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Blick in die Praxis Predictive Maintenance in der Werkzeugmaschinen-Industrie

| Autor/ Redakteur: Nikolaus Fecht* / Andrea Gillhuber

Das Interesse und die Anforderungen von Werkzeugmaschinen-Kunden an Predictive Maintenance nehmen zu. Dabei gilt Industrie 4.0 als beschleunigender Faktor. Wie sieht es aber in der Praxis aus?

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Predictive Maintenance hilft, Instandhaltungs-maßnahmen zu planen und die voraussichtliche Entwicklung des Maschinenzustandes vorherzusagen. Es kann die Anzahl an Wartungsarbeiten senken und die Verfügbarkeit der Maschinen erhöhen.
Predictive Maintenance hilft, Instandhaltungs-maßnahmen zu planen und die voraussichtliche Entwicklung des Maschinenzustandes vorherzusagen. Es kann die Anzahl an Wartungsarbeiten senken und die Verfügbarkeit der Maschinen erhöhen.
(Bild: Fraunhofer IPK)

Das Interesse und die Anforderungen von Werkzeugmaschinen-Kunden an Predictive Maintenance nehmen zu. Dabei gilt Industrie 4.0 als beschleunigender Faktor. „Predictive Maintenance ist dabei auch Teil von Industrie 4.0, wenngleich unsere Kunden die beiden Themen sehr wohl sehr differenziert betrachten“, sagt Dr. Holger Rudzio, Geschäftsführer DMG Mori Software Solutions GmbH aus Kempten. „So kann Predictive Maintenance auch ohne einen Industrie 4.0-Ansatz realisiert werden.“

Dr. Holger Rudzio, Geschäftsführer DMG Mori Software Solutions GmbH aus Kempten: „Predictive Maintenance lässt sich auch ohne Industrie 4.0-Ansatz realisieren.“
Dr. Holger Rudzio, Geschäftsführer DMG Mori Software Solutions GmbH aus Kempten: „Predictive Maintenance lässt sich auch ohne Industrie 4.0-Ansatz realisieren.“
(Bild: DMG Mori)

Die vorausschauende Wartung und damit die Anforderungen der DMG Mori-Kunden zielen darauf ab, mögliche Defekte einer Maschine oder Probleme eines Prozesses zu erkennen, bevor sie tatsächlich eintreten. Das Unternehmen verfügt über die dazu nötigen Predictive Maintenance-Komponenten einschließlich der entsprechenden Programme zur Erfassung, Auswertung und Visualisierung (siehe Gemeinschaftsentwicklung Werkzeugmaschine 4.0 mit INA Schaeffler): Sensoren in der Maschine registrieren kleinste Veränderungen, die mit entsprechenden Grenzwerten verglichen werden, um daraus zukünftige Ereignisse vorherzusagen.

Künstliche Intelligenz in der Datenwolke

Die Akzeptanz und der Erfolg von Predictive Maintenance stehen und fallen mit der Qualität der Informationsgewinnung und dem Kundennutzen der Vorhersagen. Deshalb setzt DMG Mori auf die Entwicklung leistungsfähiger Auswertungslogiken, um gemeinsam mit seinen Kunden aus den erfassten Massendaten effektiv die nötigen Informationen herauszufiltern und daraus zuverlässige Vorhersagen für seine Maschinen und die Prozesse seiner Kunden zu berechnen. Rudzio: „Zukünftig werden Cloud-basierte Lösungen auf Basis künstlicher Intelligenz an Bedeutung gewinnen. Entsprechende Ergebnisse präsentieren wir dem Fachpublikum auf der EMO Hannover 2017 in Halle 2.“

Sandra Schuster, Industrial Data Services, Schwäbische Werkzeugmaschinen GmbH aus Waldmössingen: „Durch den Trend zu Industrie 4.0 gibt es eine wesentlich größere Akzeptanz zum Thema Cloud.“
Sandra Schuster, Industrial Data Services, Schwäbische Werkzeugmaschinen GmbH aus Waldmössingen: „Durch den Trend zu Industrie 4.0 gibt es eine wesentlich größere Akzeptanz zum Thema Cloud.“
(Bild: Schwäbische Werkzeugmaschinen)

Schon seit mehr als zehn Jahren beschäftigt sich die Schwäbische Werkzeugmaschinen GmbH aus Waldmössingen unter dem Begriff „life data“ mit einer umfassen-den Datenerfassung, die Predictive Maintenance unterstützt. Das Interesse dafür nimmt zu, beobachtet Sandra Schuster, Industrial Data Services: „In den vergangenen ein bis zwei Jahren merkt man ganz stark, dass durch den Trend zu Industrie 4.0 eine wesentlich größere Akzeptanz zum Thema Cloud da ist oder zumindest der Wille und Wunsch, sich damit zu beschäftigen.“

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