Mit Predictive Maintenance ungeplante Ausfälle verhindern

Stillstand ist selten ein wünschenswerter Zustand. Besonderes in der Industrie und Produktion ist ein unerwarteter Stillstand extrem teuer. Predictive Maintenance reduziert in der Industrie 4.0 ungeplante Stillstände und sorgt für hohe Qualitätsstandards.

Inhalt

• Was ist Predictive Maintenance?
• Wie funktioniert vorausschauende Wartung?
• Präventive vs. prädiktive Wartung
• Vorteile der prädiktiven Wartung
• Digitale Wartung der Produktionsanlagen
• Vorausschauende Wartung mit Höfelmeyer
• Die Zukunft der Maintenance 

Was ist Predictive Maintenance?

Maschinenwartung und Instandhaltungsarbeiten gehörten schon immer zur Produktion. Denn nur mit intakten Maschinen lassen sich Produkte in der gewünschten Qualität herstellen. Wortwörtlich übersetzt bedeutet Predictive Maintenance vorausschauende Wartung. Die Innovation hinter der Methode ist, dass der optimale Wartungszeitpunkt anhand des tatsächlichen Maschinenzustandes ermittelt wird.

💡 Definition: Predictive Maintenance ist eine Methode zur Vorhersage von Maschinenausfällen auf Basis von Zustandsdaten. So können Ausfallzeiten minimiert und die Anlageneffizienz gesteigert werden.

Wie funktioniert vorausschauende Wartung?

Im Rahmen der digitalen Transformation, der Industrie 4.0 wird nicht nur die Produktionsstätte zur Smart Factory, sondern auch traditionelle Wartungsarbeiten erleben eine Revolution. Statt wie bisher auf auftretende Störungen zu reagieren, ermöglicht die vorausschauende Wartung mithilfe von Sensorik, dem Internet of Things (IoT) bzw. dem Industrial Internet of Things (IIoT), Datenanalysen und moderner Technologie den Zustand der Maschinen und Waagen in der Produktionsstätte genau zu überwachen. Durch die gesammelten Informationen und die Prozessanalyse lassen sich dann zukünftige Wartungsbedürfnisse in der gesamten Anlage präzise prognostizieren.

Überwachung der Produktionsanlage

Für eine effektive vorausschauende Wartung sind Sensoren und Softwarelösungen notwendig, die Maschinendaten erfassen und analysieren. Die kontinuierliche Datenverarbeitung in Echtzeit ermöglicht es, potenzielle Probleme zu erkennen und präventive Maßnahmen zu ergreifen. So kann die genaue Wahrscheinlichkeit eines Maschinenausfalls berechnet und rechtzeitig reagiert werden.

Waagen zur Datenerfassung

In vielen Branchen und Bereichen der Produktion werden unterschiedliche Waagen und Wiegetechniken im Rahmen des Qualitätsmanagements genutzt. Die von Waagen innerhalb der Produktion erfassten Parameter wie Gewicht oder Temperatur geben Rückschlüsse auf die Qualität der Produkte, aber auch auf die Zustände der in Produktion eingesetzten Maschinen. Mithilfe einer Qualitätssicherungssoftware werden die Daten analysiert und mit historischen Informationen sowie statistischen Modellen verglichen. Abweichungen helfen dann dabei, potenzielle Probleme in der Produktion und der Produktionsanlage zu identifizieren.

Preventive vs. Predictive Maintenance

Obwohl sie oft verwechselt werden, unterscheiden sich präventive und prädiktive Wartung erheblich.

Vorteile der prädiktiven Wartung

Zusätzlich zu dem Wissen über die optimalen Wartungszeiten bietet die Predictive Maintenance weitere Vorteile wie verbesserte Kapazitäts- und Ressourcenplanung. Dies führt zu einer optimalen Nutzung des Personals und einer erhöhten Produktivität und Verfügbarkeit der Anlagen. Darüber hinaus verlängert es die Lebensdauer der Maschinen in der Produktion, indem Maschinenstillstände aufgrund von Schäden vermieden werden.

Wirtschaftlich und sicher

Neben vielfältigen wirtschaftlichen Vorteilen trägt die Predictive Maintenance dazu bei, die Anlagensicherheit zu erhöhen, die Qualität zu verbessern und zur Unfallvermeidung. Das schützt Menschen, ihre Maschinen und durch die nachhaltige Instandhaltung zeitgleich die Umwelt.

Alle Vorteile auf einem Blick:

• Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten: Frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme verhindert teure Stillstandszeiten und erhöht die Verfügbarkeit der Anlagen.d das führt zu einer höheren Anlagenverfügbarkeit.
• Optimierte Wartungsplanung: Wartungsarbeiten können gezielt geplant und durchgeführt werden, was die Effizienz steigert und unnötige Wartungsmaßnahmen reduziert.
• Kostenersparnis: Weniger ungeplante Ausfälle und eine präzisere Planung führen zu niedrigeren Wartungskosten.
• Erhöhte Sicherheit: Durch die frühzeitige Identifizierung von Problemen wird die Arbeitssicherheit verbessert, und potenzielle Gefahrensituationen werden vermieden.
• Verlängerte Lebensdauer der Anlagen: Regelmäßige, zustandsbasierte Wartung erhöht die Lebensdauer der Maschinen und sorgt für eine bessere Leistung.
• Verbesserte Produktqualität: Funktionsfähige Maschinen stellen sicher, dass Produkte in gleichbleibend hoher Qualität hergestellt werden, was wiederum die Kundenzufriedenheit steigert.
• Energieeffizienz: Anlagen arbeiten in einem optimalen Zustand und verbrauchen weniger Energie, was nicht nur Kosten senkt, sondern auch die Umwelt schont.
• Datengestützte Entscheidungen: Die kontinuierliche Analyse der Maschinendaten gibt tiefe Einblicke in den Zustand der Anlagen und ermöglicht langfristige Optimierungen.
• Bessere Ressourcenplanung: Durch die präzise Wartungsplanung können Personalressourcen effizienter eingesetzt werden.
• Wettbewerbsvorteil: Unternehmen, die Predictive Maintenance einsetzen, können schneller auf Störungen reagieren und effizienter arbeiten, was ihnen einen klaren Vorteil verschafft.

Digitale Wartung der Produktionsanlagen

Im Rahmen der digitalen Transformation, in den Produktionsanlagen zu Smart Factorys umgebaut werden, verändert sich auch die Wartung der Anlagen. Die Vernetzung, das IoT, KI und Clouds ermöglichen komplexe Betrachtungen unterschiedlicher Produktionsszenarien und die Analyse von Big Data. Diese Informationen ermöglichen Prozessautomatisierungssystemen ideale Prozessabläufe zu gestalten. Das gilt gleichermaßen für die eigentliche Produktion als auch Wartungsmaßnahmen.

Neue Kompotenzen in der Fabrik

Neben den zahlreichen Vorteilen der Digitalisierung ist es auch wichtig, die Gefahr von Cyberkriminalität im Hinterkopf zu behalten. Die Digitalisierung verändert die Art und Weise, wie wir in der Produktion arbeiten, weg von repetitiven Aufgaben hin zu analytischen Fähigkeiten und digitalen Kompetenzen, insbesondere im Bereich der Cybersicherheit und des Datenschutzes, einschließlich der Maschinenwartung.

Beispiele der Predictive Maintenance

Neben der Erklärung der Predictive Maintenance wollen wir ein paar Beispiele aus der Praxis zeigen. Denn vorausschauende Wartung ist in sämtlichen Bereichen und Branchen anwendbar und senkt Instandhaltungskosten, steigert die Produktivität und verbessert die Anlagenverfügbarkeit.

Hier sind einige Anwendungsbeispiele für die Predictive Maintenance:

• Industrielle Maschinen: Überwachung von Produktionsmaschinen in Fabriken, um frühzeitig Verschleißerscheinungen zu erkennen und Ausfallzeiten zu minimieren.
• Lebensmittelbranche: Prognose von Wartungsbedarf bei Lebensmittelverarbeitungsmaschinen oder Kühlsystemen, um die Sicherheit und Qualität der Lebensmittelproduktion zu gewährleisten
• Pharmazie: Prognose von Verschleiß an kritischen Komponenten in Laborequipment und analytischen Geräten, um genaue Testergebnisse und Produktkonformität zu gewährleisten.
• Wiegetechnik: Vorausschauende Wartung von industriellen Waagen, um Genauigkeit und Kalibrierung sicherzustellen und mögliche Ausfälle oder Fehlfunktionen zu verhindern sowie das Erkennen von Verschleiß an Messzellen und Sensoren.
• Datenzentren: Überwachung von Servern und Kühlungssystemen, um effiziente Betriebsbedingungen sicherzustellen und Datenverluste zu minimieren.

Vorausschauende Wartung mit Höfelmeyer

Sicherlich sind unsere Waagen ebenfalls Teile der Anlage, die Wartungen und Instandhaltungen benötigen, aber sie unterstützen auch aktiv beim Optimieren der Wartungsarbeiten. Ein praktisches Beispiel für einen Anwendungsfall im Rahmen von Predictive Maintenance sind unsere dynamische Kontrollwaagen, die Checkweigher. Sie zeichnet Betriebszeit sowie Leistungsdaten von Bauteilen wie z.B. Motoren auf und gleicht diese mit Soll-Daten und vorgegebenen Grenzwerten ab. Werden Grenzwerte überschritten bzw. maximale Betriebszeiten erreicht, gibt die Anlage eine Meldung für notwendige Wartungsarbeiten oder Bauteilwechsel aus.

In anderen Bereichen der Produktion nehmen unsere Produkte Stromaufnahmen von Bauteilen auf. Das weist auf Verschleiß von unterschiedlichen Komponenten wie Motoren oder Förderbändern hin und ermöglicht zu Wartungsarbeiten, die dem tatsächlichen Maschinenzustand entsprechen.  

Die Zukunft der Maintenance

In der Welt der Predictive Maintenance hilft uns der Einsatz neuer Technologien, moderner Sensoren und verbesserten Analysen, immer einen Schritt voraus zu sein, wenn es um die Vorhersage von Störungen geht. Aber das ist noch nicht alles. Unternehmen, die frühzeitig digitale Technologien in ihre Produktions- und Instandhaltungsprozesse integrieren, haben einen klaren Vorteil gegenüber ihrer Konkurrenz. Denn sobald diese Systeme implementiert und Prozesse optimiert sind, bedeutet das für Unternehmen nicht nur geringere Produktionskosten, sondern auch eine Steigerung der Effizienz.

FAQ

Welche Arten von Maschinen und Anlagen können von Predictive Maintenance profitieren?

Predictive Maintenance kann in einer Vielzahl von Maschinen und Anlagen eingesetzt werden, darunter industrielle Produktionsmaschinen, Waagen, Förderbänder oder auch HVAC-Systeme und Pumpen, um frühzeitig potenzielle Ausfälle zu erkennen und Wartungsarbeiten zu optimieren.

Wie kann Predictive Maintenance die Effizienz und Produktivität in der Fertigung steigern?

Durch Predictive Maintenance können Unternehmen die Effizienz und Produktivität in der Fertigung steigern, indem sie Wartungsaktivitäten gezielter planen, Stillstandszeiten minimieren und ungeplante Ausfälle reduzieren. Das führt zu einer besseren Auslastung und Gesamtanlageneffektivität.

Wie kann Predictive Maintenance helfen, ungeplante Stillstände in der Produktion zu verhindern?

Predictive Maintenance verhindert ungeplante Stillstände in der Produktion, indem es Datenanalyse und vorausschauende Techniken nutzt. So werden potenzielle Probleme erkannt, bevor sie kritisch werden. Das gibt Zeit für rechtzeitige Wartungsmaßnahmen.