleißerscheinungen vorausschauend erkennen
  • Störungen präzise verorten
  • Techniker und Ersatzteile automatisiert disponieren
  • Störungsursachen und Durchsatzschwankungen analysieren
  • Produktivität, Maschinenverfügbarkeit und Energieverbrauch optimieren

Maschinenbauer, die ihren Kunden diese Möglichkeiten bieten können, haben selbstverständlich klare Wettbewerbsvorteile.

Befragung bestätigt: Predictive Maintenance ist ein Schlüsselthema
Dass die zuvor genannten Predictive-Maintenance-Beispiele durchaus Praxisrelevanz haben, belegen verschiedene Erhebungen. So auch eine Studie von BearingPoint aus dem Jahr 2021. Befragt wurden 203 Unternehmen (überwiegend aus den Bereichen Maschinenbau, Automobilindustrie, Chemie und Pharma sowie Elektronik) aus der DACH-Region. 75 Prozent gaben an, sich bereits mit Predictive Maintenance auseinanderzusetzen. Die Hälfte der Unternehmen hatte entsprechende Projekte bereits erfolgreich umgesetzt. Im Schnitt konnten die Befragten ihre Stillstandszeiten um 18 Prozent sowie die Wartungs- und Servicekosten um 17 Prozent senken.

Tipps vom Profi im Predictive Maintenance Web-Seminar

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Predictive-Maintenance-Beispiele: Fallstudien zeigen, was möglich ist

Mittlerweile existieren zahlreiche Predictive-Maintenance-Beispiele, die zeigen, wie die Umsetzung in der Praxis aussehen kann. Betrachten wir beispielsweise das global aufgestellte Technologie- und Engineering-Unternehmen Emerson, das mit seiner Marke AVENTICS Pneumatiklösungen für die Industrieautomation anbietet.

Das Ziel von Emerson war es, Luft-Leckagen in seinen pneumatischen Systemen zu identifizieren, da diese zu Energieverlusten, ungeplanten Stillständen und hohen Kosten führen können. Besonders herausfordernd gestaltete sich dies bei schleichenden Leckagen, die in der Vergangenheit oft zu spät oder gar nicht erkannt wurden. Eine präventive Überprüfung erforderte geschulte Experten und teure Messinstrumente, weshalb sie zumeist nicht durchgeführt wurde.

Die Aufgabe der AIM bestand nun darin, Leckagen mithilfe von KI-Analysen frühzeitig zu erkennen und möglichst genau zu verorten. Erschwert wurde diese Aufgabe, da gerade die älteren Kundensysteme nur wenige Daten lieferten. Dennoch gelang es, Wartungsbedarfe systemgestützt zu erkennen. Hierzu wurde der KI das Referenzverhalten des Systems „beigebracht“, sodass sie Abweichungen erkennen konnte. Auch gelang es durch die Kombination von Fachwissen, klassischen Methoden und Machine-Learning-Modellen, den Ort der Leckagen ohne das Anbringen zusätzlicher Sensoren exakt zu ermitteln. Erfahren Sie mehr dazu hier.

Start in kleinen Schritten empfehlenswert

Predictive-Maintenance-Beispiele wie das von Emerson zeigen, dass auch mit wenigen Daten und verhältnismäßig einfachen Ansätzen Erfolge erzielt werden können. Die Einstiegshürden sind also weitaus geringer, als es möglicherweise den Anschein macht. Empfehlenswert ist es im Allgemeinen, agil und iterativ an das Thema heranzugehen. Zum Start bietet sich ein Data Quick Check an, in dessen Rahmen die Verfügbarkeit, Qualität und Potenziale bestehender Daten im Hinblick auf die vorausschauende Instandhaltung evaluiert werden. Auf dieser Basis lassen sich dann ein Proof of Concept und ein Minimum Viable Product (MVP) realisieren. Standardisierte Lösungen helfen dabei, diese Phase innerhalb sehr kurzer Zeit abzuschließen und Mehrwerte schnell sichtbar zu machen. Nun kann der Komplexitätsgrad kontinuierlich erweitert werden, um das Verfahren fortlaufend zu verbessern.

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