Mit Predictive Maintenance Instandhaltung vorausschauend planen

Ein immer wichtigeres Thema in der Instandhaltung ist die Predictive Maintenance bzw. die vorausschauende Instandhaltung. Dabei wird der aktuelle Zustand von Maschinen und Anlagen auf Basis von erhobenen Echtzeitdaten ermittelt sowie Prognosen zum zukünftigen Zustand abgegeben. Ziel ist es, steigende Ausfallwahrscheinlichkeiten von Anlagen frühzeitig zu erkennen und den optimalen Zeitpunkt für geplante Instandhaltungsmaßnahmen festzustellen. Maschinenausfälle und damit verbundene Kosten werden so reduziert, die Anlagenverfügbarkeit erhöht.

Piepenbrock berät Sie gerne bei der Auswahl der optimalen Instandhaltungsstrategie für Ihren Maschinenpark. Ob ausfallorientierte, vorbeugende oder vorausschauende Instandhaltung, wir finden den richtigen Mix für Ihren Anlagenpark und übernehmen die Verantwortung für Ihre Instandhaltungsprozesse. Nehmen Sie jetzt Kontakt zu uns auf!

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Höhere Anlagenverfügbarkeit durch vorausschauende Instandhaltung

Predictive Maintenance ist eine Instandhaltungsstrategie, bei der Zustandsdaten von Maschinen und Anlagen in Echtzeit erhoben werden. Das kann die Temperatur, Drehzahl oder Stromaufnahme umfassen ebenso wie Schwingungsbilder oder Ölanalyseergebnisse. Die Ermittlung dieser Informationen in Echtzeit wird auch als Condition Monitoring, also Zustandsüberwachung, bezeichnet. Auf Basis der Daten wird der aktuelle Zustand der Betriebsmittel festgestellt. Predictive Maintenance geht einen Schritt weiter und gibt anhand der erhobenen Daten Prognosen über die weitere Entwicklung der Maschine, wie den voraussichtlichen Ausfallzeitpunkt, die Lebensdauer oder den optimalen Wartungszeitpunkt, ab. Die Instandsetzung wird somit zu einer geplanten Maßnahme anstatt zu einer Reaktion auf einen ungeplanten Ausfall.

Durch die vorausschauende Instandhaltung werden Ausfall- und Ausfallfolgekosten reduziert und damit Instandhaltungskosten eingespart. Gleichzeitig wird die Anlagenverfügbarkeit erhöht. Darüber hinaus zielt Predictive Maintenance darauf ab, dass Bauteile und -gruppen nur ausgetauscht werden, wenn es sehr wahrscheinlich ist, dass sie durch Verschleiß oder Alterung ausfallen. Das führt dazu, dass beispielsweise ein großes Wälzlager nicht mehr vorbeugend alle 3 000 Betriebsstunden gewechselt wird, obwohl es voraussichtlich 7 000 Stunden funktioniert hätte. Durch diese optimierte Nutzung können ebenfalls Kosten eingespart werden.

Im Idealfall führt Predictive Maintenance dazu, dass Instandhaltungsmaßnahmen bereits vor einem Leistungsverlust einer Maschine oder Anlage möglichst kosten- und ressourceneffizient durchgeführt werden.

Predictive Maintenance oder Preventive Maintenance?

Während die Wartungsintervalle in der vorbeugenden Instandhaltung (Preventive Maintenance) anhand von theoretischen Ausfallraten oder der durchschnittlichen Lebensdauer von Baugruppen und Verschleißteilen bestimmt werden, stützt sich die vorausschauende Instandhaltung auf Daten über den tatsächlichen Zustand von Anlagen sowie deren tatsächlicher Leistung. Dadurch werden Instandhaltungsmaßnahmen nur durchgeführt, wenn diese wirklich erforderlich sind. Dahingegen besteht in der vorbeugenden Instandhaltung die Gefahr, dass Maschinenkomponenten ausgetauscht werden, obwohl diese noch bis zur nächsten Wartung einwandfrei funktioniert hätten. Denn die Nutzung und Beanspruchung von Anlagen variiert mitunter stark.

Sensoren, künstliche Intelligenz und große Datenmengen

Die Implementierung und Anwendung von Predictive Maintenance in Unternehmen kann in mehrere Arbeitsschritte unterteilt werden. Im ersten Schritt werden sinnvolle Anwendungsbereiche der vorausschauenden Instandhaltung festgelegt und aussagekräftige Messgrößen je Anlage identifiziert. Für die ausgewählten Anlagen werden die Daten erfasst, digitalisiert und übermittelt. Anschließend folgt die Speicherung, Analyse und Bewertung dieser Daten. Aus der Analyse können Prognosen zu bestimmten Ereignissen, wie den Ausfall einer Maschine, abgeleitet werden. Darauf basierend werden wiederum die optimalen Zeitpunkte für Wartungen und Instandsetzungen festgelegt.

Um die Daten überhaupt erheben zu können, müssen die Maschinen und Anlagen zunächst mit Sensoren ausgestattet werden, die die Zustandsdaten dauerhaft erfassen. Die Erhebung erfolgt anschließend beispielsweise über Infrarot- und Akustik-Messungen, Schwingungsanalysen oder Schallpegelmessungen. Aber auch aus bereits erfassten Prozess- und Maschinendaten, z. B. der Stromaufnahme, Drehmomenten, Drücken, der Medientemperatur und Geschwindigkeiten, können Rückschlüsse auf Veränderungen des Anlagenzustandes gezogen werden. Für die Aufbereitung und Erkennung von Mustern in den Daten werden Systeme der Künstlichen Intelligenz (KI) zur Hilfe genommen. Sie bilden die Grundlage, um Vorhersagen darüber zu treffen, wie lange eine Maschine noch funktioniert und zu welchem Zeitpunkt Bauteile ausgetauscht werden sollten.

Ein Beispiel: Angenommen, die Zustandsdaten ergeben, dass eine Maschine mit einer Wahrscheinlichkeit von 99 Prozent noch 1 000 Betriebsstunden einwandfrei funktioniert, zu 90 Prozent 1 700 Betriebsstunden und zu 70 Prozent 2 000 Betriebsstunden. Es wird abgewogen, wann der optimale Zeitpunkt für eine Wartung oder Instandsetzung ist. Dafür können die Kosten einer geplanten Instandsetzung einer Maschine den Ausfall- und Ausfallfolgekosten gegenübergestellt werden. Mögliches Ergebnis für eine effiziente Instandhaltung könnte sein, dass die geplante Instandsetzung, bei der beispielsweise Lager und Wellen getauscht oder der Motor gewechselt werden, nach 1 700 Betriebsstunden durchgeführt wird. Ein großer Mehrwert von Predictive Maintenance für den Betreiber ist also, dass er Informationen über den Zustand und die Produktionsfähigkeit seiner Anlagen erhält und Instandhaltungsmaßnahmen für ihn planbar werden.

Wir führen die Instandhaltungsmaßnahmen gerne für Sie durch und übernehmen auf Wunsch auch die Verantwortung für den gesamten Instandhaltungsprozess in Ihrem Unternehmen – von der Datenerhebung und -analyse über die Abgabe von Prognosen bis zur Wartung.

Anwendungsfelder von Predictive Maintenance

Das gesamte Potenzial der vorausschauenden Instandhaltung wurde bislang noch nicht ausgeschöpft. Das liegt insbesondere an der notwendigen Technik. Maschinen und Anlagen müssen mit Sensoren ausgestattet werden. Diese erheben große Mengen an Daten in verschiedenen Formaten, die gespeichert, verarbeitet und mithilfe von künstlicher Intelligenz und Algorithmen analysiert werden müssen. Dafür sind Datenbanken mit großen Kapazitäten notwendig. Darüber hinaus bedarf es Mitarbeiter, die die erhobenen Daten und Ergebnisse der Algorithmen lesen, auswerten und daraus Prognosen ableiten können. Zudem müssen sie sich mit den eingesetzten Systemen und Sensoren auskennen, um im Vorfeld relevante Messgrößen und Parameter auswählen und einstellen zu können.

Trotz der Herausforderungen wird Predictive Maintenance bereits in verschiedenen Branchen erfolgreich eingesetzt:
In der Automobilbranche werden mithilfe von Sensoren in Motoren und Fahrwerken teure Reparaturen oder Ausfälle vermieden. Denn beschädigte Fahrzeugteile werden bereits vor dem Ausfall ausgetauscht. Auch der Ölwechsel orientiert sich bei neuen Fahrzeugen oft nicht mehr an starren Zyklen, sondern am vorhergesagten Ölzustand, berechnet durch KI auf Grundlage von Fahrtkilometer und Fahrverhalten.
In der Luftfahrt können durch die vorausschauende Instandhaltung Turbinen oder hydraulische Pumpen rechtzeitig ausgetauscht werden, bevor Gefahren für Passagiere entstehen oder hohe Kosten aufgrund eines Flugzeugausfalls drohen.
Auch im Schienenverkehr sorgt Predictive Maintenance dafür, dass ungeplante Zugausfälle vermieden werden.
Gleiches gilt für moderne Windkraftanlagen, wo intelligente Algorithmen Ausfallwahrscheinlichkeiten von Bauteilen mittels Schwingungsanalysen berechnen. So können Ausfälle fast vollständig vermieden werden. Das ist vor allem vor dem Hintergrund des hohen Aufwands und der langen Vorlaufzeiten von Ersatzteilen relevant.
Aber auch im produzierenden Gewerbe spielt Predictive Maintenance eine immer wichtigere Rolle. Das gilt insbesondere für Unternehmen, die denselben Maschinentyp häufiger einsetzen, bei denen Maschinen vermehrt ausfallen oder für Maschinenhersteller. Sensoren in den Anlagen sammeln große Datenmengen, die von intelligenten Algorithmen ausgewertet werden. Auf Basis der Ergebnisse können Fehler und deren Ursachen frühzeitig erkannt werden.

Mithilfe von Predictive Maintenance und der vorausschauenden Wartung weisen Ihre Anlagen eine längere Lebensdauer und Verfügbarkeit auf. Die Unfallgefahr im Zusammenhang mit plötzlichen Maschinendefekten kann reduziert und damit die Anlagensicherheit gesteigert werden. Gleichzeitig verringern Sie Stillstandszeiten und damit Kosten für ungeplante Ausfälle, was zu einer höheren Wirtschaftlichkeit führt. Darüber hinaus erhöhen Sie durch die stetige Überwachung und Datenanalyse die Maschinenleistung sowie auf lange Sicht Ihre Produktivität.

Bei der Ausstattung Ihrer Maschinen und Anlagen mit den geeigneten Sensoren und der Vorbereitung der vorausschauenden Instandhaltung unterstützen Sie unsere Experten aus der Instandhaltung gerne. Profitieren Sie von den Vorteilen der Predictive Maintenance und entwickeln Sie gemeinsam mit uns die optimale Instandhaltungsstrategie abgestimmt auf Ihren Bedarf!

Kundenvorteile: unsere Erfolgsfaktoren in der vorausschauenden Instandhaltung

Alle Leistungen aus einer Hand
Zu unserem Portfolio gehören sämtliche Leistungen in der Instandhaltung – ob reaktiv, vorbeugend oder vorausschauend. Unsere erfahrenen Fachkräfte beraten Sie kompetent bei der Auswahl der für Sie optimalen Instandhaltungsstrategie.

Umfangreiches Netzwerk
Wir verfügen über einen großen Pool an Elektrikern, Mechanikern und Mechatronikern mit langjähriger Erfahrung im Industrieservice. Außerdem engagieren wir uns in verschiedenen Branchen- und Fachverbänden wie der Gesellschaft für Instandhaltung, dem Verein Deutscher Ingenieure oder dem Forum Vision Instandhaltung. So stellen wir ein professionelles, modernes und anforderungsgerechtes Instandhaltungsmanagement sicher.

Umfangreiche Expertise und Erfahrung
Mit unserer umfangreichen Expertise und langjährigen Erfahrung in der Instandhaltung sorgen wir dafür, dass Ihre Maschinen einwandfrei funktionieren und Maschinenausfälle sowie -stillstände vermieden werden. Dadurch sichern wir Ihre Produktionsfähigkeit ab.

 
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