Instandhaltungsmanagement Prognosetool sagt Maschinenstatus voraus

Autor / Redakteur: Sandra Drossel-Bück / Beate Christmann

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.

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

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.

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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.

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