Predictive Maintenance: Eingreifen, bevor alles stillsteht

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Datum 01.08.2018
Lesezeit 4 Min.

Predictive Maintenance: Eingreifen, bevor alles stillsteht

Wenn in Industriebetrieben Maschinen ausfallen, dann stehen häufig ganze Produktionszweige still. Damit das nicht passiert, gibt es sogenannte Predictive Maintenance-Verfahren. Sie sorgen mittels IoT-Technologie dafür, dass mögliche Ausfälle rechtzeitig erkannt werden. Spezielle, vernetzte Sensoren schlagen hierbei Alarm, noch bevor es zu Unterbrechungen in der Fertigung oder anderen Prozessen kommt. So lassen sich im Produktionsalltag enorme Kosten sparen und Risiken minimieren.

Eine Maschine arbeitet selten allein: Im produzierenden Gewerbe muss ein Rad ins andere greifen, damit aus dem Rohmaterial am Ende ein fertiges Erzeugnis wird. Wenn es dann an nur einer einzigen Stelle hakt, kommt häufig der gesamte Produktionsprozess zum Erliegen. Die Folge sind Störungen in der Logistikkette, Lieferverzögerungen und jede Menge Stress bei den betroffenen Mitarbeitern. All das soll mit Predictive Maintenance-Verfahren bald weitgehend Geschichte sein. Wir zeigen Ihnen, wie die Technologie funktioniert und ob sie in der Praxis tatsächlich so revolutionär ist, wie der Begriff vermuten lässt.

 

Was genau ist eigentlich Predictive Maintenance?

Bei Predictive Maintenance-Verfahren geht es grob gesprochen darum, bevorstehende Maschinen- und Geräteausfälle zu erkennen, bevor diese passieren. Gründe für mögliche Blockaden gibt es zuhauf:

  • Geht einer Maschine das benötigte Rohmaterial aus, weil es nicht rechtzeitig nachgelegt wurde, stellt sie den Betrieb ein.
  • Steigt die Betriebstemperatur bei einer Produktionsanlage über einen bestimmten Wert an, greifen Sicherheitsmechanismen ein. Sie schalten oder bremsen das Gerät aus, um es abzukühlen.
  • Bei sich verhakenden oder falsch produzierten Bauteilen stellen Maschinen häufig ebenfalls ihren Dienst ein.
  • Werden bestimmte Wartungsintervalle nicht eingehalten, kann es ebenfalls zum Ausfall von Anlagen kommen.
  • Verfügt ein sich drehendes oder bewegendes Gerät nicht mehr über genügend Schmiermittel, schaltet es sich ab, um Beschädigungen zu verhindern.

Bis heute verfügen viele Industriebetriebe (lediglich) über ein sogenanntes Ampelsystem. Normal arbeitende Maschinen zeigen ein grünes, Maschinen mit Problemen ein gelbes und ausgefallene Maschinen ein rotes Licht, eventuell sogar in Verbindung mit einem Warnton. Wesentlicher Nachteil dieses Prinzips:  Erst muss das Licht überhaupt bemerkt, dann der Fehler analysiert und anschließend innerhalb einer gewissen Zeit behoben werden. Sonst werden aus gelben ganz schnell rote Lampen, und die Produktion steht möglicherweise schon bald komplett still.

Video: YouTube / CubeServ Group

 

Wie Sie in Ihrem Maschinenpark Probleme frühzeitig erkennen können

Damit die sogenannte Predictive Maintenance funktioniert, sind zunächst bestimmte Sensoren an Ihren Maschinen notwendig, die anschließend untereinander vernetzt werden. Dies geschieht mit Hilfe sogenannter IoT-Komponenten und funktioniert dank Narrowband-IoT von Vodafone auch an schwer zugänglichen Standorten mit (bislang) schlechter Netzabdeckung. Den Rest erledigen dann spezielle Algorithmen innerhalb der Cloud.

Das Grundprinzip funktioniert hierbei so, dass die Sensordaten Ihrer Maschine(n) in bestimmten zeitlichen Abständen an eine zentrale Instanz übertragen und dort ausgewertet werden. So können Sie sämtliche aktuellen Zustände bequem an Ihrem Tablet oder an einem PC abfragen und sich über auftretende Probleme und deren Natur informieren, ohne die Maschine aufsuchen und/oder auslesen zu müssen.

Ein mögliches Szenario wäre, dass in einem Betrieb für Industriebauteile einer bestimmten Maschine der Nachschub an Rohmaterial auszugehen droht. Durch angebrachte und mittels IoT-Technik vernetzte Meldesensoren „wissen“ nicht nur die Maschine, sondern auch das Wartungssystem zu jeder Zeit, wie viele Ressourcen noch verfügbar sind. Wird nun ein vorher festgelegter Meldebestand unterschritten, können Sie sich diese Information auf Ihrem Tablet anzeigen lassen und einen Mitarbeiter mit dem Nachlegen von Teilen beauftragen. Das besonders Schöne daran ist: Sie müssen sich hierfür weder im Betrieb selbst noch in dessen Nähe aufhalten.

 

Der Unterschied zwischen präventiver und vorausschauender Wartung

Grundsätzlich gibt es verschiedene Ansätze zur Maschinenwartung:

  1. Reaktive Instandhaltung: Es wird erst dann etwas instandgesetzt, wenn die Maschine oder Teile davon ausfallen. Die mögliche Folge ist ein teilweiser oder kompletter Stau in der Produktion.
  2. Präventive Instandhaltung: Wartungsintervalle werden eingehalten und Teile ausgetauscht, auch wenn die Maschine bisher noch läuft. Das kann auch bedeuten, dass noch funktionierende Bauteile unnötig gewechselt werden. Das führt zu hohen Material- und Wartungskosten.
  3. Zustandsorientierte Instandhaltung: Basierend auf verschiedenen Daten und moderner Messtechnik werden Wartungsarbeiten so geplant, dass keine Bauteile unnötig, aber dennoch rechtzeitig ausgetauscht werden. Dieses Verfahren ist modern, bietet aber keine wirklichen Vorhersagemöglichkeiten.
  4. Vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance): Durch intelligente Verknüpfung einer ganzen Reihe von Sensordaten und historischer Werte werden mögliche Ausfälle vorab durch Verfahren der KI, der Statistik und auf Basis historischer Daten vorab erkannt und verhindert.

Eine intelligente, vorausschauende Maschinenüberwachung „meldet” sich also, wenn mehrere Faktoren in Kombination miteinander in der Vergangenheit zu Ausfällen geführt haben. Ein Beispiel:

  • Die Außentemperatur am Standort beträgt seit mehreren Tagen über 30 Grad Celsius.
  • Der letzte Ölwechsel bei der Maschine liegt mehr als zwei Monate zurück.
  • Das Wartungsintervall ist kurz vor dem Ablauf.
  • Die Maschine läuft seit drei Tagen ununterbrochen auf Höchstleistung.

Es liegt auf der Hand, dass Ausfälle von Maschinen häufig nicht auf einzelne, sondern eine Kombination ungünstiger Faktoren zurückzuführen sind. Genau diesen Zustand versuchen Predictive Maintenance-Verfahren vorherzusagen und rechtzeitig, aber natürlich nicht unnötig Alarm zu schlagen. Im Idealfall steht so Ihre Produktion nie wieder ungeplant still.

Video: YouTube / BIBA – Bremer Institut für Produktion und Logistik

 

Zusammenfassung

  • Mit Predictive Maintenance-Verfahren können Sie mögliche Maschinen- und Geräteausfälle voraussagen lassen und so rechtzeitig eingreifen, bevor Ihre Produktion stillsteht.
  • Die Technologie nutzt IoT-Komponenten, mit deren Hilfe Sensordaten an eine zentrale Stelle übertragen und dort ausgewertet werden.
  • Zur Vorhersage möglicher Maschinenausfälle kommen Verfahren der Künstlichen Intelligenz, der Statistik sowie historische Daten zum Einsatz.

 

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