Schritte zur Implementierung prädiktiver Wartungssysteme

Prädiktive Wartungssysteme haben die präventiven und korrektiven Aufgaben an Industrieanlagen revolutioniert. Die Arbeit mit Vorhersagen dessen, was mit hoher Wahrscheinlichkeit an den Anlagen geschehen wird, verleiht den Wartungsarbeiten ein hohes Maß an Effizienz, das sich auf die anderen Glieder der Lieferkette auswirkt. So ist es beispielsweise auf der Grundlage objektiver Daten möglich, die optimalen Zeitpunkte für geplante Stillstände zu bestimmen oder möglichen Ausfällen oder Störungen an Maschinen vorzubeugen.

In früheren Beiträgen, die Sie in unserem Blog finden, haben wir bereits über die Merkmale der prädiktiven Wartung und ihre unzähligen Vorteile gesprochen. Um einen kurzen Überblick zu geben, erinnern wir hier lediglich daran, dass der Fortschritt der Künstlichen Intelligenz, von Big Data und des Internets der Dinge (IoT – IIoT) die Entwicklung prädiktiver Systeme ermöglicht hat, die, auf die Geschäftswelt angewendet, die Gestaltung von Strategien auf der Grundlage realer und objektiver Informationen, sowohl gegenwärtiger als auch zukünftiger, ermöglichen und sich von früheren Modellen lösen, die auf Intuition und Erfahrung der Bediener basierten. Und was bedeutet das? Eine erhebliche Verbesserung bei der Gestaltung von Geschäftsstrategien, die nun hohe Erfolgsquoten aufweisen, da sie auf dem „Wissen über die Zukunft“ basieren.

Im spezifischen Bereich der Wartung bieten die rasante Entwicklung neuer Technologien und die Arbeit mit Prognosen die folgenden Vorteile (wenn Sie mehr erfahren möchten, können Sie den Beitrag „10 Vorteile der prädiktiven Wartung“ lesen):

• Echtzeit-Überwachung von Geräten
• Optimierung von Teilen und Ersatzteilen
• Früherkennung von Anomalien
• Steigerung der Produktivität
• Prozessoptimierung
• Verbesserung der Planung
• Vereinfachung der Entscheidungsfindung
• Entlastung des Personals für andere Aufgaben
• Steigerung der Produktivität
• Kosteneinsparungen

Nachdem wir die Hauptmerkmale zusammengefasst haben, werden wir nun die notwendigen Schritte zur Implementierung prädiktiver Wartungssysteme im Unternehmen betrachten, ein Thema, dem wir diesen Beitrag widmen. Dabei konzentrieren wir uns auf die Prozesse, die wir selbst anwenden und die wir daher am besten kennen und als optimal für die Integration der prädiktiven Wartung in die Geschäftsabläufe erachten.

Analyse der Anforderungen

In einem initialen Workshop definieren wir die Anforderungen und Bedürfnisse des Kunden, die Eigenschaften der zu überwachenden Anlagen und die benötigten Daten zur Bewertung von Verschleiß und Anomalien.

Datenerfassung

Der nächste Schritt ist die Implementierung der notwendigen Tools zur Datenerfassung von Industrieanlagen. Bei Bedarf fügen wir zusätzliche Sensoren hinzu, die nicht überwachte Daten wie Bewegung, Temperatur, Beschleunigung, Verbrauch und Position messen können. In unserem Fall versuchen wir, den Datenerfassungsprozess so wenig invasiv wie möglich zu gestalten, indem wir uns direkt mit der industriellen Hardware verbinden.

Datenanalyse

Nach der Datenextraktion erstellen wir relevante Indikatoren mithilfe fortschrittlicher Analysealgorithmen. Diese Entwicklungen ermöglichen es uns, Verschleiß bedingte Fehler, Betriebsabweichungen und Schwankungen im Energieverbrauch zu bestimmen, indem wir mit Vorfallhistorien arbeiten und einen Maßstab für normalisierte Werte festlegen, die eine mögliche Produktionsunterbrechung antizipieren lassen.

Erstellung von Dashboards

Mithilfe der analytischen Indikatoren erstellen wir Dashboards, die es ermöglichen, die Leistung der Anlagen zu überprüfen und Warnmeldungen zu generieren, wenn Abweichungen von den als optimal festgelegten Werten auftreten. Auf diese Weise werden Management und Entscheidungsfindung durch die Gestaltung einfacher und intuitiver visueller Umgebungen vereinfacht, die Informationen klar und direkt präsentieren.

Erstellung eines Piloten

Um weitere Fortschritte zu erzielen, wird eine reduzierte Anzahl von Industrieanlagen für die Implementierung eines Pilotprojekts ausgewählt, um den Prozess der Inbetriebnahme zu beschleunigen und die Analysealgorithmen anzupassen.

Inbetriebnahme

Sobald das System perfekt aufeinander abgestimmt ist und der Pilot wie erwartet funktioniert, wird das System vollständig in Betrieb genommen.