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 Webinar
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.
Sie haben Fragen?
Als Experten für Industrielle KI Projekte stehen wir Ihnen gerne für eine persönliche Beratung und weitere Fragen zur Verfügung.
Industrial AI Expert
Nils Funke
Gestartet ist Nils bei uns als Product Owner im Bereich Industrieller KI & Machine Learning und gilt deshalb als DER Experte, wenn es um die Anwendung und Übertragung in die Praxis geht.
Head of Sales Industrial AI
André Ullrich
Andrè verfügt über eine langjährige Erfahrung im direkten und indirekten Vertrieb komplexer Softwarelösungen. Innerhalb unseres Teams verantwortet er den Vertrieb im Bereich Industrielle KI, wobei sein Fokus auf den Sektoren Intralogistik, Produktion und Instandhaltung liegt.
Weitere Beiträge
Oktober 16, 2024
Mit KI Datenlücken schließen und somit die Datenqualität verbessern
In der heutigen Geschäftswelt sind datengetriebene Entscheidungen kein Luxus…
Juli 15, 2024
Machine Learning as a Service: KI-Betrieb und Machine Learning in der Cloud
Ein steigender Bedarf an KI-Lösungen und entsprechender Speicherkapazität…
März 6, 2024
Erfolgreicher Start für Prozessoptimierungen mit KI in der Logistik und in der Produktion: Der (Mehr)Wert eines Workshops
In diesem Artikel beleuchten wir die Relevanz der Startphase von KI-Projekten…
Februar 12, 2024
Die Grundsteine für erfolgreiche KI-Implementierung: Warum Machine Data Landscaping (MDL) und Data Quality Checks (DQC) unerlässlich sind
Maximieren Sie den Erfolg Ihrer KI-Implementierung! Eine umfassende Voranalyse…
Dezember 8, 2023
Fachkräftemangel in Unternehmen: Wie kann Industrielle KI hier unterstützen?
Industrielle KI hilft, Fachkräfte effizienter einzusetzen oder Prozesse so…
November 21, 2023
Lastspitzenmanagement mit AIM.predict: Wie Machine Learning Lastspitzen in der Energieversorgung reduziert
Erfahren Sie, wie die Software AIM.predict und Machine Learning-Verfahren zu…
September 20, 2023
KI-gestützter Schichtplan: Optimale Lastverteilung zwischen Schichten
Ein erfolgreiches Fazit: Weniger Arbeitsbelastung dank Schichtplanung mittels…
August 30, 2023
Grenzwertüberwachung mittels Trendprognose am Beispiel von Stickoxiden
Anwendungsbeispiel für den Einsatz industrieller KI (Smart Machines) im Bereich…