Predictive Maintenance

Predictive Maintenance

Mit den Predictive Analytics von AVERIO Connect

Predictive Maintenance

Maximale Produktivität Dank vorausschauender Wartung

Ziel von Predictive Maintenance (zu Deutsch: vorausschauende Wartung) ist es einen Blick in die Zukunft Ihrer Maschinen zu werfen und vorauszusagen, wann eine Wartung durchgeführt werden muss.

So können ungeplante Ausfälle verhindert, Stillstandzeiten reduziert und die Instandhaltung bedarfsgerecht sowie optimal geplant werden. Im Vergleich zu verbeugenden oder intervallbasierten Wartungseinsätzen ermöglicht Predictive Maintenance deutliche Kosteneinsparungen, da Arbeiten nur dann ausgeführt und Komponenten nur dann getauscht werden, wenn dies tatsächlich erforderlich ist.

Tipp:

Abhängig von Ihrem konkreten Anwendungsfall könnte Ihr Predictive Maintenance Projekt förderfähig sein.
In fast allen Bundesländern existieren passende staatliche Programme.
Kontaktieren Sie uns gerne für weitere Informationen.

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Predictive Analytics

Messen. Sammeln. Analysieren

Nutzen Sie mit den Predictive Analytics von AVERIO Connect die Vorteile der Predictive Maintenance und generieren Sie dadurch langfristige Wettbewerbsvorteile.

Grundvoraussetzung für die Ermittlung von Ausfallwahrscheinlichkeiten und Generierung verlässlicher Vorhersagen ist eine solide Datenbasis.
Dafür wird der Zustand jeder einzelnen Maschine und Anlage permanent in Echtzeit überwacht (Condition Monitoring). Intelligente Sensoren messen typische Größen wie Temperatur, Vibration, Schwingung, Geschwindigkeit, Füllstand oder Energieverbrauch und schicken die erfassten Daten an die Cloud. Dort werden sie gespeichert und anschließend mit Hilfe intelligenter Algorithmen analysiert.

Diese können in den Zustandsveränderungen der Maschinen und Anlagen Verhaltensmuster erkennen und so die Ausfallursache aufdecken. Aus den gewonnenen Erkenntnissen werden Prognosemodelle erstellt, um die Lebensdauer von Maschinen, Anlagen und Komponenten sowie deren Ausfall vorhersagen zu können und den optimalen Zeitpunkt der Wartung zu errechnen.

Mittels dynamischer Regeln fließt das Wissen in den Produktions- und Wartungsprozess mit ein und optimiert diese. So kann das System beispielsweise automatisch die Maschinenauslastungen anpassen, um deren Leistung zu steigern, auf notwendige Wartungsmaßnahmen hinweisen und bald benötigte Ersatzteile nachbestellen.
Mit Predictive Maintenance lassen sich bis zu 80% aller ungeplanten Ausfälle verhindern.

Vorteile von Predictive Maintenance

Maximal effiziente Wartung dank
-flexibler und bedarfsgerechter Instandhaltungsplanung
-geringeren Wartungszeiten
-bedarfsgerechten Personal- und Ressourceneinsatz
-schnellere Identifikation und Behebung von Fehlerursachen
Höhere Anlagen- und Betriebssicherheit
durch Vermeidung von Bedienfehlern, falschen Einstellungen und Unfällen
Höhere Produktivität und insgesamt bessere Wirtschaftleichkeit aufgrund
-weniger Maschinenstillständen
-weniger ungeplanten Ausfällen
-niedrigeren Wartungskosten
-niedrigeren Investitionskosten dank längerer Lebensdauer von Maschinen und Anlagen

Funktionen der Predictive Analytics auf einen Blick

  • Einfache Regelerstellung und -verwaltung zur Definition von Trigger-Ereignissen für Messdaten und Maschinenmeldungen
  • Zugriff auf ein vorinstalliertes Set an Regeln, das kontinuierlich weiterentwickelt wird
  • Möglichkeit zur Kombination mehrerer Regeln sowie zur Integration von individuellen Algorithmen und Berechnungen
  • Konfigurierbares Dashboard zur Übersicht der erstellten Regeln und Auswertungen
  • Anpassbare visuelle Darstellung der Messwerte und Maschinennachrichten
  • Permanente und kontinuierliche Zustandserfassung von Maschinen und Anlagen in Echtzeit

Anwendungsbeispiele

Mit Predictive Maintenance die Zuverlässigkeit von Lieferketten erhöhen
Ausfälle von LKWs und Transportern sind ein typisches Problem in der Logistik und mit hohen Kosten für Reparaturen und Konventionalstrafen verbunden. Mit Hilfe von Predictive Maintenance lassen sich ganze Flotten lückenlos überwachen. Dadurch können typische Fehlerursachen aufgedeckt und zukünftige Ausfälle frühzeitig erkannt sowie vermieden werden. Reparatur- und Wartungsbedarfe werden von den vernetzten LKWs automatisch gemeldet und zusätzlich Handlungsempfehlungen in Echtzeit gegeben. Das führt neben den offensichtlichen Kostenersparnissen vor allem zu einer höheren Zuverlässigkeit der Lieferkette und somit zu einer Steigerung der Kundenzufriedenheit.
Weniger Ausfälle im Zugverkehr, dank Predictive Maintenance
Auch im Schienenverkehr trägt Predictive Maintenance zu einer besseren Planbarkeit der Reparaturen bei und kann anhand von Erkenntnissen über den Lebenszyklus bestimmter Komponenten ungeplante Zugausfälle vermeiden.

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