Predictive Maintenance

Was ist Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance (vorbeugende Wartung) ist eine Wartungsstrategie, bei der die Lebensdauer von Geräten und Maschinen vorhergesagt wird, um geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt. Dies unterscheidet sich von der herkömmlichen Wartung, bei der die Geräte und Maschinen regelmäßig gewartet werden, unabhängig davon, ob ein Ausfall unmittelbar bevorsteht.

Predictive Maintenance nutzt Technologien wie Sensoren, Datenanalyse und künstliche Intelligenz (KI), um große Mengen an Daten zu sammeln und zu analysieren, um Muster und Trends zu erkennen, die auf eine bevorstehende Ausfallzeit hinweisen können. Dies ermöglicht es Unternehmen, geplante Wartungen durchzuführen, bevor Ausfälle auftreten, was Zeit und Kosten spart und die Verfügbarkeit der Geräte und Maschinen erhöht.

Predictive Maintenance & KI

Wie Künstliche Intelligenz die Zukunft der Predictive Maintenance prägt

Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Zukunft der Predictive Maintenance (vorbeugende Wartung) zu prägen, indem sie die Fähigkeit hat, große Mengen an Daten zu sammeln, zu analysieren und Prognosen zu erstellen. Mit der Verwendung von Machine Learning-Technologien kann KI Muster in den Daten erkennen, die für den Menschen nicht sichtbar sind, und so frühzeitig Anzeichen für mögliche Ausfälle erkennen. Dies ermöglicht es Unternehmen, geplante Wartungen durchzuführen, bevor Ausfälle auftreten, was Zeit und Kosten spart. Es gibt auch Ansätze, die KI-Systeme direkt in die Geräte und Maschinen integrieren, um eine kontinuierliche Überwachung und Prognose zu ermöglichen.

Predictive Maintenance Definition

Prädiktive Instandhaltung oder Predictive Maintenance lernt von historischen und gegebenenfalls in Echtzeit verfügbaren instandhaltungsrelevanten Daten.

Durch dies und durch die Prognose von zukünftigen Ereignissen kann die Frage „Was wird wann passieren?“ beantwortet werden.^[1]

Prädiktive Instandhaltungstechniken helfen somit bei der Bestimmung des Zustands von in Betrieb befindlichen Dingen. Sie helfen bei der Abschätzung, wann eine Wartung durchgeführt werden sollte. Dieser Ansatz verspricht Kosteneinsparungen gegenüber routinemäßigen oder zeitbasierten vorbeugenden Instandhaltungsstrategien, da Aufgaben nur dann ausgeführt werden, wenn dies gerechtfertigt ist. Daher wird sie genutzt, um zustandsorientierte Instandhaltung durchzuführen.

Einzelnachweise

↑ Hubert Biedermann: Predictive Maintenance Realität und Vision : 32. Instandhaltungsforum. Köln 2018, ISBN 978-3-7406-0359-5.

source: https://de.wikipedia.org/wiki/Prädiktive_Instandhaltung

Predictive Maintenance Beispiele

Beispiel: Abnutzung von Lager, Verschleiß von Getrieben oder Unwucht von Rotoren mit KI erkennen

Ein Beispiel für die Anwendung von KI in der Predictive Maintenance ist die Verwendung von Machine Learning-Algorithmen zur Überwachung von Schwingungen und Vibrationen von Maschinen. Durch die Analyse dieser Daten kann ein KI-System frühzeitig Anzeichen für mögliche Ausfälle erkennen, wie z.B. Abnutzung von Lager, Verschleiß von Getrieben oder Unwucht von Rotoren.

Ein weiteres Beispiel ist die Verwendung von KI in der Überwachung von Sensordaten von Flugzeugmotoren. Durch die Analyse von Daten wie Öltemperatur, Druck und Schwingungen kann ein KI-System frühzeitig Anzeichen für mögliche Ausfälle erkennen und so geplante Wartungen durchführen, bevor es zu Ausfällen kommt.

In der Automobilindustrie, gibt es Ansätze, die KI-Systeme in die Fahrzeuge integrieren, um die Lebensdauer der Komponenten zu verlängern und ungeplante Ausfälle zu vermeiden. Durch die Überwachung von Daten wie Kilometerstand, Motorleistung und Abgasemissionen kann ein KI-System prognostizieren, wann Wartungsarbeiten erforderlich sind und geplante Wartungen durchführen.

Diese Beispiele zeigen, wie KI in der Lage ist, große Mengen an Daten zu sammeln, zu analysieren und Prognosen zu erstellen, um Unternehmen zu helfen, geplante Wartungen durchzuführen und Ausfälle zu vermeiden.

Beispiel: Windturbinen

Ein weiteres Beispiel für die Anwendung von Predictive Maintenance ist die Verwendung von KI in der Überwachung von Windturbinen. Durch die Verwendung von Sensoren, die Daten wie Schwingungen, Temperaturen und Leistungsdaten sammeln, kann ein KI-System Muster in den Daten erkennen, die auf eine bevorstehende Ausfallzeit hinweisen können. Beispielsweise kann ein Anstieg der Schwingungen oder eine Abnahme der Leistung ein Anzeichen für ein Problem mit dem Getriebe oder den Rotoren sein.

Durch die Verwendung von Predictive Maintenance können Unternehmen geplante Wartungen durchführen, bevor es zu Ausfällen kommt, was die Verfügbarkeit der Windturbinen erhöht und die Kosten für ungeplante Wartungen reduziert. Es gibt auch Ansätze, die KI-Systeme direkt in die Turbinen integrieren, um eine kontinuierliche Überwachung und Prognose zu ermöglichen, was die Effizienz und die Sicherheit erhöhen kann.

Beispiel: Automotive

Ein weiteres Beispiel für die Anwendung von Predictive Maintenance im Automobilbereich ist die Verwendung von KI in der Überwachung von Fahrzeugkomponenten. Durch die Verwendung von Sensoren, die Daten wie Schwingungen, Temperaturen und Leistungsdaten sammeln, kann ein KI-System Muster in den Daten erkennen, die auf eine bevorstehende Ausfallzeit hinweisen können. Beispielsweise kann ein Anstieg der Schwingungen oder eine Abnahme der Leistung ein Anzeichen für ein Problem mit dem Motor oder den Bremsen sein.

Durch die Verwendung von Predictive Maintenance können Unternehmen geplante Wartungen durchführen, bevor es zu Ausfällen kommt, was die Verfügbarkeit der Fahrzeuge erhöht und die Kosten für ungeplante Wartungen reduziert. Es gibt auch Ansätze, die KI-Systeme direkt in die Fahrzeuge integrieren, um eine kontinuierliche Überwachung und Prognose zu ermöglichen, was die Effizienz und die Sicherheit erhöhen kann. Es gibt auch Ansätze, die kontinuierlich die Daten aus dem Fahrzeug sammeln und diese in Cloud-basierte Systeme zu senden. Diese Systeme nutzen Machine Learning Algorithmen und können Prognosen über die Lebensdauer der Komponenten treffen und geplante Wartungen empfehlen.

Beispiel: Luftfahrt

In der Luftfahrtindustrie wird Predictive Maintenance verwendet, um die Lebensdauer von Flugzeugkomponenten vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt. Dies kann dazu beitragen, die Verfügbarkeit von Flugzeugen zu erhöhen und die Kosten für ungeplante Wartungen zu reduzieren.

Beispiel: Öl- und Gasindustrie

In der Öl- und Gasindustrie werden Predictive Maintenance-Technologien verwendet, um die Lebensdauer von Bohrermaschinen, Pumpen und anderen Ausrüstungen vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Beispiel: Elektronikindustrie

In der Elektronikindustrie wird Predictive Maintenance verwendet, um die Lebensdauer von Produktionsanlagen vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt. Dies kann dazu beitragen, die Verfügbarkeit von Anlagen zu erhöhen und die Kosten für ungeplante Wartungen zu reduzieren.

Beispiel : Energieindustrie

In der Energieindustrie werden Predictive Maintenance-Technologien verwendet, um die Lebensdauer von Kraftwerken, Solaranlagen und Windturbinen vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Beispiel : Logistik und dem Transportwesen

In der Logistik und dem Transportwesen wird Predictive Maintenance verwendet, um die Lebensdauer von LKWs, Schienenfahrzeugen und See- und Luftfahrzeugen vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Beispiel : Medizinischen Technik

In der medizinischen Technik wird Predictive Maintenance verwendet, um die Lebensdauer von medizinischen Geräten vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Beispiel : Wasserversorgungs- und Abwasserentsorgungsindustrie

In der Wasserversorgungs- und Abwasserentsorgungsindustrie werden Predictive Maintenance-Technologien verwendet, um die Lebensdauer von Wasserpumpen, Kläranlagen und anderer Ausrüstung vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Beispiel : Gebäudetechnik

In der Gebäudetechnik wird Predictive Maintenance verwendet, um die Lebensdauer von Gebäudetechniksystemen wie Heizung, Lüftung und Klimaanlagen vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Beispiel : Landwirtschaft

In der Landwirtschaft werden Predictive Maintenance-Technologien verwendet, um die Lebensdauer von landwirtschaftlichen Maschinen wie Traktoren, Erntemaschinen und andere Ausrüstungen vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt. In der Finanzindustrie werden Predictive Maintenance-Technologien verwendet, um die Lebensdauer von IT-Systemen vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Beispiel : Chemieindustrie

In der Chemieindustrie werden Predictive Maintenance-Technologien verwendet, um die Lebensdauer von Produktionsanlagen vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt. In der Textilindustrie werden Predictive Maintenance-Technologien verwendet, um die Lebensdauer von Produktionsanlagen vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Beispiel : Medizintechnik

In der Medizintechnik werden Predictive Maintenance-Technologien verwendet, um die Lebensdauer von medizinischen Geräten und Ausrüstungen vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Beispiel : Elektronikindustrie

In der Elektronikindustrie werden Predictive Maintenance-Technologien verwendet, um die Lebensdauer von elektronischen Geräten und Komponenten vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Um die Potentiale für Predictive Maintenance in Ihrem Unternehmen zu finden, empfehlen wir folgende Schritte:

Bestandsaufnahme: Identifizieren Sie alle wichtigen Anlagen, Maschinen und Geräte in Ihrem Unternehmen, die für den Betrieb von entscheidender Bedeutung sind. Machen Sie sich mit den spezifischen Anforderungen und den Betriebsbedingungen dieser Anlagen vertraut.
Datensammlung: Beginnen Sie damit, Daten von den Anlagen, Maschinen und Geräten zu sammeln. Dies kann mithilfe von Sensoren, IoT-Geräten oder manuell erfolgen. Sie sollten Daten über die Leistung, den Zustand und die Umgebung sammeln, in der die Anlagen betrieben werden.
Analyse: Verwenden Sie die gesammelten Daten, um die Leistung der Anlagen zu analysieren und potenzielle Probleme zu identifizieren. Verwenden Sie Tools wie maschinelles Lernen, statistische Analysen und Prognosemodelle, um Probleme vorherzusagen und die Lebensdauer von Anlagen und Komponenten zu schätzen.
Planung: Entwickeln Sie einen Plan für die Wartung und Instandhaltung der Anlagen basierend auf den Ergebnissen der Analyse. Berücksichtigen Sie dabei sowohl geplante Wartungen als auch mögliche Notfallmaßnahmen.
Implementierung: Implementieren Sie die geplante Wartung und Instandhaltung und überwachen Sie die Ergebnisse. Überprüfen Sie regelmäßig die Daten und Analysen, um sicherzustellen, dass die Anlagen reibungslos funktionieren und potenzielle Probleme frühzeitig erkannt werden.
Anpassung: Anpassen und verbessern Sie Ihre Predictive Maintenance-Strategie kontinuierlich, indem Sie die Ergebnisse überwachen und die Wartungs- und Instandhaltungspläne anpassen, um die Leistung der Anlagen zu optimieren und die Kosten zu senken.

Es ist wichtig die Ressourcen und die technologische Umgebung des Unternehmens zu berücksichtigen und sicherzustellen das die Implementierung von Predictive Maintenance in das bestehende System passt.

Fazit

Predictive Maintenance ist ein Ansatz der Instandhaltung, bei dem Datenanalyse-Technologien wie maschinelles Lernen und Prognosemodelle verwendet werden, um potenzielle Probleme mit Anlagen und Maschinen vorherzusagen und geplante Wartungen durchzuführen, bevor sie zu Ausfällen führen. Dies kann dazu beitragen, die Leistung der Anlagen zu optimieren, die Lebensdauer von Komponenten zu verlängern und die Kosten für Wartung und Instandhaltung zu senken.

Um die Potentiale für Predictive Maintenance in einem Unternehmen zu finden, empfiehlt es sich, eine Bestandsaufnahme der Anlagen, Maschinen und Geräte durchzuführen, Daten zu sammeln und zu analysieren, einen Plan für die Wartung und Instandhaltung zu entwickeln und diesen umzusetzen, die Ergebnisse zu überwachen und die Strategie anzupassen.