Künstliche Intelligenz | Predictive Maintenance

Industrie 4.0: Wie die Instandhaltung von Maschinen und Anlagen vorausschauend optimiert und Ausfälle im Voraus angekündigt werden können.
Predictive Maintenance ist eine fortschrittliche Methode, in welcher sich ein riesiges Marktpotenzial verbirgt!

Predictive Maintenance (zu Deutsch: prädiktive Instandhaltung bzw. vorausschauende Wartung) führt eine kontinuierliche Auswertung von Prozess- und Maschinendaten durch. Diese legen die Grundlage für eine bedarfsgerechte Wartung und die Reduktion von Ausfallzeiten.

So ist es bei richtiger Anwendung möglich, Techniker mit der Behebung des Problems zu beauftragen, noch bevor es entsteht!

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Wartungsoptimierung bei Maschinen & Anlagen

Predictive Maintenance (zu Deutsch: prädiktive Instandhaltung bzw. vorausschauende Wartung) führt eine Auswertung von Prozess- und Maschinendaten in Echtzeit durch. Diese legen die Grundlage für eine bedarfsgerechte Wartung und die Reduktion von Ausfallzeiten.

So ist es bei richtiger Anwendung möglich, Techniker mit der Behebung des Problems zu beauftragen, noch bevor es entsteht!

Anhand von Machine Learning können Wartungsintervalle dynamisch gesteuert werden. Die Vorteile?

Reduzierte Wartungskosten & Gesamtbetriebskosten

Durch die Festlegung des optimalen Zeitpunkts für eine Wartung können Stillstandszeiten und die damit verbundenen Wartungs- und Servicekosten deutlich reduziert werden, wodurch Umsätze steigen.

Erhöhte Effizienz

Verlängerungen der Instandhaltungsintervalle sind möglich, da Maschinen erst bei tatsächlicher Notwendigkeit gewartet werden. 

Verhinderung von bis zu 70% aller ungeplanten Ausfälle

  • Industrieanlagen und Maschinen können rechtzeitig geplant heruntergefahren werden.
  • Wartungskosten werden durch Vermeidung von unnötigen Maschinenstillständen verringert

Minimierung von Stillstandszeiten

Wartungsarbeiten können durch weniger Stillstandszeiten präziser geplant und Produktionsprozesse effizienter gestaltet werden. 

Verringerung des Ersatzteillagers

Die vorausschauende Instandhaltung hilft, den genauen Zeitpunkt für den Austausch von Verschleißteilen zu bestimmen. Ersatzteile können dadurch effizienter verwaltet und Lagerbestände optimiert werden.

Verlängerte Lebensdauer der Maschinen und Anlagen

Regelmäßige Instandhaltung basierend auf einem vorhergesagten Bedarf, kann die Lebensdauer von Maschinen und Anlagen verlängern.

Predictive Maintenance findet in nahezu jeder Branche Anwendung

Hier nur einige Beispiele:

Automobilindustrie

  • Lieferwagen, LKW, Busse
  • Robotik in der Automobilherstellung

Bauwesen & Immobilien

  • Aufzüge, Rolltreppen
  • Heizungs-, Lüftungs- und Klimatechnik

Energieerzeugung

  • Kraftwerke
  • Solarenergie
  • Windturbinen

Fertigung & Produktion

  • Förderbänder
  • Robotersysteme
  • Spritzgussmaschinen

Gesundheitswesen

  • Medizinische Geräte, z.B. MRI, CT, Röntgengeräte
  • Klimaanlagen, Aufzüge

Landwirtschaft

  • Bewässerungssysteme
  • Landmaschinen
  • Tierhaltungsausrüstung

Lebensmittel- und Getränkeindustrie

  • Kühlanlagen
  • Verarbeitungsmaschinen
  • Verpackungsmaschinen

Schienenverkehr

  • Schieneninfrastruktur, z.B. Weichen, Gleise
  • Signal- und Steuerungssysteme
  • Züge

Vorausschauende Wartung als Kernkompetenz in der Industrie 4.0

Steigern Sie die Effizienz, vermeiden Sie Ausfallzeiten und senken Sie Wartungs- und Servicekosten.

Gerne beraten wir Sie persönlich!

Wie funktioniert die Abschätzung der Lebenszeit?

Predictive Maintenance überwacht den Zustand von Maschinen und Anlagen und führt anschließend Datenanalysen durch. Diese Daten werden von Sensoren und anderen Überwachungssystemen geliefert und in Echtzeit gesammelt. Je nach Anzahld er Sensoren und dem Intervall der Sensordatenauslesung können hierbei große Datenmengen anfallen, welche mithilfe von Big Data Technologien weiterverarbeitet werden. Diese Daten können verwendet werden, um Vorhersagemodelle zu trainieren. Diese Modelle werden dann zur periodischen Vorhersage von Maschinenlebenszeiten benutzt.

Wurden die Daten noch nicht adäquat gesammelt, so können aktuelle Sensordaten mittels Anomalie-Erkennung genutzt werden, um Hinweise für mögliche Maschinenprobleme darzustellen.

Die Anomalie-Erkennung kann auch mit einem Vorhersagemodell kombiniert werden, um z.B. genauere Lokalisierungen des zukünftigen Fehlers zu ermöglichen, die es erlaubt, die richtigen Ersatzteile zu organisieren. Als klassisches Beispiel kann ein defektes Lager angesehen werden.

Typische Sensordaten zur Vorhersage von möglichen Maschinenausfällen:

  • Messwerte der Energieaufnahme, Spannungsmessungen
  • Vibrations-Beschleunigungssensoren
  • Temperaturmessungen
  • Abgaseanalysen
  • Geräusche
  • Magnetfeld
  • Druck
  • Dehnung
Predictive Maintenance Predictive Maintenance

Im Zuge der Umsetzung des Systems werden Maschinendaten zentral gespeichert, die weitere Nutzenpotenziale mit sich bringen:

  • Zustandsvisualisierung aller Maschinen und Anlagen
  • Visualisierung und Versendung von Überlastungsalarmen
  • Auslastungsvisualisierung / Vorhersage der Auslastungsplanung

Wissenswertes zu Predictive Maintenance

Hat ein Unternehmen komplexe Maschinen im Einsatz, hohe Wartungskosten, kritische Produktionssysteme und/oder hohe Betriebskosten bei Ausfällen, dann sollte die Verwendung von KI (Künstliche Intelligenz) in Betracht gezogen werden.

Dabei ist zu beachten, dass für die Einführung von Predictive Maintenance eine sorgfältige Planung erforderlich ist. Ohne den richtigen Technologien, der sauberen Integration von Sensoren, der Entwicklung von Vorhersagemodellen und der Schulung des Personals wird nicht das volle Potenzial der vorausschauenden Instandhaltung wahrgenommen.

Eine Kosten-Nutzung-Analyse sowie eine Evaluierung der betrieblichen Anforderungen sind empfehlenswert, um herauszufinden, ob sich diese Technik für das eigene Unternehmen lohnt.

Eine Überprüfung der vorhandenen Datenquellen im Unternehmen ist ratsam:

Sind die Informationen verfügbar und kommen sie für Analysezwecke in Frage (z.B. Vollständigkeit, Zeitstempel, Dauer der Datenspeicherung, etc.)? 

Gibt es einen konkreten Anwendungsfall?

Die vorausschauende Instandhaltung bezieht sich auf den tatsächlichen Zustand der Maschinen und Anlagen. Daten bezüglich Einsatzort, Temperaturen, Drehzahlen, Laufzeiten etc. werden hierfür vom System gemessen und ausgewertet.

Beispiel: In der Grafik mit Schwingungsdaten ist zu erkennen, dass ein Ausfall angezeigt wird, noch bevor die Maschine zum Stillstand kommt. 
Der Vorteil liegt klar auf der Hand: Werden mehrere Sensoren eingesetzt, so ist mittels KI eine präzise Erkennung von notwendigen Wartungen und bevorstehenden Ausfällen möglich.

Predictive Maintenance | Sensordaten Predictive Maintenance | Sensordaten

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