Predictive Maintenance in der Industrie 4.0

Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine der Kernkomponenten der Industrie 4.0. Hierbei werden Maschinen und Anlagen proaktiv gewartet und Ausfallzeiten so gering wie möglich gehalten.

Die zunehmende Vernetzung von Sensoren im Internet of Things hat auch vor der Herstellerindustrie nicht Halt gemacht und zu einer Flut an Sensordaten aus den verschiedensten Komponenten von Fertigungsanlagen geführt. In Verbindung mit modernsten Technologien und Erkenntnissen aus den Bereichen Big Data und künstliche Intelligenz können diese Datenmengen dazu verwendet werden, Machine Learning Modelle (Algorithmen, die durch Analyse von bestehenden Daten und Tests lernen können) zu entwickeln und bevorstehende Störungen so bereits vor ihrem tatsächlichen Auftreten vorherzusagen.

Reduzierung von Wartungszeiten und -kosten

Durch gezieltes, automatisiertes und rechtzeitiges Auslösen von Wartungen wird ein Totalausfall der Anlagen und damit ein kostspieliger Produktionsstillstand verhindert. Durch ihren stark proaktiven und datengetriebenen Charakter grenzt sich die Predictive Maintenance dabei deutlich von den früheren Ansätzen der reaktiven oder präventiven Wartung ab.

Dabei ist das Timing entscheidend: Denn nicht nur eine Wartung, die zu spät kommt, kann zum Stillstand führen, sondern auch eine zu frühe Wartung verursacht hohe Kosten. Um den perfekten Zeitpunkt zu finden, liefern Sensoren die passenden Daten. In einem einfachen Fall müssen nur Grenzwerte erkannt werden (Temperatur, Schwingung, Gewicht). Bei komplexeren Zusammenhängen wird anhand von Machine Learning Algorithmen ein schlechter Zustand frühzeitig festgestellt.

Ihre Vorteile

Chrome

Maximierung von Produktivität und operativen Effektivität durch gezielte Optimierung

IoT Roboter

Minimierung von Stillstand- und Ausfallzeiten durch Vorhersage von Störungen und Anomalieerkennung

Analyse

Ableitung von Restlebensdauer und Restwert der Anlagen

Framework

Selbstlernende Fehler-Mustererkennung

Tube Bender

Erhöhung der Betriebssicherheit

Laser

Ermittlung von Störungsursachen

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