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Einführung

Wartungs- und Instandhaltungskosten bedeuten einen erheblichen finanziellen Aufwand für Maschinen- und Anlagenhersteller. Durch eine kontinuierliche Erhebung von Prozess- und Maschinendaten und deren Auswertung können feste Wartungsintervalle abgelöst und durch eine prädiktive Wartung ersetzt werden.

Zum aktuellen Stand

Eine Kernkomponente des übergeordneten Themenfeldes Industrie 4.0 stellt die Vorausschauende Wartung (engl. Predictive Maintenance, PM) dar. Dabei geht die technologische Weiterentwicklung stark mit den korrelierenden Themengebieten “Big Data”, “Künstliche Intelligenz” und “Digitaler Zwilling” einher.

Eine hohe Maschinen- und Anlagenverfügbarkeit, sowie stetige Produkt- und Prozessverbesserungen sind wichtige Erfolgsfaktoren. Laut einer Studie aus dem Jahr 2017 beschäftigen sich daher bereits 81% der befragten Unternehmen mit dem Themengebiet der PM. Prognosen nach soll der weltweite Markt für PM bis 2022 ein Wachstum von bis zu 40% im Vergleich zum Jahr 2016 verzeichnen.

Auch im KMU-Umfeld gibt es bereits erfolgreiche Umsetzungsprojekte.

Technologieverbreitung

Prototypen und Demonstratoren vorhanden
Branchenübergreifender Einsatz
KMU geeignet?

Technologiebeschreibung

Mögliche Einsatzszenarios

Vorausschauende Wartungen können in den unterschiedlichsten Bereichen bereits heute eingesetzt werden. Frühzeitige Vorhersagen bezüglich möglicher Wartungsarbeiten bieten sowohl für produzierende Unternehmen, als auch für Mobilitätsdienste einen entscheidenden Marktvorteil. Umsetzungsbeispiele lassen sich im Bereich Kraftfahrzeuge, Luftfahrt, Windkraftanlagen oder auch Maschinen- und Anlagenbau aufzeigen.

Predictive Mainenance kann überall dort stattfinden wo Produkt- und Prozessdaten erfasst, aufgearbeitet und ausgewertet werden können. Systemkomponenten wie beispielsweise Lager, Kupplungen oder Motoren deren Verhalten während des Betriebs durch Sensoren (Vibration, Temperatur, Kraft, etc.) aufgezeichnet wird, können bei einem sich abzeichnenden Ausfall zu einem günstigen Zeitpunkt ausgetauscht werden.

Im Bereich Wartung und Instandhaltung kann nach vier Arten unterschieden werden. Abhängig vom Digitalisierungsgrad und der erwarteten Zuverlässigkeit wird in: Reaktive Wartung, Vorbeugende/Präventive Wartung, Zustandsorientierte Wartung (Condition Monitoring) und Vorausschauenden Wartung klassifiziert.

Dabei unterscheidet sich die Vorausschauende Wartung insofern von Condition Monitoring, als dass Algorithmen der Künstlichen Intelligenz zur Datenauswertung herangezogen werden. Auf Grundlage historischer und aktueller Daten besteht die Möglichkeit Prognosen über zukünftige Ausfälle von Produkt oder Prozess treffen zu können. Weiterhin wird der Gedanke des “Decisionings” aufgegriffen. Durch Kontextinformationen und Systemmodelle lassen sich Entscheidungsstrategien, Maßnahmen und konkrete Handlungsempfehlungen ableiten.

Chancen für KMU

Erhöhte Maschinen- und Anlagenverfügbarkeit

Reduzierte Wartungs- und Instandhaltungskosten

Verbesserter Service

Stetige Produktverbesserungen

Schrittweise Einführung einer

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