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igus® polymer Innovationen GmbH
Unter Predictive Maintenance bzw. der vorausschauenden Wartung im Deutschen versteht man im Allgemeinen die frühzeitige Antizipation und Vermeidung eines Fehlers an einer Maschinenausstattung oder Komponenten dank Daten bezüglich ihres Zustands. Dies gelingt mit datenbasierten Methoden, die den Zustand Ihrer Maschinen analysieren und dabei helfen, Fehlfunktionen, Störungen sowie den Zeitpunkt von erforderlichen Wartungsarbeiten vorherzusagen.
Nein; beide Begriffe, sowohl der deutsche als auch der englische, können mittlerweile im deutschen Sprachraum synonym verwendet werden. Ebenfalls gleichbedeutend sind folgende Begriffe einzuordnen:
Industrie 4.0 verspricht durch vernetzte Maschinen eine höhere Effizienz bei der Produktion sowie Erkenntnisse durch Datenanalysen und eine bessere Maschinenverfügbarkeit. In diesem Kontext stellt Predictive Maintenance, also ein vorausschauender Wartungsvorgang, der auf der Auswertung von Prozess- und Maschinendaten basiert, einen entscheidenden Baustein dar.
Ungeplante Ausfallzeiten von Produktionsanlagen kosten Geld und schmälern Ihre Gewinne auf lange Sicht beträchtlich. Fest steht, dass Ausfälle von Maschinen und Anlagen eine ernsthafte Bedrohung für die Industriebranche darstellen. Predictive Maintenance soll zu Kosteneinsparungen gegenüber routinemäßiger, intervall- oder zeitbasierter vorbeugender Wartung führen, da Arbeiten nur im Bedarfsfall ausgeführt werden.
Als erstes braucht es dazu diverse Sensoren, welche an den Maschinen funktionsrelevante Daten wie etwa Drehzahlen, Temperatur, Geräuschbild, Lagerschwingungen oder Stromverbrauch erfassen. Anschließend bedarf es zur Interpretation und sinnvollen Auswertung der Sensordaten einer Kombination aus Echtzeit-Analysetechnik und Datenbank. Wenn all das gelingt, wird es möglich, das Maschinenproblem zu beheben, noch bevor es wirklich entsteht.
Nein; die vorausschauende Instandhaltung ist nicht nur interessant für das produzierende Gewerbe oder zugehörige MRO-Bereiche (Maintenance, Repair & Operations), sondern auch für jegliche Mobilitätsangebote – sei es in der Luft, in Fahrzeugen oder auf Schienen. Meistens lohnt es sich für Unternehmen, die häufiger denselben Maschinentyp im Einsatz haben oder die Predictive Maintenance nicht für ihre eigene Produktion nutzen wollen, sondern für die Maschinen, die sie verkaufen.
► Welche Beispiele von Predictive Maintenance gibt es in der Praxis?
In der Praxis ist Predictive Maintenance häufig für Maschinen sinnvoll, bei denen ein Ausfall hohe Umsatzeinbußen oder Folgeschäden bedeuten würde. Moderne Maschinen sind häufig schon mit den nötigen Mess-Sensoren ausgestattet, bei älteren können Sie nachgerüstet werden. Dies können zum Beispiel sein:
► In welchen Branchen macht Predictive Maintenance am meisten Sinn?
Predictive Maintenance wird vor allem in den Branchen ingesetzt, in denen der Ausfall von Anlagen, Maschinen oder Komponenten erhebliche Folgeschäden und Ausfallkosten bedeutet:
