13.09.2021   |   News

Viele sprechen über Predictive Maintenance, aber wie sieht es mit den Voraussetzungen dafür aus?

Predictive Maintenance, Chatbots, Augmented- oder Virtual Reality – Zukunftstechnologien, an denen kein Unternehmen vorbeikommen wird. Häufig wird der Blick dabei nur auf diese Trendthemen gerichtet, der Weg dorthin aber wird vernachlässigt. Ein praktikablerer Ansatz wäre ein solides Fundament für diese Entwicklungen zu errichten. Wie sieht dieser erste Schritt des Transformationsprozesses aus?

Viel zu häufig werden Unternehmen noch vom Ausfall ihrer Maschinen überrascht. Wartung und Instandhaltung erfolgen reaktiv. Der Sprung zur Predictive Maintenance? Ein Kraftakt, der ohne eine technologische Basis zu einer (zu) großen Herausforderung wird. Nicht selten wird hier noch mit Papier und Bleistift gearbeitet und so stehen die benötigten Informationen nicht digital zur Verfügung. Der direkte Sprung in die Vorhersage von Störungen wäre verfrüht. Oft hilft in diesem Fall ein Zwischenschritt. Ein erster Schritt wäre, die Reactive Maintenance zunächst zu optimieren, um dann präventive Wartungsoptionen zu implementieren. Darauf aufbauend folgt die zustandsorientierte Instandhaltung, bei der Sensoren und Zähler genutzt werden, um den aktuellen Zustand einer Maschine im Blick zu behalten – und frühzeitig auf Fehlfunktionen reagieren zu können. So beugen Unternehmen unerwarteten Ausfällen ihrer Maschinen und Produktionsanlagen vor und sammeln die bereits angesprochenen Daten für die Vorhersagemodelle der Predictive Maintenance.

Lesen Sie, wie das Unternehmen TransTank mit Big Data mit Basis für die reaktive und proaktive Instandhaltung gelegt hat