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1 Min. Lesezeit

Auf dem Weg zur sich-selbst-wartenden Maschine

Auf dem Weg zur sich-selbst-wartenden Maschine

Früher musste eine Maschine oder Anlage erst ausfallen, bis sie repariert wurde. Heute versprechen Systeme zur vorrausschauenden Wartung (Predictive Maintenance), dass Sie eine Störung vorhersagen, bevor sie tatsächlich eintritt. Damit können Ausfälle reduziert und Kosten gespart werden.

Systeme zur vorrauschauenden Wartung basieren auf einem vorausschauenden Ansatz. Der aktuelle Zustand der Anlage wird gemessen und beurteilt. In Verbindung mit entsprechenden Prognosemodellen können anschließend verhältnismäßig gut Ausfälle und Störungen prognostiziert werden. Das steigert die Qualität des Maschinenbetriebs und verlängert die Lebenszeit der Anlage. Zusätzlich werden die Verschleißmaterialkosten reduziert und die Produktion optimiert.

Die erfolgreiche Implementierung von Technologien zur vorrauschauenden Wartung steht und fällt mit der Qualität der Sensordaten. In einigen Industrien, darunter etwa die Windenergie-Erzeuger, konnten hier in den vergangenen Jahren große Erfolge erzielt werden. Mithilfe von Schwingungsanalysen sind Ausfälle von Windkraftanlagen sehr genau vorherzusagen und können durch den rechtzeitigen Verbau von Ersatzteilen verhindert werden.

Auf der anderen Seite tun sich Werkzeugmaschinenhersteller mit der vorrausschauenden Wartung noch immer schwer. Aufgrund der Komplexität ihrer Anlagen mit verschiedenen Bereichen, Baugruppen, ihren unterschiedlichen mechanischen, hydraulischen und oft nicht sichtbaren Einheiten, die perfekt aufeinander abgestimmt sein müssen, ist die Erhebung von Messdaten und die Auswertung in prädiktiven Modellen sehr schwierig.

Gleichzeitig erwarten Maschinenbetreiber, d.h. die Kunden der Maschinenbauer, Innovationen im Bereich der Wartung und Instandhaltung. Ziel ist es Ausfälle, Betriebskosten und Wartungsfenster zu verringern. Die Hersteller wiederrum versprechen sich von diesen Innovationen neue Geschäftsmodelle, wiederkehrende Umsätze und Wettbewerbsvorteile gegenüber ihren Marktbegleitern.

Self-Servicing Machines are even better with Partium

Praxisgerechte Lösungen schon heute einführen

Es gibt viele Optionen, um den Kunden Werkzeuge zu geben, die Ausfälle und Betriebskosten reduzieren. Auf dem Weg zur sich selbst-wartenden Maschine bietet sich bspw. die Einführung von digitalen Werkzeugen ein, die Mitarbeitern in Wartung- und Instandhaltung Zugriff auf alle kritischen Informationen liefern.

Beispiele dafür sind etwa mobile Applikationen auf Smartphone und Tablet, in denen Stücklisten, Maschinenakte, Dokumentationen uvm. enthalten sind. Hier können Mitarbeiter Störungen dokumentieren, defekte Bauteile einfach per Fotoerkennung identifizieren und unmittelbar nachbestellen.

Gleichzeitig sammeln Sie als Maschinenhersteller wichtige Daten:

  • Welche Teile gehen häufig kaputt?
  • Zu welchen Teilen wird die Dokumentation häufig aufgerufen?
  • Welche (inoffiziellen) Wartungsabläufe werden rund um die Maschine gelebt?

Alle diese Informationen sind nützlich, um prädiktive Datenmodelle zu entwickeln, mit denen in Zukunft (hoffentlich) Störungen vorhergesagt werden können. In der Zwischenzeit haben die Mitarbeiter in der Instandhaltung allerdings bereits digitale Werkzeuge in der Hand, die sich in der Praxis bewährt haben – und den Maschinenherstellern neue Umsätze bescheren.

Möchten Sie mehr über unsere Lösung zur Bauteilerkennung, bzw. unsere Ansätze zur Einführung von digitalen Werkzeugen in Wartung- und Instandhaltung erfahren?

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