Predictive Maintenance

Warten Sie Ihre Maschinen und Anlagen, wenn es notwendig ist – das spart Zeit und Kosten.

Predictive Maintenance für mehr Transparenz und Maschinenverfügbarkeit

Mit einer prognosebasierten Wartung (Predictive Maintenance) erkennen Sie kritische Anlagenzustände rechtzeitig, bevor tatsächliche Störungen und Produktionsstillstände eintreten. Dabei lässt sich nicht nur vorhersagen wann und wo eine Störung auftreten könnte, sondern Sie werden auch bei der Fehleridentifizierung unterstützt. Mit diesem Vorgehen können Sie Antworten auf die Fragen finden, in welchem Zustand sich Ihre Anlage befindet, wann konkret ein Ausfall zu erwarten ist, welches Bauteil davon betroffen sein wird, warum es zu diesem Ausfall kommt und wie Sie eine Störung vermeiden können.

Das Konzept von Predictive Maintenance beruht auf der Analyse historischer Anlagedaten mit statistischen Verfahren und erweiterten Methoden des maschinellen Lernens. Zur Vorhersage des zukünftigen Maschinenverhaltens werden die dabei entwickelten mathematischen Modelle auf Echtzeit-Daten der Anlagen angewendet.

predictive maintenance

Grundprinzip von Predictive Maintenance

Datenerfassung an den Produktionseinheiten

Eine Produktionseinheit wird mit einer Reihe von Sensoren ausgestattet und somit im laufenden Betrieb überwacht. Die dabei entstehenden Messdaten werden in einer Datenbank abgelegt. Sie liefern eine möglichst lückenlose historische Beschreibung der Aktivität der Produktionseinheit und deren Umweltbedingungen. Zusätzlich hierzu werden alle aufgetretenen Störungs- und Wartungsereignisse aufgezeichnet.

Datenanalyse

Durch eine computerbasierte Analyse der verfügbaren Datenmenge wird eine mathematische Modellbeschreibung der Daten erzeugt. Dabei kommen spezielle Algorithmen des Maschinellen Lernens zum Einsatz, die automatisch die in den Messdaten enthaltenen Zusammenhänge und Muster erfassen und hinsichtlich der analysierten Störungen abbilden können.

Prognose

Durch Anwendung des gelernten Modells kann auf Grundlage der aktuell erfassten Messdaten eine Prognose für das zukünftige Auftreten von Störungen erstellt werden. Beim wahrscheinlichen Eintreten von betriebskritischen Zuständen kann somit rechtzeitig eine Warnung ausgegeben werden. Dieses Wissen fließt dann in die Planung und Umsetzung der nächsten Wartungsmaßnahme ein. Auf diese Weise können wartungsbedürftige Bauteile ausgetauscht werden, bevor sie ausfallen können und so den gesamten Produktionsprozess gefährden.

ANWENDUNGSBEISPIEL

Datenquellen
predictive maintenance data scource

Vorbereitung und Exploration der Sensor- und Störungsdaten

Vorgehen
Predictive Maintenance Vorgehen

1. Datenexploration – und Visualisierung
2. Erstellung von Merkmalsbeschreibungen
und Trainingsbeispielen
3. Optimierung der Modellparameter

Ergebnis
Predictive Maintenance Solution

Klassifikationsmodelle ermöglichen die Vorhersage
von Störungen und Erzeugung von Alarmmeldungen

Vorteile

  • Verhindern von ungeplanten Ausfallzeiten mit Fehleridentifizierung auf Bauteilniveau
  • Verbesserung der Anlagenverfügbarkeit und Produktionsqualität
  • Längere Lebensdauer von Maschinen und Anlagen
  • Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (OEE)
  • Reduzieren von Kosten (Ressourcen)
  • fortlaufendes Optimieren von Maschinen, Prozessen und Produkten
  • Verbesserte Planung von Wartungszyklen, um Ausfallzeiten so kurz, wie möglich zu halten
  • Identifizierung von erweiterten Use Case-Anwendungen

Einführung von Predictive Maintenance in Ihrem Unternehmen

Wir unterstützen Sie mit einem Team aus erfahrenen Data Scientisten angefangen von der Planung über die Entwicklung und Implementierung bis hin zum Go-Live und der Optimierung Ihrer Predictive Maintenance-Lösung.

Bei der Einführung von Predictive Maintenance hat sich unsere dreistufige Vorgehensweise bewährt. Die Durchführungslänge der einzelnen Phasen richtet sich nach Ihrer tatsächlichen Notwendigkeit und ist somit vollkommen nach Ihren individuellen Bedürfnissen gestaltbar.

Phase I: Initial-Workshop zur Ermittlung der Fragestellung, des Use Cases und der Spezifikation von Anforderungen, Prozessen und Architekturen als Grundlage für die vorausschauende Wartung

Phase II: Konzeption und Modellierung mit prototypischer Umsetzung und anschließender Evaluierung des Ansatzes bzw. Methode.

Phase III: Integration der Lösung in Ihre IT-Landschaft und Einführung in das Unternehmen, gegebenenfalls Schulung Ihrer Mitarbeiter und weiterführende Projektbegleitung im laufenden Betrieb.

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