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Predictive Maintenance

Was ist Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance ist das Vorgehen, Maschinen- und Produktionsdaten auszuwerten, um die Maschinen proaktiv warten zu können und so ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren. Im Deutschen wird Predictive Maintenance als vorausschauende Wartung bezeichnet. Es wird auch der Begriff prädiktive Instandhaltung benutzt.

Welche Gründe spre­chen für Predic­tive Maintenance?

  • 1. Weniger Ausfälle

    Predictive Maintenance unterstützt dabei, Probleme in Maschinen auf Basis von datengestützten Prognosen vorherzusehen. Dadurch werden kostenintensive und schwerwiegende Ausfälle verhindert.

  • 2. Optimierte Personal­einsätze und Einsatz von Ersatz­teilen

    Servicemitarbeiter kommen dank Predictive Maintenance gezielt zum Einsatz, wenn Wartungs­maßnahmen nötig sind. Auch das Ersatzteil­management lässt sich deutlich besser planen.

  • 3. Mehr Produktivität und Wirtschaftlichkeit

    Predictive Maintenance verbessert die Leistung von Maschinen und steigert so die Produktivität in Unternehmen. Stillstandzeiten und die Kosten für unerwartete Ausfälle werden minimiert, die Wartungszeit optimal berechnet und die Wirtschaftlichkeit erhöht.

  • 4. Erhöhte Lebensdauer von Maschinen

    Regelmäßige, rechtzeitige Wartung unterstützt dabei, die Lebensdauer von Maschinen zu verlängern.

  • 5. Wartung im Einklang mit der Produktion

    Weil Wartungsmaßnahmen dank Predictive Maintenance geplant stattfinden, lassen sie sich genau dann durchführen, wenn der Produktionsprozess am wenigsten negativ beeinflusst wird.

Was sind die Ziele von Predictive Main­te­nance?

Predictive Maintenance hat das Ziel, Maschinen und Anlagen proaktiv zu warten, um die Störungszeiten in Unternehmen mittels Monitoring auf ein Minimum zu reduzieren bzw. die Störung grundsätzlich durch frühzeitiges Handeln zu verhindern. Teilweise kommen dabei auch Daten zum Einsatz, die über das Internet of Things gesammelt wurden. Mittels Predictive Maintenance können außerdem Wartungs- und Instandhaltungs­pläne erstellt werden.

Wer nutzt Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance ist besonders in Industrie und Fertigung von Bedeutung, da diese Bereiche auf reibungslose Maschinen­abläufe angewiesen sind.

Typische Beispiele sind:

Bei Maschinen mit hohem Belastungsgrad oder solchen, die einen besonderen Stellenwert in der Produktionskette einnehmen, wird der Bedarf an Predictive Maintenance noch verstärkt.

Lagertechnik ist unerlässlich, um den Warenfluss im Unternehmen zu gewährleisten.

Wartung, indem Sensoren in Motor oder Fahrwerk verbaut werden und die nötigen Informationen bereitstellen.

Wartungsbedarf und nötige Reparaturarbeiten frühestmöglich aufzeigen.

Turbinen oder hydraulische Pumpen werden geprüft, sodass bei einer Fehlererkennung frühzeitig gehandelt werden kann.

Spontane Zugausfälle werden vermieden, indem beschädigte Teile bereits im Vorfeld repariert werde können.

Wann lohnt sich Predictive Main­tenance?

Unternehmen sollten die Kosten der Technik, die für Predictive Maintenance nötig ist, gegenüber den wirtschaftlichen Nutzen stellen. Grundsätzlich kann Predictive Maintenance für jedes Unter­nehmen eine Unterstützung sein und die Wirtschaftlichkeit steigern.

Maschinenausälle vorhersehen mit der Power Platform

Die Microsoft Power Platform ist ein Set aus verschiedenen Tools - mit denen Sie bei Bedarf auch Predictive Maintenance-Workflows nutzen. Mit der Power Platform automatisieren Sie Ihre Prozesse im Nu.

Schatzkarte mit den Icons der Power Platform Bestandteile

Was braucht man für Predictive Main­tenance?

Um Predictive Maintenance einsetzen zu können, werden folgende Elemente benötigt:

  • Messgeräte, mit denen der Zustand der Maschinen überprüft werden kann.
  • Anbringen von Sensoren auf den zu prüfenden Maschinen.
  • Vollständige Daten und die Fähigkeit, diese zu verarbeiten. Das erfolgt durch Künstliche Intelligenz bzw. Machine Learning sowie den Umgang mit Big Data.
  • Zentralen Zugriff auf diese Daten.
  • Einsatz drei wesentlicher Einsatz­schritte im Unternehmen:
    • Daten erfassen, digitalisieren und übermitteln,
    • Daten speichern, Datenanalyse und deren Bewertung,
    • Eintrittswahrscheinlichkeit für ein Ereignis berechnen

Ein Invest in teure Technik ist allerdings nicht unbedingt erforderlich, da viele Hersteller entsprechender Anlagen dies bereits vorgesehen haben und über eigene Service-Dienstleistungen den Zugriff auf diese Daten ermöglichen bzw. diese Daten aktiv auswerten.

Was ist der Unter­schied zwischen Preven­tive Main­te­nance und Predic­tive Main­tenance?

Preventive Maintenance

beschreibt eine Instandhaltung zur Vorbeugung ungewollter Ereignisse.

Predictive Maintenance

hingegen meint die vorausschauende Instandhaltung.

Wie unterstützt die Software Microsoft Power Platform Pre­dictive Main­te­nance?

Die Microsoft Power Platform kann die Umsetzung von Predictive Maintenance folgendermaßen unterstützen:

  • 1. Datenerfassung

    Mit Microsoft Power Apps lassen sich benutzerdefinierte mobile Anwendungen erstellen. Mitarbeiter nutzen diese für die Erfassung von Daten zu Maschinenzuständen und Betriebsparametern vor Ort.

  • 2. Datenverarbeitung

    Power Automate hilft bei der Erstellung von Workflows, mit deren Hilfe Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt und verarbeitet werden können. Es wird so möglich, Sensordaten, Daten von IoT-Geräten aus Datenbanken sowie weiteren Systemen zu integrieren und zu analysieren.

  • 3. Datenanalyse

    Microsoft Power BI ermöglicht es, grafische Dashboards und Berichte zu erstellen, mit denen die Analyse und Überwachung von Daten vereinfacht werden.

  • 4. Vorhersage­model­lierung

    Azure Machine Learning hilft bei der Entwicklung und Bereit­stellung von Vorhersage­modellen. Anhand von Daten aus der Power Platform werden so prädikative Modelle erstellt, die der vorausschauenden Wartung dienen.

  • 5. Benachrichtigungen und Aktionen

    Benachrichtigungen oder Alarme lösen Sie mit Power Automate aus, wenn ein definierter Schwellenwert erreicht wird oder es zu einer Abweichung kommt.

Probleme, die vorhersehrbar sind, sind keine

Maschinenausfälle und Co. - passieren sie, kommt die Produktion zum Stillstand. Mit Predictive Analytics und Maintenance lässt sich das vermeiden. Möglich macht es die Microsoft Power Platform.

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    Autor

    Welchen Nutzen die Kombination aus menschlichem Handeln und digitalen Möglichkeiten erzeugt, weiß Matthias Sebald, Head of Power Platform & AI, genau. Zudem greift er auf jahrelange Erfahrung mit den YAVEON Produkten zurück und kennt deren Zusammenspiel wie seine Westentasche. Profitieren Sie von seiner Expertise und lassen Sie sich von ihm mitnehmen in die fachlichen Welten der YAVEON Software.

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