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Einführung
Wartungs- und Instandhaltungskosten bedeuten einen erheblichen finanziellen Aufwand für Maschinen- und Anlagenhersteller. Durch eine kontinuierliche Erhebung von Prozess- und Maschinendaten und deren Auswertung können feste Wartungsintervalle abgelöst und durch eine prädiktive Wartung ersetzt werden.
Technologiebeschreibung
Mögliche Einsatzszenarios
Vorausschauende Wartungen können in den unterschiedlichsten Bereichen bereits heute eingesetzt werden. Frühzeitige Vorhersagen bezüglich möglicher Wartungsarbeiten bieten sowohl für produzierende Unternehmen, als auch für Mobilitätsdienste einen entscheidenden Marktvorteil. Umsetzungsbeispiele lassen sich im Bereich Kraftfahrzeuge, Luftfahrt, Windkraftanlagen oder auch Maschinen- und Anlagenbau aufzeigen.
Predictive Mainenance kann überall dort stattfinden wo Produkt- und Prozessdaten erfasst, aufgearbeitet und ausgewertet werden können. Systemkomponenten wie beispielsweise Lager, Kupplungen oder Motoren deren Verhalten während des Betriebs durch Sensoren (Vibration, Temperatur, Kraft, etc.) aufgezeichnet wird, können bei einem sich abzeichnenden Ausfall zu einem günstigen Zeitpunkt ausgetauscht werden.
Im Bereich Wartung und Instandhaltung kann nach vier Arten unterschieden werden. Abhängig vom Digitalisierungsgrad und der erwarteten Zuverlässigkeit wird in: Reaktive Wartung, Vorbeugende/Präventive Wartung, Zustandsorientierte Wartung (Condition Monitoring) und Vorausschauenden Wartung klassifiziert.
Dabei unterscheidet sich die Vorausschauende Wartung insofern von Condition Monitoring, als dass Algorithmen der Künstlichen Intelligenz zur Datenauswertung herangezogen werden. Auf Grundlage historischer und aktueller Daten besteht die Möglichkeit Prognosen über zukünftige Ausfälle von Produkt oder Prozess treffen zu können. Weiterhin wird der Gedanke des „Decisionings“ aufgegriffen. Durch Kontextinformationen und Systemmodelle lassen sich Entscheidungsstrategien, Maßnahmen und konkrete Handlungsempfehlungen ableiten.
Schrittweise Einführung einer
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