Predictive Maintenance
Die nächste Generation der Digitalisierung

Im Zeitalter von Industrie 4.0 werden die regelmäßigen Inspektionen und Wartungen der Maschinen und Anlagen um eine weitere Vorkehrungsmaßnahme ergänzt – der Predictive Maintenance Anwendung.

Diese Anwendung ergänzt das Instandhaltungskonzept und erweitert es gleichermaßen um ein Vielfaches. Sie bildet damit die nächste Generation im Rahmen der Digitalisierung.

Was ist Predictive Maintenance?

Anstatt auf einen Ausfall oder Störungen nur im Nachhinein reagieren zu können, befähigt Predictive Maintenance mögliche Defekte zu erkennen, bevor sie tatsächlich eintreten. Dies ermöglicht unseren Kunden Anlagenstörungen oder sogar Produktionsausfällen vorzubeugen.
Um dies möglich zu machen, werden Maschinen, Produktionsanlagen und weitere Betriebsmittel mit zusätzlichen Sensoren ausgestattet und bestehende Maschinenparameter genutzt. Die so gesammelten maschinenbezogenen Daten werden mit geeigneten statistischen Algorithmen ausgewertet. Anhand der Ergebnisse können exakte Aussagen getroffen werden, zu welchem Zeitpunkt, welche Komponente an einer Maschine ausfällt. Die Verfügbarkeit einer solchen Aussage kann den Unterschied zwischen einer effizienten Produktion und Produktionsausfall bedeuten und ist damit ein großer Mehrwert. Die Instandhaltungsmaßnahme kann geplant werden und ein drohender Stillstand wird vermieden.

Was bietet es unseren Kunden?

Hofmann arbeitet an geeigneten Vorhersagemodellen, um unseren Kunden alle Informationen, die für einen störungsfreien Betrieb notwendig sind, zur Verfügung zu stellen. Diese Modelle nutzen die dazu notwendigen Maschinenparameter bzw. Maschinenzustände und weisen auf eine erkannte Ausfallwahrscheinlichkeit hin. Durch diese Informationen sind unsere Kunden in der Lage eine intelligente Wartung und Quantifizierung von Risiken vorzunehmen.

 

Informationen wie Laufzeiten, Drehzahlen, Temperaturen und Energieverbrauch geben dabei Rückschlüsse auf beispielsweise technische Probleme. Diese Erkenntnisse sind nutzbar und hilfreich. Weiterhin werden historische Daten und Informationen aus einer Vielzahl gleicher und ähnlicher Anlageninstallationen für die Auswertung herangezogen. Dies ermöglicht eine Simulation der aktuellen und zukünftigen Funktionsbereitschaft der Maschinen und Anlagen. Somit können mögliche Schwachstellen identifiziert und ein Ausfall eines Bauteils prognostiziert werden. Diese Früherkennung von Mustern, die auf Störungen oder Abnutzungen hinweisen, mündet in der frühzeitigen Einleitung von Instandhaltungsmaßnahmen oder Reparaturen der betroffenen Bauteile.

Falls Sie Fragen zu diesem spannenden Thema haben, sind wir gerne für Sie erreichbar.

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