Der Begriff “vorausschauende Instandhaltung” beschreibt einen Ansatz für die Instandhaltung von Fabriken, bei dem eine Vielzahl von Technologien eingesetzt wird, um den Zustand von Maschinen vorherzusagen. Dieser Prozess umfasst die Überprüfung der Ölqualität und die Überwachung der Maschinenleistung. Während herkömmliche Methoden verstreute Ausrüstungsgegenstände und einzelne Maschinen überwachen, kann die vorausschauende Instandhaltung die Arbeitsabläufe in der gesamten Fabrikhalle betrachten und problematische Bereiche hervorheben.
Maschinelles Lernen
Die vorausschauende Instandhaltung ist für Maschinen wichtig, aber sie ist noch effektiver, wenn sie mit maschinellem Lernen kombiniert wird. Diese Art der Wartung kann Ausfälle im Voraus vorhersagen und so kostspielige Ausfallzeiten reduzieren. Um ein Modell für die vorausschauende Wartung zu erstellen, werden an den Maschinen Sensoren angebracht, die Zeitreihendaten aufzeichnen. Diese Daten werden dann mit einem Zeitstempel versehen, so dass die ML-basierte Anwendung eine genaue Vorhersage darüber treffen kann, wann die Maschine wahrscheinlich ausfallen wird.
Maschinelles Lernen ist eine Form der künstlichen Intelligenz, bei der Computer durch die Analyse großer Datenmengen komplexe Muster lernen können. Die Technologie ist nicht neu; die Grundprinzipien wurden bereits vor Jahrzehnten entwickelt. Allerdings standen damals nicht die Datenmengen und die Rechenleistung zur Verfügung, die notwendig waren, um diese Technologien praktikabel zu machen. Die jüngsten Fortschritte haben diese Technologie jedoch möglich gemacht.
Eine weitere wichtige Anwendung der vorausschauenden Instandhaltung ist die frühzeitige Erkennung von Problemen in Anlagen, die nicht so einfach überwacht werden können. So kann die vorausschauende Instandhaltung beispielsweise dazu beitragen, Probleme in Anlagen in vorgelagerten Bereichen zu erkennen, die nicht überwacht werden können. Diese Methode kann auch verwendet werden, um Probleme in Anlagen zu erkennen, die sich stromabwärts befinden. Ein Algorithmus zur vorausschauenden Wartung wird in fünf Schritten aufgebaut: Die Sensordaten werden gesammelt und bereinigt; der Entwickler wählt ein Lernmodell aus, um die Maschine zu trainieren; das Modell wird dann anhand von realen Daten validiert, und die Daten werden erneut in das Modell eingespeist.
Modelle für die vorausschauende Wartung können dazu beitragen, die Sicherheit zu verbessern und die Kosten zu senken, indem sie wahrscheinliche Ausfälle erkennen. Außerdem sorgen sie für eine seltenere Wartung und sparen Zeit. Diese Art der Wartung verbessert auch die Gesamteffizienz der Anlagen. Algorithmen des maschinellen Lernens haben die Art und Weise, wie Entscheidungsträger die mit der Instandhaltung verbundenen Probleme lösen, erheblich beeinflusst.
Diese Technologien haben die Vorhersage von Ausfällen erleichtert und die Genauigkeit der Vorhersagen erhöht. Dies hat dazu geführt, dass die vorausschauende Instandhaltung in bestimmten Branchen wie der Luftfahrt und der Eisenbahn zu einer Standardpraxis geworden ist. Durch den Einsatz von Data-Science-Plattformen wie RapidMiner kann maschinelles Lernen helfen, die Wartung von Flugzeugflotten zu optimieren und Ausfallzeiten zu reduzieren. Dies ist ein wichtiger Schritt, um die vorausschauende Wartung effizienter und effektiver zu gestalten.
Diese vorausschauenden Wartungstechniken können Unternehmen helfen, ihre Reparaturbudgets zu optimieren, indem sie den Zustand ihrer Anlagen vorhersagen. Diese Techniken nutzen die Technologie des digitalen Zwillings, mit deren Hilfe der Zustand von Anlagen simuliert und durch maschinelles Lernen vorhergesagt werden kann. Mithilfe der von dieser Technologie abgeleiteten Daten können Unternehmen ihre Reparaturbudgets optimieren und Prioritäten für ihren Bedarf festlegen.
Echtzeit-Sensordaten
Die Nutzung von Echtzeit-Sensordaten für die vorausschauende Instandhaltung ist eine hervorragende Möglichkeit, Kosten zu senken, die Produktivität zu steigern und die Abfallwirtschaft zu verbessern. Sie kann auch Ausfallzeiten aufgrund von zeitkritischen Reparaturen reduzieren. Darüber hinaus kann die vorausschauende Instandhaltung für Gebäudesysteme von großem Nutzen sein. Diese Systeme verwenden Sensoren, um den Zustand eines Gebäudes zu erkennen und Daten zu speichern, die bei der Planung von Wartungsarbeiten herangezogen werden können.
Sensordaten werden in Echtzeit von der Umgebung und den Geräten erfasst, um Probleme zu erkennen, bevor sie zu Ausfällen führen. So kann ein Unternehmen ein Problem erkennen, bevor es auftritt, und eine Überbeanspruchung teurer Anlagen vermeiden. Anhand dieser Daten kann ein Wartungsplan erstellt werden, der einen Zeitplan und empfohlene Wartungszeiten enthalten sollte.
Die Daten können auch dazu verwendet werden, Ausfallarten zu identifizieren und Vorhersagealgorithmen zu entwickeln. Um diese Daten nutzen zu können, muss ein Unternehmen zunächst seine kritischen Anlagen analysieren. Anhand dieser Informationen lassen sich die Arten von Ausfällen ermitteln, die mit größerer Wahrscheinlichkeit auftreten, und es können fundiertere Entscheidungen getroffen werden. Dies kann durch den Kauf von Sensoren und Geräten zur Zustandsüberwachung geschehen.
In der jüngsten Vergangenheit war die vorausschauende Wartung ein großer Trend im IoT. So hat beispielsweise Siemens, der weltweit größte Hersteller ressourcen- und energieeffizienter Technologien, damit begonnen, Sensordaten für die vorausschauende Wartung in seiner Zugkomponentensparte zu nutzen. Das Team für Mobilitätsdatenservices des Unternehmens hatte gehofft, mithilfe von Big-Data-Analysen das Auftreten von Komponentenausfällen bis zu Wochen im Voraus genau vorhersagen zu können.
Ein vorausschauender Wartungsplan wird die von Sensoren in Echtzeit generierten Daten nutzen. Wenn z. B. ein Kühlschrank in einem Restaurant eine Fehlfunktion aufweist, kann ein Sensor das Problem frühzeitig erkennen und beheben, bevor es zu einem katastrophalen Ausfall kommt. In einigen Fällen kann die vorausschauende Wartung sogar den Ausfallmodus einer Anlage erkennen, noch bevor er eintritt, und so kostspielige Ausfallzeiten verhindern.
Neben der Fähigkeit, Störungen in Echtzeit zu erkennen, kann die vorausschauende Wartung Unternehmen dabei helfen, ihre Anlagen zu überwachen und den optimalen Zeitpunkt für Reparaturen zu bestimmen. Für diesen Aspekt der vorausschauenden Instandhaltung ist ein computergestütztes Wartungsmanagementsystem erforderlich. Es kann Arbeitsaufträge generieren und das Wartungspersonal alarmieren, wenn eine Anomalie auftritt.
AI
Bei der vorausschauenden Wartung ist AI ein zunehmend leistungsfähiges Werkzeug. Sie kann Unternehmen dabei helfen, die Lebenszyklen ihrer Anlagen zu optimieren und gleichzeitig Geld zu sparen. So kann KI beispielsweise die Wahrscheinlichkeit eines Triebwerksausfalls vorhersagen, bevor er eintritt, und Wartungsaktivitäten mit 90-prozentiger Sicherheit entsprechend planen. Diese Art von Informationen kann Unternehmen auch helfen, ihre Budgets zu verwalten und den unnötigen Austausch von Teilen zu vermeiden.
KI hat das Potenzial, den Betrieb zu verbessern, indem sie Ineffizienzen und Fehlfunktionen in Fertigungsprozessen erkennt. Sie kann Störungen am Fließband erkennen und einzelne Komponenten reparieren, anstatt ganze Maschinen auszutauschen. Auf diese Weise können Unternehmen ungeplante Ausfallzeiten vermeiden und die Produktivität steigern. KI-basierte Produktentwicklung kann auch den Innovationsprozess bereichern und beschleunigen. In Indien hat GE beispielsweise eine KI-basierte “Brilliant Factory” entwickelt, um die Produktivität zu verbessern. Diese Einrichtung sammelt und analysiert Daten von 3 Millionen Sensoren und erstellt 15 Millionen Vorhersagen pro Tag.
Die KI-Tools können Daten kontinuierlich analysieren und auf der Grundlage ihrer Erkenntnisse Wartungsempfehlungen aussprechen. Bei diesen Empfehlungen kann es sich um einfache Software-Updates oder komplexe Reparaturen handeln. Die Ergebnisse können dann verwendet werden, um Warnungen für das Wartungspersonal zu generieren. Diese Warnungen können an mobile Geräte oder eine visuelle Anzeige gesendet werden. Die gesammelten Daten können mit BIM integriert werden, um die Anlagenleistung zu optimieren.
KI und maschinelles Lernen können auch zur Verbesserung bestehender Wartungsarbeiten eingesetzt werden. Der Einsatz von IoT und Cloud-Technologie ist ein gutes Beispiel dafür. Cloud-basierte IoT-Sensoren können während des gesamten Lebenszyklus einer Maschine Daten sammeln. Diese Daten können Wetterbedingungen, Gerätenutzung und manuelle Inspektionsdaten umfassen. Durch die Integration dieser Daten können Techniker eine vorausschauende Wartung durchführen und die Leistung der Anlagen verbessern.
KI für die vorausschauende Wartung kann herkömmliche Wartungsstrategien ersetzen und Entscheidungsträgern helfen, Probleme früher zu erkennen. Sie kann auch proaktive Wartungsmaßnahmen anbieten und Produktionsausfälle minimieren. KI für die vorausschauende Wartung kann in verschiedenen Branchen eingesetzt werden, auch in der Fertigung. In der Tat liegt die Zukunft der KI in diesem Sektor. Ein Unternehmen könnte sich für den Einsatz von KI für die vorausschauende Wartung entscheiden, um seinen Betrieb zu verbessern und seine Gewinne zu steigern.
Im maritimen Sektor kann KI auch dazu beitragen, Ausfälle von Anlagen zu verhindern, indem sie vorhersagt, welche Komponenten wann repariert werden müssen. Sie kann auch den optimalen Zeitpunkt für die Beschaffung von Teilen und spezialisierten Wartungsmannschaften ermitteln. KI kann auch die gesamte Versorgungskette betrachten, um die besten Routen für die Lieferung von Teilen zu einem Schiff zu finden.
Computergestütztes Instandhaltungsmanagementsystem
Ein computergestütztes Instandhaltungsmanagementsystem (CMMS) hilft Unternehmen bei der besseren Verwaltung ihrer Anlagen und Vermögenswerte. Diese Systeme werden in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt und können Unternehmen bei der Lösung verschiedener Probleme im Zusammenhang mit der Instandhaltung von Anlagen helfen. Zu den häufigsten Problemen gehören reaktive und teure Instandhaltungspraktiken, mangelnde Transparenz und die Planung vorbeugender Instandhaltung.
Ein KMG-System sammelt Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Maschinensensoren, und analysiert diese Daten, um Handlungsempfehlungen zu geben. Die Informationen werden genutzt, um den Betrieb zu verbessern und größere Ausfälle zu verhindern. Diese Technologie hilft Unternehmen auch dabei, die mit der Routinewartung verbundenen Kosten zu senken. Letztlich kann die vorausschauende Wartung Unternehmen helfen, Kosten zu senken und rentabel zu werden.
Ein CMMS kann mobil und cloudbasiert sein, so dass der Datenzugriff von überall aus möglich ist. Wartungstechniker können von unterwegs aus auf Arbeitsaufträge zugreifen, sie aktualisieren und Wartungsdaten überprüfen. Das System wird auch mit dem Hauptserver synchronisiert, auf dem alle Wartungsdaten gespeichert sind. Auf diese Weise müssen die Wartungstechniker die Informationen nicht erneut von ihrem Desktop-Computer aus eingeben, um auf das System zuzugreifen.
CMMS ist ein wichtiges Instrument für Unternehmen im modernen Zeitalter. Mit Echtzeitdaten und detaillierten Berichten hilft CMMS den Unternehmen, vorbeugende Wartung zu planen und Geld zu sparen. Außerdem ermöglicht es den Unternehmen, ihre Anlagen effizienter zu verwalten, die Produktivität zu steigern und die Verwaltungskosten zu senken. Außerdem bietet es Einblicke in den Lebenszyklus von Werkzeugen und kann das Ende ihrer Nutzungsdauer vorhersagen.
Ein CMMS, manchmal auch Instandhaltungsmanagement-Software genannt, ist ein Unternehmenssoftwaresystem, das den Instandhaltungsbetrieb eines Unternehmens verwaltet. Es überschneidet sich oft mit einer EAM-Softwarelösung, ist aber auf die Verwaltung von Anlagenreparaturen ausgerichtet. Da CMMS eine eher spezialisierte Lösung ist, eignet sie sich perfekt für kleinere Unternehmen, die nur über ein begrenztes Budget für die Instandhaltung verfügen.
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