Effizenz steigern dank Predictive Maintenance
Predictive Maintenance ist eine der bekanntesten Anwendungen im Zeitalter von Industrie 4.0. Dank Predictive Maintenance können aus industriellen Maschinen unterschiedlichste Daten gewonnen und so z.B. Anlagen proaktiv gewartet und optimiert werden. Diese zustandsorientierte Instandhaltung der Maschinen zielt auf die Vermeidung von unerwarteten Ausfällen und erfordert eine regelmäßige Überprüfung des Ist-Zustands, der Effizienz sowie anderen relevanten Indikatoren.
Predictive Maintenance im betriebswirtschaftlichen Kontext
Der Einsatz im betriebswirtschaftlichen Kontext in Unternehmen ist sehr hilfreich und hat einen erheblichen Einfluss auf das laufende Geschäft. Eine gezielte Datenanalyse und Auswertung z.B. von einer Produktionsanlage beeinflusst unter anderem das Forecasting-Verfahren für die Umsatz- und Absatzplanung, sowie die darauf aufbauende Ableitung der weiteren Produktionsplanung. Unternehmen haben erkannt, dass der Nutzen von Predictive Maintenance nicht nur für die Wartung von Maschinen dient, sondern die ganze Wertschöpfungskette beeinflusst.
Wenn Predictive Maintenance richtig und effizient eingesetzt wird, kann es eine Vielzahl von Vorteilen liefern – für die Anwender wie auch für den Hersteller. Die wichtigsten Vorteile sind:
- Verbesserung der Wirtschaftlichkeit: Erstens können durch Einsatz von Predictive Maintenance die Stillstandszeiten von Maschinen und Anlagen verringert sowie anfallende Kosten für ungeplante Ausfälle reduziert werden. Zeitens kann eine kontinuierliche Wartung der Maschinen und Anlagen die Lebensdauer erhöhen.
- Optimaler Wartungszeitpunkt: Der perfekte Zeitpunkt einer Wartung kann mit Predictive Maintenance durch die permanente Auswertung der Daten genau bestimmt werden. Zudem lässt sich die Wartung somit reibungslos in den Produktionsprozess einbinden.
- Verbesserung der Maschinenleistung: Durch die laufende Analyse der Daten besteht die Möglichkeit, die Leistung der Maschine zu steigern und langfristig eine höhere Produktivität zu erzielen.
Die Herausforderung von Predictive Maintenance ist: Unternehmen müssen enorme Datenmengen (Big Data) erheben, um eine betriebssichere Aussage über den Zustand von Anlagen und Störungen zu erhalten. Weil die gesammelten Daten über Temperatur, Geschwindigkeit, Vibrationen, Feuchtigkeit, etc. unterschiedliche Formate haben, wird die Auswertung dieser Daten oft zur Hürde.