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Predictive Maintenance

Intelligente Systeme für die Instandhaltung

| Autor/ Redakteur: Ulrike Kogler / Beate Christmann

Die Berechnung von Eintrittswahrscheinlichkeiten wird in vielen Geschäftsbereichen angewandt – so auch in der Instandhaltung. Insight Engines machen zu diesem Zweck anwenderspezifisch sämtliche relevanten Informationen eines Unternehmens verfügbar.

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Um vorhersehen zu können, wann der beste Zeitpunkt ist, Maschinenkomponenten zu warten und auszutauschen, müssen Instandhalter auf eine Vielfalt von Informationen Zugriff haben. Das sollen Insight Engines möglich machen.
Um vorhersehen zu können, wann der beste Zeitpunkt ist, Maschinenkomponenten zu warten und auszutauschen, müssen Instandhalter auf eine Vielfalt von Informationen Zugriff haben. Das sollen Insight Engines möglich machen.
(Bild: © kinwun - stock.adobe.com )

Wenn es um Wartung und Instandhaltung geht, unterliegen industrielle Maschinen und Anlagen häufig einem bestimmten Kreislauf. Dieser feste Wartungsablauf suggeriert den Unternehmen Zuverlässigkeit und Sicherheit. Doch wird ein regelmäßiger Wartungsturnus den Anforderungen im Produktionsalltag oft nicht gerecht: Bei der Berechnung der Wartungsintervalle wird die tatsächliche Beanspruchung meist nicht miteinbezogen.

Besteht zwischen den Zeitspannen immer der gleiche Abstand, kann das dazu führen, dass Bauteile zu häufig oder im schlimmsten Fall zu spät ausgetauscht werden – nämlich dann, wenn durch eine gebrochene Komponente bereits ein teurer Maschinenstillstand hervorgerufen wurde. Beide Szenarien sind ineffizient und verursachen hohe Kosten aufseiten des Unternehmens.

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Digitalisierung soll Instandhaltung effizienter machen

Durch die voranschreitende Digitalisierung in der Industrie eröffnen sich jedoch neue Möglichkeiten: Komponenten in einer Produktionsanlage können heute genauso präzise überwacht werden wie die Bauteile eines Flugzeugs. Das ist möglich, weil viele Fertigungsstätten kaum noch einer klassischen Produktion in einer Werkshalle, sondern High-Tech-Anlagen entsprechen, die kontinuierlich große Mengen an Daten produzieren, speichern und permanent austauschen. Leistungsfähige Systeme analysieren diese Datenpools und zeigen sofort etwaige Abweichungen der Normparameter auf.

Durch diese Analyseverfahren ist es möglich, auftretende Mängel zu erkennen – und zwar noch bevor es zu Stillstandszeit oder gar einem Produktionsausfall kommt. Dabei wird basierend auf den gesammelten Daten errechnet, wann beispielsweise eine Komponente getauscht werden muss, unabhängig von periodischen Wartungsintervallen. Dieses Vorgehen nennt sich vorausschauende Wartung beziehungsweise Predictive Maintenance und soll dazu beitragen, die Produktion smarter zu machen und damit die Kosten zu senken.

Verknüpfung verschiedener Datenquellen im Unternehmen

Idealerweise werden die gewonnenen Erkenntnisse mit weiterführenden Informationen aus anderen Datenquellen im Unternehmen, beispielsweise einer Lieferantendatenbank, angereichert. Um dieses Gesamtbild zu erschaffen, werden sogenannte Insight Engines eingesetzt. Dabei handelt es sich um eine intelligente Suchlösung, die sich mit der ressourceneffizienten und raschen Bereitstellung von Unternehmensdaten beschäftigt.

Denn Tatsache ist, dass Unternehmen relevante Informationen verteilt in unterschiedlichsten Anwendungen (Core-Systemen) speichern. Die Suche nach diesen verursacht einen hohen Zeitaufwand für die Mitarbeiter. Die von der Unternehmensberatung International Data Corporation (IDC) durchgeführte Studie The Hidden Costs of Information Work fand heraus, dass ein einzelner Mitarbeiter etwa 24 % seiner Arbeitswoche mit der Datenrecherche verbringt.

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