Predictive Maintenance umsetzen: Wie geht das?

Predictive Maintenance ist ein proaktiver Instandhaltungsansatz, bei dem vorausgesagt wird, wann Anlagen oder Maschinen wahrscheinlich ausfallen werden, und wodurch Instandhaltungsmaßnahmen entsprechend geplant und eingeleitet werden können. Ziel von Predictive Maintenance ist es, Ausfallzeiten zu minimieren, Instandhaltungskosten zu senken und die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern. In diesem Artikel sprechen wir, das Fraunhofer IESE, über die damit verbundenen Herausforderungen und darüber, wie wir Sie in Sachen Predictive Maintenance unterstützen können.

Trotz der offensichtlichen Vorteile ist der Einsatz von Predictive Maintenance noch nicht weit verbreitet. Ein Grund dafür ist, dass die Entwicklung der für Predictive Maintenance erforderlichen Technologien und Fachkenntnisse kostspielig und zeitaufwändig sein kann. Darüber hinaus kann es den Unternehmen an Ressourcen oder Know-how mangeln, um Predictive Maintenance effektiv umzusetzen, oder sie zögern, ihre bestehenden Instandhaltungsprozesse zu ändern.

Für Predictive Maintenance werden Daten von Sensoren, Überwachungssystemen und aus anderen Quellen genutzt, um Muster und Anomalien im Anlagenverhalten zu erkennen. Verfahren des Maschinellen Lernens oder der Künstlichen Intelligenz werden eingesetzt, um vorhandene Daten zu analysieren und vorherzusagen, wann ein Ausfall wahrscheinlich ist.

Herausforderungen beim Einsatz von Predictive Maintenance

Eine der größten Herausforderungen bei der Implementierung von Predictive Maintenance ist daher die Beschaffung qualitativ hochwertiger Daten. Die Daten müssen genau, vollständig und für das zu überwachende Objekt relevant sein. Darüber hinaus müssen die Unternehmen über das nötige Fachwissen verfügen, um die Daten zu analysieren und Vorhersagemodelle zu entwickeln.

Anforderungen an Predictive Maintenance

 Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Umsetzung der vorausschauenden Instandhaltung eine Kombination aus Technologie, Fachwissen und Prozessänderungen erfordert und mit den folgenden Schritten verbunden ist:

1. Identifikation kritischer Anlagen und Systeme: Dies kann die Überprüfung historischer Daten zu Geräteausfällen und Ausfallzeiten sowie die Priorisierung von Geräten auf der Grundlage ihrer Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb umfassen.
2. Investition in die Datenerfassung und -analyse: Dies kann Investitionen in neue Technologien wie IoT-Sensoren oder prädiktive Analysesoftware sowie den Aufbau der erforderlichen Dateninfrastruktur und Expertise zur Analyse der Daten erfordern.
3. Entwicklung von Vorhersagemodellen (z. B. mithilfe von KI): Dies kann den Einsatz von Algorithmen des Maschinellen Lernens oder anderer statistischer Verfahren umfassen, um Frühwarnzeichen für Geräteausfälle zu erkennen.
4. Integration der vorausschauenden Wartung in bestehende Prozesse: Dies kann die Entwicklung neuer Arbeitsabläufe und Verfahren für Wartungsteams sowie die Schulung des Personals im Umgang mit der neuen Technologie und den neuen Werkzeugen umfassen.
5. Überwachung und Verfeinerung: Dies kann die Verfeinerung der Datenerfassungs- und Analyseprozesse sowie die Anpassung der Vorhersagemodelle auf der Grundlage neuer Daten und Erkenntnisse umfassen.

Generell wird es nicht einfach sein, auf Anhieb alle der genannten Herausforderungen zu erfüllen. Doch auf lange Sicht sind die Bemühungen um eine Erfüllung der genannten Standards äußerst lohnenswert.