Predictive Maintenance: Voraussetzungen und Chancen

Predictive Maintenance – die vorausschauende Wartung – ist ein wichtiger Baustein in der Industrie 4.0-Strategie vieler mittelständischer Hersteller von Maschinen, Anlagen oder Geräten. Das ERP-System bildet dabei das Rückgrat der digitalen Transformation im Unternehmen. Es sorgt dafür, die gesammelten Daten auszuwerten, Handlungsempfehlungen zu geben und weitere Maßnahmen – wie zum Beispiel das Erstellen eines Service-Auftrags – in die Wege zu leiten.

Predictive Maintenance: Voraussetzungen und Chancen

Laut einer aktuellen Studie des Verbandes Deutscher Maschinen- und Anlagenbau e.V. (VDMA) und der Unternehmensberatung Roland Berger Consulting befassen sich bereits 81 Prozent der Maschinenbauer in Deutschland mit der vorausschauenden Wartung und sehen sie als „Differenzierungshebel und Erfolgsfaktor, um nachhaltig Serviceumsätze aufrecht zu erhalten und auszubauen“. Jedes zweite Unternehmen rechnet bis 2020 mit einem Durchbruch von Predictive Maintenance.

Zustandsdaten in Echtzeit kontinuierlich erfassen

Als neue Dienstleistung soll damit – so die Studie – der Serviceumsatz um fünf bis über 20 Prozent zunehmen und neue Geschäftsmodelle ermöglichen. Denn die zunehmende digitale Vernetzung von Maschinen, Produkten und Komponenten gestattet es, mit Hilfe von Sensoren die Zustandsdaten von Maschinen in Echtzeit kontinuierlich zu erfassen. Etwa Laufzeiten, Geräusche, Drehzahlen oder Temperaturen, die Rückschlüsse auf Unwuchten und Vibrationen und auf definierte Fehlertypen ermöglichen.

In Kombination mit anderen Informationen – beispielsweise historischen Daten über bisherige Ausfälle, lastabhängige Zuverlässigkeitsanalysen und detaillierten Verschleißmodellen – lassen sich Rückschlüsse über die zukünftige Funktionsbereitschaft und den voraussichtlichen Ausfall des Bauteils ableiten. Muster, die auf Störungen oder Abnutzung hindeuten, werden so rechtzeitig erkannt und Maßnahmen zur Überholung betroffener Teile können bei Bedarf eingeleitet werden.

Der Nutzen für den Anwender: ungeplante Stillstände werden vermieden, Ausfall- und Instandsetzungszeiten sind kürzer, die Servicekosten sinken, die Produktivität steigt und die Maschinen können länger eine gleichbleibend hohe Qualität liefern.

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