Predictive Maintenance – Effizienz durch vorausschauende Instandhaltung

Was ist Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance oder vorausschauende Wartung ist eine proaktive Wartungsstrategie. Die geplante Instandhaltung erfolgt mit Sensoren und fortschrittliche Analysen, um die Leistung von Anlagen und Maschinen kontinuierlich zu überwachen und Wartungsbedarf basierend auf dem Ist-Zustand und der verbleibenden Nutzungsdauer zu bestimmen. Ziel ist es, die Leistung von Anlagen zu maximieren und ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren, indem potenzielle Probleme frühzeitig erkannt und behoben werden.

Vorteile der vorausschauenden Instandhaltung

Vorausschauende Instandhaltung bietet zahlreiche Vorteile:

1. Erhöhte Anlagen und Maschinenverfügbarkeit

Ungeplante Ausfallzeiten werden durch frühzeitige Problemidentifikation reduziert. Die Gesamtanlageneffektivität und die Produktivität werden erhöht.

2. Reduzierte Wartungskosten

Unnötige Reparaturen werden durch eine präzise Bedarfsanalyse vermieden. Ausgaben für routinemäßige Wartungsarbeiten und Ersatzteile werden minimiert.

3. Optimierte Wartungspläne

Wartungsmaßnahmen werden basierend auf den tatsächlichen Bedürfnissen geplant, und nur bei Bedarf durchgeführt.

4. Vermeidung kostspieliger Maschinenschäden

Früherkennung kleinerer Probleme verhindert größere Schäden und verlängert die Lebensdauer von Anlagen.

Arten der vorbeugenden Instandhaltung

In der proaktiven Wartung kommen verschiedene Techniken zum Einsatz, abhängig von der Art der Anlage oder Maschine:

Zustandsbasierte Instandhaltung

Zustandsbasierte Instandhaltung stützt sich auf fortlaufende Techniken der Zustandsüberwachung wie Vibrationsanalyse, Thermografie und Ölanalyse, um Anomalien und Verschleiß zu erkennen. Sensoren übermitteln fortwährend Daten von Anlagen, um Muster zu erkennen. 

Vibrationsanalyse

Nutzung von Sensoren, um Veränderungen in  Vibrationsmustern zu erkennen, die auf Probleme wie Lagerabnutzung oder Fehlausrichtung hinweisen. Sensoren bewerten die Leistung und den Zustand von Anlagen. Durch frühzeitige Erkennung von Problemen kann Wartung geplant werden, um eine Maschine oder ein Bauteil auszutauschen. 

Ölanalyse

Ölanalyse beinhaltet die Untersuchung von Schmierölproben, um Verunreinigungen und Verschleißpartikel zu identifizieren, die auf den inneren Zustand der der Komponenten von Anlagen hinweisen. Probleme in Getrieben, Lagern und anderen schwer zugänglichen Teilen können so erkannt werden.

Akustische Emissionstests

Verwendung von Mikrofonen, um ungewöhnliche Geräusche von Anlagen und Maschinen (z.B. an Kompressoren oder Turbinen) zu erkennen. Änderungen in akustischen Mustern können auf interne Probleme und bevorstehende Probleme hinweisen, sodass rechtzeitig eingegriffen werden kann.

Technologien der vorausschauenden Instandhaltung 

Mehrere Technologien spielen eine entscheidende Rolle:

Sensoren

Sensoren erfassen fortlaufend Daten von Anlagen (z.B. Vibrations-, Temperatur-, Druck-, Akustik- und Ölanalyse-Sensoren) und liefern notwendige Informationen für eine vorausschauende Analyse.

Machine Learning

Maschinelle Lernalgorithmen analysieren eine große Datenmenge sowie Betriebs- und Wartungsaufzeichnungen, um Muster zu identifizieren, die auf Leistungsabweichungen hinweisen. Fortschrittliche Analysen decken Korrelationen auf, die helfen, ungeplante Ausfälle und Wartungsbedarf vorherzusagen.

Internet of Things (IoT)

Das IoT ermöglicht die Vernetzung von Sensoren und  Echtzeit-Datenübertragung zur Fernüberwachung an mehreren Standorten

Implementierung eines Programms zur vorbeugenden Wartung

Die Einführung eines Wartungsprogramms umfasst folgende Schritte:

1. Analyse von Maschinendaten

Stetiges Erfassen und Analysieren von Sensor- und Leistungsdaten, um eine Basislinie des normalen Anlagen- und Maschinenbetriebs darzustellen. Die Basislinie dient als Referenzpunkt für die Identifizierung von Abweichungen.

2. Entwicklung vorausschauender Modelle

Nutzung von maschinellem Lernen, um historische Leistungmetriken von Anlagen zu analysieren.

3. Fortwährende Überwachung von Anlagen

Einsatz von Sensoren zur fortlaufenden Überwachung und Analyse von Leistungsdaten. Streaming-Daten werden analysiert, um frühe Anzeichen potenzieller Probleme zu erkennen.

4. Erstellung eines Wartungsplans

Proaktive Planung und Ausführung von Wartungsaufgaben basierend auf datengesteuerten Vorhersagen.

Überwindung häufiger Herausforderungen

Die Einführung vorausschauender Instandhaltung bringt einige Herausforderungen mit sich:

1. Unterstützung des Managements

Zeigen Sie auf, wie vorausschauende Instandhaltung im Vergleich zu reaktiver Wartung Kosten senken kann. Argumentieren Sie mit dem potenziellen Return on Investment (ROI)

2. Integration in bestehende Systeme

Stellen Sie sicher, dass Sensoren, Tools und IoT-Plattformen nahtlos in bestehende Wartungs- und Enterprise-Resource-Planning (ERP)-Systeme integriert werden können. Ein störungsfreier Datenfluss sollte gewährleistet sein.

3. Auswahl geeigneter Tools

Entscheiden Sie sich für benutzerfreundliche Lösungen, die speziell auf die Anforderungen Ihrer Anlagen abgestimmt sind.

4. Schulung und Kompetenzentwicklung

Investieren Sie in Schulungsprogramme für Wartungspersonal.

5. Datenmanagement 

Implementierung von Praktiken zur Verwaltung großer Sensordatenmengen unter Einhaltung von Datenschutz- und Sicherheitsstandards.