Predictive Maintenance verstehen: Technologie, Herausforderungen und Chancen
In der Welt komplexer Industriemaschinen ist eine effektive Betriebs- und Wartungsplanung wichtig. Wenn eine Maschine unerwartet ausfällt, kann dies den gesamten Produktionsprozess verlangsamen. Um dies zu verhindern, verlassen sich Hersteller häufig auf Maschinen mit einer soliden Wartungshistorie, effizienten Reparaturteams und Ersatzmaschinen. Diese Maßnahmen können jedoch kostspielig sein und verhindern nicht immer Ausfallzeiten.
Um diese Situation zu verbessern, wurden Anstrengungen zur Verbesserung der Wartungsplanung unternommen, beispielsweise durch eine detaillierte Protokollierung von Maschinenausfällen und die Überwachung relevanter Parameter. Was aber wirklich helfen würde, wäre ein System, das Ausfälle vorhersagen kann, bevor sie auftreten. Stellen Sie sich vor, wir könnten wissen, wann eine Maschine gewartet werden muss, bevor sie ausfällt. Das kann Predictive Maintenance (PdM) leisten.
In diesem Artikel wird erklärt, wie PdM Kosten sparen, die Effizienz verbessern und Ausfallzeiten reduzieren kann. Es verwendet fortschrittliche Analysen und Daten, um vorherzusagen, wann Geräte ausfallen könnten. Wir werden uns ansehen, wie es funktioniert, von der frühzeitigen Erkennung von Fehlern bis hin zu Beispielen für den Einsatz in der realen Welt.
In diesem Artikel wird erörtert, wie PdM mithilfe fortschrittlicher Analysen und datengestützter Erkenntnisse eine frühzeitige Verschlechterung der Ausrüstung und potenzielle Geräteausfälle vorhersagen kann. Wir werden uns mit seinen Mechanismen befassen, von der Wissenschaft hinter der Früherkennung von Fehlern bis hin zu realen Anwendungen.
Wir werden auch die Herausforderungen untersuchen, uns mit Experten austauschen und zukünftige Trends betrachten. Am Ende werden Sie ein umfassendes Verständnis von vorausschauender Wartung haben, einer Technologie, die unsere Einstellung zu Wartung und Betrieb verändern wird. Lass uns anfangen!
Was ist Predictive Maintenance?
PdM ist ein proaktiver Ansatz, bei dem Geräte regelmäßig überwacht werden, um ihren Zustand zu beurteilen, zukünftige Trends vorherzusagen und Wartungsaktivitäten im Voraus zu planen. Es umfasst die Überwachung des Gerätezustands, die Fehlerdiagnose, die Vorhersage der Restlebensdauer und die Entscheidungsfindung bei der Wartung. Ziel ist es, den Wartungs- und Produktionsteams zeitnahe und relevante Informationen zur Verfügung zu stellen, die dazu beitragen, die Wartungsintervalle zu verlängern und ungeplante Ausfälle und unerwartete Ausfälle zu reduzieren.
PdM ist ein Schlüsselelement des Industrie 4.0-Paradigmas und verbessert andere Wartungs- und Produktionsplanungsmethoden durch Just-in-Time-Arbeit. Es geht von der Prämisse aus, dass überwachte Maschinenteile messbaren Degradationsprozessen unterliegen, sodass Zeitfenster für Wartungsarbeiten abgeschätzt werden können. Zu den Vorteilen von PdM gehören ein optimierter Einsatz von Teilen, geringere Kosten, eine längere Lebensdauer der Maschine, eine verbesserte Anlagensicherheit, eine verbesserte Produktqualität ohne Produktionsausfälle, weniger Unfälle und eine einfache Integration in die Organisationsplanung.
Die PdM-Systemarchitektur umfasst Datenerfassung, Analyse, Zustandsüberwachung, Gesundheitsbewertung, Prognose, Entscheidungsunterstützung und eine Benutzeroberfläche. Es nutzt verschiedene Datenerfassungstechniken wie akustische und thermische Bildgebung, um Schwachstellen zu identifizieren und die Betriebseffizienz zu steigern. Kurz gesagt, bei PdM geht es darum, Daten zur Vorhersage und Planung von Wartungsarbeiten zu verwenden, wodurch die Effizienz verbessert und Ausfallzeiten reduziert werden.
Wartungsstrategien in industriellen Umgebungen
In der Industrielandschaft werden verschiedene Wartungsstrategien eingesetzt, um den reibungslosen Betrieb der Maschinen zu gewährleisten. Diese Strategien, jede mit ihren eigenen Vorteilen und Herausforderungen, spielen eine entscheidende Rolle für die Gesamtproduktivität einer Fertigungseinheit.
Korrektive Wartung (cRM) ist ein reaktiver Ansatz, bei dem Wartungsmaßnahmen verschoben werden, bis ein Ausfall auftritt. Bei dieser Strategie wird das Risiko einer Nichtverfügbarkeit von Anlagen in Kauf genommen, was zu unerwarteten Ausfallzeiten und potenziellen Produktionsausfällen führen kann.
Präventive Wartung (PvM) ist ein proaktiver Ansatz, bei dem Wartungsarbeiten im Voraus geplant werden. Dies führt dazu, dass Ersatzteile ausgetauscht werden, solange sie noch funktionsfähig sind, wodurch ihre Lebensdauer effektiv verkürzt wird. Dieser Ansatz kann zwar plötzliche Ausfälle verhindern, kann aber auch zu unnötigen Wartungsarbeiten und erhöhten Kosten führen.
Die ideale Wartungsstrategie sollte darauf abzielen, den Zustand der Geräte zu verbessern, die Ausfallraten zu senken und die Wartungskosten zu minimieren und gleichzeitig die Lebensdauer der Geräte zu maximieren. Das ist wo Prädiktive Wartung (PdM), der Schwerpunkt unserer Diskussion, kommt ins Spiel.
PdM ist eine Strategie, bei der die Wartung auf der Grundlage einer Schätzung des Gesundheitszustands eines Geräts durchgeführt wird. Dieser Ansatz zielt darauf ab, die Nutzungs- und Betriebszeit von Geräten zu maximieren, Wartungsarbeiten zu verzögern oder zu reduzieren und die Material- und Arbeitskosten zu senken. PdM prognostiziert, wann eine Komponente der Maschine voraussichtlich ausfallen wird, und ermöglicht so ein rechtzeitiges Eingreifen, wodurch unerwartete Ausfälle vermieden und Ausfallzeiten minimiert werden.
Das Herzstück von PdM ist die kontinuierliche Überwachung kritischer Komponenten und Subsysteme komplexer Industriemaschinen. Dies wird durch den Einsatz fortschrittlicher Sensoren und Datenanalysetools erreicht, die Einblicke in den Gesundheitszustand dieser Komponenten geben. Durch die kontinuierliche Überwachung von Parametern wie Vibration, Temperatur und Druck können Wartungsteams ein umfassendes Verständnis des Betriebszustands der Geräte gewinnen. Diese kontinuierliche Überwachung ermöglicht nicht nur die Vorhersage potenzieller Ausfälle, sondern bietet Wartungsteams auch die Möglichkeit, proaktiv einzugreifen, wodurch kostspielige Ausfallzeiten vermieden und die Lebensdauer der Geräte verlängert werden.
Die Implementierung von PdM ist jedoch nicht ohne Herausforderungen. Es erfordert ausgefeilte Datenaufzeichnungs- und Analysefunktionen sowie ein tiefes Verständnis der Funktionsweise der Geräte. Trotz dieser Herausforderungen sind die Möglichkeiten, die PdM bietet, erheblich.
Predictive Maintenance nutzen — ein Gespräch mit Jan Erickson
Jan Erickson ist unser erfahrener Senior Advisor bei iPercept und verfügt über fundierte Fachkenntnisse im Bereich Condition Based Maintenance. Seine beeindruckende Karriere erstreckt sich über mehr als zwei Jahrzehnte bei Volvo GTO und 15 Jahre in der Prozessindustrie, wo er mit PDM/CBM gearbeitet hat. Jans Prinzip:“Treffen Sie Ihre Entscheidung auf der Grundlage von Fakten„, demonstriert seinen faktenorientierten Ansatz zur Wartung. Seine langjährige Erfahrung und sein praktisches Wissen machen ihn zu einem wichtigen Teil unseres Teams.
Jan Erickson sprach mit uns über die Rolle von PdM, die Nutzung von PdM für kritische Maschinen und Prozesse und ein Verständnis der Investitionsrendite (ROI) von PdM.
Was sind die wesentlichen Komponenten eines robusten PdM-Systems?
Jan Erickson: Ein robustes PdM-System basiert auf einer soliden Wartungsstrategie und einer klaren Vision. Dies entspricht unserer Ansicht, dass eine klar definierte Strategie die Grundlage für jeden erfolgreichen Herstellungs- und Wartungsprozess ist. Sie gibt die Richtung vor und hilft dabei, die Bemühungen der Organisation auf ein gemeinsames Ziel auszurichten. Ein PdM-System sollte auch ein sicheres Datenmanagement, Prozessmanagement, die Sichtbarkeit der Stücklisten und andere Funktionen unterstützen, die die Wartungsplanung vereinfachen können.
Welche Fähigkeiten sind für ein Team erforderlich, um ein PdM-System effektiv zu implementieren und zu verwalten?
Jan Erickson: Maschinenspezifisches Wissen und ein Verständnis der Toleranzen jeder Maschine sind entscheidende Fähigkeiten für ein Team, das PdM implementiert. Der Schwerpunkt sollte auf technischem Fachwissen auf mehreren Ebenen und Bereichen liegen, einschließlich Maschinenwissen und Dateninterpretation. Kontinuierliches Lernen und Weiterqualifizierung sind entscheidend, um mit den sich ändernden Anforderungen intelligenter Fertigung und Wartung Schritt zu halten.
Wie misst man die Effektivität eines PdM-Systems?
Jan Erickson: Es ist wichtig, die Toleranzen sowohl der Maschine selbst als auch der von ihr hergestellten Produkte zu kennen. Wartungskosten, Produktivität, Gesamtanlageneffektivität (GAE) und der Austausch von Werkzeugen können alle quantifiziert werden, um die Effektivität einer PdM-Lösung zu ermitteln. Eine Wartungslösung sollte anhand konkreter Kennzahlen bewertet werden. Der Schwerpunkt sollte auch darauf liegen, dass Unternehmen klare Leistungsindikatoren (KPIs) für ihre PdM-Initiativen entwickeln.
Wie verändert vorausschauende Wartung die Dynamik von Produktions- und Wartungsteams?
Jan Erickson: Predictive Maintenance (PdM) oder Condition Based Monitoring (CBM) ermöglicht eine geplante Produktionszeit. Dies wird durch faktenbasierte Entscheidungsunterstützungssysteme ermöglicht, die Produktion und Wartung kostengünstiger machen.
Was sind die wichtigsten Indikatoren dafür, dass eine Produktionslinie ein geeigneter Kandidat für eine vorausschauende Wartung sein könnte?
Jan Erickson: Die Eignung für PdM hängt weitgehend von der Herangehensweise des Managements an die Maschinenbedienung ab. Wenn das Produktionsmanagement damit einverstanden ist, die Maschinen so lange laufen zu lassen, bis sie ausfallen, sind PdM oder CBM nicht erforderlich. Wenn dieser Ansatz jedoch nicht akzeptabel ist, sollte PdM implementiert werden. Es geht nur um die Toleranz des Unternehmens gegenüber Risiken und Ausfallzeiten.
Bewältigung der Herausforderungen
Kompetenz entwickeln: PdM stellt eine Reihe einzigartiger Herausforderungen dar, die eine sorgfältige Navigation erfordern. Eine der wichtigsten Hürden ist die Entwicklung von maschinenspezifischem Wissen. Das Verständnis der Feinheiten jeder Maschine und jedes Fertigungsprozesses ist entscheidend, um genaue und umsetzbare Erkenntnisse zur Wartung zu gewinnen. Dies erfordert eine sorgfältige Integration von Maschinenbauingenieuren und Datenwissenschaftlern, die über ein tiefes Fachwissen der einzigartigen mechanischen Eigenschaften von Maschinen verfügen.
Datenqualität und Struktur: Zu den weiteren Herausforderungen gehören technische Aspekte wie die Qualität und Struktur der Daten, die von Maschinen und Fertigungsprozessen aufgezeichnet oder erfasst wurden. Diese Faktoren beeinflussen die Granularität der Erkenntnisse und die Effektivität von PdM-Strategien.
Es gibt keine Universallösungen: Jede Maschine ist ein Unikat und erfordert hochgradig maßgeschneiderte Lösungen. Die Konfiguration von PdM-Lösungen für die Besonderheiten jeder Maschine und ihrer Subsysteme kann eine Herausforderung sein. Der Weg in die Zukunft liegt jedoch in Lösungen, die über selbstkonfigurierende Algorithmusfunktionen für alle wichtigen mechanischen Subsysteme und damit für alle Maschinen verfügen. Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Anpassung ist die Verwendung speziell konfigurierter Algorithmen für maschinelles Lernen. Diese Algorithmen nutzen das Fachwissen über die Maschinen und Prozesse und ermöglichen so effektive Strategien zur vorausschauenden Wartung.
Verwenden Sie die Lösung von iPercept, um Ihre prädiktiven Wartungsprogramme auszuführen
Bei iPercept bieten wir KI-basierte, hardwarefähige Softwarelösungen und Dienstleistungen, die am besten als Fitness-Tracker für komplexe Industriemaschinen beschrieben werden können. Auf Knopfdruck können Sie sich über den Zustand einer Maschine informieren, und zwar bis hin zu Veränderungen im Mikrometerbereich für jede kritische Komponente. Sie erhalten Einblicke, welche Wartungsmaßnahmen Sie wann durchführen sollten. Sie können überwachen, wie die Maschinen bedient werden, wie ihre Auslastung optimiert werden kann und vieles mehr.
All dies wird durch eine Plug-and-Play-Installation erreicht — sowohl für alte als auch für neue Maschinen. Alles sicher bereitgestellt, ohne dass Zugriff auf Maschinensteuerungen oder IT-Systeme erforderlich ist. Diese Services reduzieren Wartungskosten, Ausfallzeiten und erhöhen die Produktivität — ein solider ROI für unsere Kunden.
Bleiben Sie mit uns in Verbindung auf LinkedIn und suchen Sie auf unserer Website nach ähnlichen Inhalten und Updates von iPercept. Wir sind nur eine Nachricht entfernt, wenn Sie Fragen haben.
