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Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über Prädiktive Wartung sowie ihre Anwendungen und Funktionsweisen. Werfen Sie auch einen Blick auf die Liste der 10 Hersteller von Prädiktive Wartung und deren Firmenranking.
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Unter prädiktiver Wartung versteht man die kontinuierliche Überwachung und Messung des Zustands von Anlagen, um die Verschlechterung von Anlagen und Teilen frühzeitig zu erkennen und Anlagenteile zu ersetzen oder zu reparieren, bevor sie ausfallen. Es gibt zwar eine ähnliche Wartungsmethode, die präventive Wartung, aber diese beinhaltet den regelmäßigen Austausch und die Wartung auch dann, wenn die Teile noch nicht verschlissen sind, was zusätzliche Kosten verursacht. Währenddessen erkennt die prädiktive Wartung die Verschlechterung der Teile frühzeitig und nimmt den Austausch und die Wartung vor. Diese Methode zeichnet sich dadurch aus, dass sie weniger wahrscheinlich zusätzliche Kosten verursacht.
Aufgrund des Ausscheidens von Fachkräften und der Notwendigkeit, die Kosten zu senken, wird die digitale Transformation in der Fertigungsindustrie aktiv umgesetzt und die Einführung der prädiktiven Wartung, die Anomalien frühzeitig erkennt, gefördert. Darüber hinaus fördert die Einführung von Systemen, die KI und maschinelles Lernen nutzen, die prädiktive Wartung nicht nur für einzelne Komponenten, sondern auch für ganze Anlagen.
Prädiktive Wartung ist der Prozess der kontinuierlichen Überwachung und Messung des Anlagenzustands, um eine Verschlechterung der Anlagen zu erkennen, bevor ein Ausfall oder eine Anomalie auftritt, und dann Teile auszutauschen oder die Anlagen zu reparieren. Sie wird auch als „vorausschauende Wartung“, „zustandsorientierte Wartung“ oder „zustandsüberwachende Wartung“ bezeichnet.
Der Begriff „vorbeugende Wartung“ ist ähnlich, aber nicht gleichbedeutend mit „vorausschauender Wartung“. Vorbeugende Instandhaltung bedeutet, dass die Häufigkeit des Austauschs jeder Komponente im Voraus festgelegt wird und Teile in regelmäßigen Abständen ausgetauscht werden, auch wenn sie noch nicht ausgefallen sind. Bei der prädiktiven Wartung hingegen wird die Häufigkeit des Austauschs von Teilen nicht festgelegt, sondern der Zustand der Ausrüstung überwacht und bei Bedarf eine Wartung durchgeführt, sobald eine Verschlechterung festgestellt wird.
Prädiktive Wartung erfordert ein System, das die Ausrüstung kontinuierlich misst und überwacht, und die Implementierung des Systems ist eine Herausforderung in Bezug auf Kosten und Arbeitsstunden, aber die Kosten für den regelmäßigen Austausch von Teilen und die Wartung können reduziert werden. Die präventive Wartung hingegen verursacht Kosten für den regelmäßigen Austausch von Teilen, die noch nicht ausgefallen sind, hat aber den Vorteil, dass sie vor Ort leicht zu implementieren ist, da die Häufigkeit des Austauschs einfach festgelegt wird.
Wie bereits erwähnt, handelt es sich bei der prädiktiven Wartung um eine Wartungsmethode, bei der die Ausrüstung kontinuierlich gemessen und überwacht wird und Teile ausgetauscht werden, sobald eine Verschlechterung festgestellt wird. In letzter Zeit werden maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz eingesetzt, um die Frage zu klären, welche Bedingungen als Verschlechterung erkannt werden.
Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz ist es möglich, den Computer dazu zu bringen, die Messergebnisse von „normalen“ und „verschlechterten“ Zuständen zu lernen, indem eine große Menge an Messdaten aus der Vergangenheit verwendet wird. Indem die künstliche Intelligenz dazu gebracht wird, normale und anormale Werte zu lernen, kann der Computer beurteilen, ob die Ergebnisse zukünftiger Messungen normal oder anormal sind. Dies ermöglicht die Erkennung von Anomalien mit einem hohen Maß an Reproduzierbarkeit, die in der Vergangenheit oft von der Intuition des Bedieners abhing.
Vor dem Hintergrund des Ausscheidens von Fachkräften, der zunehmenden Komplexität von Anlagen und Geräten sowie der Kostensenkung bei der Instandhaltung von Anlagen nimmt der Einsatz der digitalen Transformation in der Fertigungsindustrie zu. In verschiedenen Branchen ist ein Wechsel von der präventiven zur prädiktiven Wartung im Gange. Konkrete Beispiele für prädiktive Wartung werden hier vorgestellt.
Eine Methode der prädiktiven Wartung besteht darin, Schwingungssensoren in Anlagen und Geräten zu installieren und Messungen vorzunehmen. Durch die Anbringung von Sensoren an Lagern, Motoren, Pumpen und anderen Ausrüstungen können abnormale Schwingungen festgestellt und die Verschlechterung von Ausrüstungen und Komponenten erkannt werden.
Es gibt auch explosionsgeschützte Schwingungssensoren für den Einsatz in Chemieanlagen und Fabriken, in denen mit brennbaren Stoffen umgegangen wird, sowie Schwingungssensoren, die an Produktionslinien in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie angeschlossen werden können.
Anstatt die prädiktive Wartung an einzelnen Anlagen durchzuführen, werden Systeme für die prädiktive Wartung ganzer Produktionsanlagen eingeführt, um die Messdaten der einzelnen Anlagen zentral zu verwalten und in einem leicht zu analysierenden Format zu visualisieren. Einige Systeme sind auch in der Lage, aus früheren Messdaten, Ausfällen und abnormalen Daten zu lernen, so dass sie Anomalien erkennen können, die bisher nur durch die Intuition und Erfahrung erfahrener Bediener gefunden werden konnten.
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