Predictive Maintenance
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Unter Predictive Maintenance versteht man proaktive Wartungsmaßnahmen, die auf Grundlage ausgewerteter Daten durchgeführt werden. Das Ziel ist es dabei, ein Problem zu erkennen und zu beheben, noch bevor es passiert. Hierzu wird eine Maschine, ein Motor oder Ähnliches mit einem Sensor ausgestattet. Dieser Sensor sammelt stetig relevante Messdaten, wie Temperaturen, Vibrationen oder Drehzahlen, die anschließend ausgewertet werden. Hieraus werden Prognosen erstellt, die den Abnutzungsgrad errechnen, sowie Abweichungen von Normalwerten erkennen und im Bedarfsfall eine aufkommende Wartung signalisieren.
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Vorteile von Predictive Maintenance:
Ausfallerkennung
Frühzeitige Erkennung von Maschinenausfällen durch kontinuierliche Leistungsüberwachung.
Leistungsoptimierung
Optimierung der Maschinenleistung durch die Analyse der entsprechenden Daten.
Wartungsoptimierung
Verbesserter Wartungsplan durch Anpassung der Wartungsmaßnahmen an den Produktionsprozess.
Rentabilität
Erhöhte Wirtschaftlichkeit durch die Reduzierung von Ausfällen und Wartungskosten.
Drei mögliche Anwendungsfelder für Predictive Maintenance:
Produktion
Gerade in der Fertigung entstehen hohe Kosten für die regelmäßige Wartung der Maschinen. Durch den Einsatz intelligenter Sensorik lassen sich diese um ein vielfaches reduzieren. Die über diverse Sensoren erfassten Daten können in Echtzeit in die Cloud geladen, ausgewertet und wiedergegeben werden. Hierdurch passen sich die Wartungsmaßnahmen an den Produktionsprozess an und Stillstandzeiten während der Arbeitszeit bleiben aus. Außerdem werden Wartungen nur dann durchgeführt, wenn diese auch notwendig sind, was mit einem erheblichen Einsparungspotenzial einhergeht.
Mobilität
Predictive Maintenance findet auch in der Mobilitätsbranche Anwendung. Man stattet das Triebwerk eines Flugzeuges mit modernster Sensorik aus, um bereits kleinste Abweichungen vom Normalzustand festzustellen. Dies trägt zur Sicherheit im Reiseverkehr bei und verhindert den Ausfall des kompletten Triebwerks, was enorme finanzielle Schäden zur Folge hätte. Auch die Automobilindustrie kann dies möglich machen, indem sie Informationen von Motor und Fahrwerk permanent auswertet und beim nächsten Werkstattbesuch proaktiv Teile auswechselt.
Erneuerbare Energien
Immer häufiger bringt man Predictive Maintenance mit der Energiebranche in Verbindung. Mit Hilfe von Sensoren lassen sich Anomalien im Betrieb von Windkraftanlagen entdecken und somit Ausfälle vermeiden. Hierzu stattet man die gesamte Anlage mit Sensorik aus, die rund um die Uhr alle relevanten Informationen sammelt. Anschließend nutzt man die gesammelten Informationen, um mit Hilfe von Algorithmen Prognosen zur Ausfallwahrscheinlichkeit durchzuführen. Durch diese Prognosen kann man frühzeitig Wartungsmaßnahmen einleiten, wodurch Ausfallzeiten von Windkraftanlagen fast vollständig vermieden werden können.
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