PREDICTIVE MAINTENANCE

Störungen in Anlagen und Maschinen erkennen, bevor sie eintreten.

Predictive Maintenance für eine kosteneffiziente Produktion

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 erhalten Sie Antworten, 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 von TIQ Solutions

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.

Vorgehen Predictive Maintenance

Business Understanding
Business Understanding

Fragestellung und Use Case
verstehen und Ziel definieren.

Data Understanding
Data Understanding

Identifikation und explorative Analyse
von Sensor- und Störungsdaten

Data Preparation
Data Preparation

Vorbereitung und Cleansing der
Sensor- und Störungsdaten

Data Modeling
Data Modeling

Einsatz von Machine Learning oder
anderen Data Mining-Algorithmen

Evaluation
Predictive Maintenance Solution

Überprüfung der Vorhersagewahrschein-
lichkeit von Störungen & Optimierungen
der Modellparameter

Deployment
TIQ Signalsuch App

Implementierung der erstellten Modelle in
die IT-Infrastruktur 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) durch bedarfsorientierte Wartung
  • 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

Unter „Predictive Maintenance“ werden Ansätze zur Vorhersage von Maschinenausfällen und Wartungszyklen auf Basis gesammelter Maschinen- und Prozessdaten zusammengefasst. Obwohl Predictive Maintenance im Kontext der Industrie 4.0 seit über 10 Jahren etabliert ist, setzen bis heute nur 40% der Unternehmen überhaupt Ansätze von Predictive Maintenance um. Grund dafür sind fragmentierte Datenstrukturen und individuelle Anwendungsfälle oder Sensor-Konfigurationen, die schwer generalisierbar sind. Dementsprechend erfolgt allenfalls eine Zustandsüberwachung, aber keine Prognosen. Predictive Maintenance soll zu Kosteneinsparungen gegenüber routinemäßigen, intervallbasierten vorbeugenden Wartungsarbeiten führen, da Arbeiten nur im Bedarfsfall und vor tatsächlichen Ausfällen durchgeführt werden. 

Die Daten werden dabei aus unterschiedlichen Maschinensteuerungen und anderen IT-Produktionssystemen ausgelesen oder durch Sensorik an relevanten Maschinenkomponenten erhoben. Auch werden Informationen der generellen Laufzeit, früheren Wartungsdaten, Produktionspläne und ähnliches mit berücksichtigt. Die unterschiedlichen Datentypen können u.a. sein:

  • Schwingungsdaten (z. B. Auslenkung, Geschwindigkeit, Beschleunigung oder Ultraschall)
  • Temperaturdaten (z. B. Bauteiltemperatur, Umgebungstemperatur, Infrarotstrahlung)
  • Tribologie (z. B. Verschleißpartikel)
  • Ereignisdaten (z. B. Zustand der Produktion, Störmeldungen)
  • Prozessparameterdaten (Rotationsgeschwindigkeit, Bearbeitungsdauer)

Die Wahl der Instandhaltungsstrategie ist u.a. auch davon abhängig, inwieweit die Digitalisierung der Produktions- bzw. Betriebsprozesse im Unternehmen vorangeschritten ist. Doch das Ziel der Instandhaltungsstrategien ist gleich: Die Stillstandzeiten und Störungen der Maschinen und Anlagen sollen minimiert werden und die Maschinenverfügbarkeit erhöht werden. Fast 60 % der produzierenden Unternehmen verfolgen nach wie vor noch die ausfallbedingte bzw. die vorbeugende Strategie. Doch immer mehr Unternehmen beginnen, sich mit ihren Daten zu beschäftigen, um daraus eine vorausschauende Instandhaltung umzusetzen und ihre Anlageneffizienz zu erhöhen.

Bei der ausfallbedingten Instandhaltung werden Maßnahmen erst dann durchgeführt, wenn ein Ausfall oder Defekt aufgetreten ist. Das kann zu langen Stillstandzeiten und somit Produktionsausfällen führen. Diese Strategie wird u.a. genutzt, wenn keine Daten über den Zustand bzw. das Abnutzungsverhalten der Maschinen und Anlagen vorliegen.

Ziel vorbeugender Instandhaltungsstrategien (Preventive Maintenance) ist der Austausch und die Reparatur von Bauteilen vor einem auftretenden Ausfall. Dabei werden die Maschinen und Anlagen in zeitlich festgelegten Abständen gewartet und Bauteile unabhängig vom Zustand, sondern auf Basis von Zeitintervallen ersetzt. Folgen können sein, dass Maßnahmen zu früh oder zu spät eingeleitet werden und es zu Produktionsausfällen kommt. 

Bei der zustandsbasierten Instandhaltung werden Instandhaltungsmaßnahmen nach Bedarf durchgeführt abhängig vom tatsächliche Verschleißzustand der Maschine. Mit Hilfe von Sensorik können Über- oder Unterschreitungen von definierten Schwellenwerten ermittelt werden und nach Bedarf die entsprechenden Maßnahmen durchgeführt werden. Condition-Monitoring unterstützt dabei mit einer dauerhaften Überprüfung des Maschinenzustandes durch Messung und Analyse physikalischer Größen, z. B. Schwingungen, Temperaturen, etc.

Die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) ermöglicht die Vorhersage von Störungen und kann Aufschluss über die verbleibende Lebensdauer der Maschine bzw. Anlage geben. Dabei werden Produktionsdaten, wie z.B. aus Sensorik, MES-Systemen etc. zentralisiert gespeichert und zusammen analysiert. Mittels Machine Learning können Wahrscheinlichkeiten ermittelt werden, wann konkret ein Ausfall zu erwarten ist, welches Bauteil davon betroffen sein wird und wie sich eine Störung vermeiden lässt. Mit diesem Wissen lassen sich Ressourcen für Instandhaltungsarbeiten (wie Ersatzteile oder Personal) besser planen und Kosten reduzieren.

Predictive Maintenance im Karosseriebau

Besonders in der Produktion hat Predictive Maintenance einen großen Mehrwert. Mit Predictive Maintenance lässt sich u.a. das Verhalten von Karosserierobotern und angeschlossenen Komponenten kontinuierlich analysieren und zukünftige Defekte vorhersagen. Dadurch können die Verantwortlichen schon vor dem Auftreten einer Störung präventiv eingreifen. Womit nicht nur operative Stillstände vermieden werden, sondern auch der Verbrauch von Verschleiß- und Maschinenteilen reduziert wird.

Predictive Maintenance in der Lieferkette 

Die gesamte Fertigungsindustrie ist in hohem Maße von der begleitenden Effektivität der Lieferkette für die Gesamtproduktivität und -effizienz abhängig. Ein besserer datengesteuerter KI-basierter Ansatz zur Analyse der Versand- und Liefervorlaufzeiten ermöglicht die Vorhersage des Eintreffen der Produktionskomponenten und deren optimale zeitliche Verwendung. 

Predictive Maintenance bei Kraftfahrzeugen

Predictive Maintenance ist ein wichtiger Ansatz in der Wartung von Kraftfahrzeugen. Die Analyse der Sensordaten von Motor und Fahrwerk ermöglicht die Vorhersage von Defekten an Fahrzeugen. Damit können vorbeugende Maßnahmen rechtzeitig eingeleitet werden und verhindern teure Reparaturen und Ausfälle. 

Predictive Maintenance in der Luftfahrt 

Airbus hat mit seiner Datenplattform „Skywise“ bereits 2017 ein entsprechendes Projekt gelauncht, das ein frühzeitiges Eingreifen durch Fehlererkennung ermöglicht und so den Austausch von Bauteilen, z.B. Turbinen oder hydraulischen Pumpen, noch vor dem Versagen ermöglicht. Damit lassen sich auch vorbeugende Maßnahmen bei bautypähnlichen Flugzeugen ableiten.

Predictive Maintenance im Schienenverkehr 

Mit Predictive Maintenance kann bereits im Vorfeld geplant werden, wann bestimmte Zugteile repariert werden müssen, um Störungen im Betriebsverlauf zu verhindern. Durch die Erhebung und Analyse der erfassten Daten können so passende Reparaturanweisungen ermittelt, Ersatzteile bereitgestellt und Ausfälle verhindert werden.

Predictive Maintenance in der Windkraft

Beim Betrieb von Windparks gilt es Ausfallzeiten aufgrund von Störungen zu vermeiden. Denn neben Reparturkosten entgehen den Betreibern Einnahmen, solange die Anlage ausfällt. Predictive Maintenance unterstützt bei der Erkennung von Fehlern und Anomalien im laufenden Betrieb der Anlage durch Analyse der Anlagedaten und ihren Umweltbedingungen, und liefert zuverlässige Prognosen über Ausfallwahrscheinlichkeiten von Bauteilen, die extremen Belastungen ausgesetzt sind.

Energieversorger 

Auch in der Energiebranche hilft Predictive Maintenance, um Prozesse effizienter zu gestalten. Energieversorger nutzen die von intelligenten Zählern generierten Daten, um Frühwarnsignale für Versorgungs- und Nachfrageprobleme im Netz zu erkennen und diese zu beheben, bevor sie zu Ausfällen führen. Dies erspart ihnen nicht nur die Kosten für kostspielige Reparaturen, sondern hilft auch dabei, die Unzufriedenheit ihrer Kunden zu vermeiden. 

White Paper: Leitfaden zur Umsetzung von Predictive Maintenance in Ihrem Unternehmen

    Predictive Maintenance in Ihrem Unternehmen

    Wir unterstützen Sie mit einem Team aus erfahrenen Data Scientists und Consultants 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.

    Profitieren Sie bei der Umsetzung von Predictive Maintenance von unserer 15-jährigen Projekterfahrung, einem praxiserprobtem Vorgehen und dem Wissen von erfahrenen Data Analytics-Experten.

    Data Scientist
    Vincent Rüsike
    CONSULTANT DATA SCIENCE

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