Google+ Facebook Twitter XING LinkedIn GoogleCurrents YouTube

Instandhaltungsmanagement

Prognosetool sagt Maschinenstatus voraus

| Autor / Redakteur: Sandra Drossel-Bück / Beate Christmann

Damit Produktionsanlagen so störungsfrei laufen wie die Roboter in der Automobilfertigungsstraße hier im Bild, sollte deren Instandhaltung vorausschauend geplant sein.
Bildergalerie: 3 Bilder
Damit Produktionsanlagen so störungsfrei laufen wie die Roboter in der Automobilfertigungsstraße hier im Bild, sollte deren Instandhaltung vorausschauend geplant sein. (© Nataliya Hora/Fotolia)

Über Maschinen lassen sich Daten in rauen Mengen sammeln. Wie kann sich das Instandhaltungsmanagement diese zunutze machen? Ein schweizerisches Unternehmen hat eine intelligente Datenauswertung entwickelt, durch die sich konkrete zeitliche Aussagen über zukünftige Störungen von Industrieanlagen machen lassen.

Die industrielle Revolution sorgt für viele Veränderungen im Unternehmen: Das Sammeln und Auswerten von Daten spielt inzwischen für sämtliche betrieblichen Abläufe eine entscheidende Rolle. Zwar warnen Kritiker stets vor einem großen Potenzial für Missbrauch und Sicherheitsrisiken. Doch haben viele Firmen auch bereits die großen Chancen erkannt, die eine zielgerichtete Datensammlung mit sich bringen kann.

Während jedoch das Erfassen von Daten die eine Sache ist, stellen sich viele Unternehmen die Frage, wie sie aus diesen für sich sinnvolle Erkenntnisse gewinnen können. Schnell hat sich herauskristallisiert, dass das Instandhaltungsmanagement von den exakten Informationen über den Zustand der Maschinen profitieren kann.

Allerdings bleibt auch hier die Qual der Wahl, in der stetig wachsenden Zahl an Anbietern von Serviceleistungen und Tools zur Datensammlung, -verwaltung und -auswertung denjenigen zu finden, der den eigenen Ansprüchen und Anforderungen am meisten entspricht.

Einer dieser Anbieter ist das schweizerische Unternehmen Cassantec mit seinen Tochterunternehmen in Berlin und in Cleveland (USA). In Sachen Datenauswertung geht es einen neuen Weg. Es entwickelte einen Algorithmus, der Datensammlungen aus der Zustandsüberwachung neu interpretiert: Zustandsbasierte Daten werden hier mit zeitbasierten verknüpft, woraus sich konkrete zukünftige Zeitfenster für Störungen aufzeigen lassen. Davon ließ sich unter anderen bereits einer der führenden europäischen Hersteller von Karosserieteilen überzeugen.

Inhalt des Artikels:

Kommentare werden geladen....

Kommentar zu diesem Artikel abgeben
  1. Avatar
    Avatar
    Bearbeitet von am
    Bearbeitet von am
    1. Avatar
      Avatar
      Bearbeitet von am
      Bearbeitet von am

Kommentare werden geladen....

Kommentar melden

Melden Sie diesen Kommentar, wenn dieser nicht den Richtlinien entspricht.

Kommentar Freigeben

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

Freigabe entfernen

Der untenstehende Text wird an den Kommentator gesendet, falls dieser eine Email-hinterlegt hat.

copyright

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Infos finden Sie unter www.mycontentfactory.de (ID: 44045896 / Instandhaltung)