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Predictive Maintenance

Predictive Maintenance

Im richtigen Moment handeln.

Wenn es um Wartung geht, unterliegen Maschinen und Anlagen meistens einem festen Zyklus. Das suggeriert Zuverlässigkeit und Sicherheit. Allerdings wissen erfahrene Instandhalter: Ein fester Zyklus wird den Anforderungen im Produktionsalltag nicht wirklich gerecht. Er nimmt keine Rücksicht auf tatsächliche Beanspruchung oder Belastungen. Fixe Wartung in immer gleichen Abständen kann bedeuten, dass Bauteile viel zu häufig getauscht werden oder aber auch zu spät. Beides erhöht die Kosten. Mit Predictive Maintenance kann die Wartung an den wirklichen Bedarf herangeführt werden. So senken Sie Kosten und machen die Produktion wesentlich smarter.

Was ist Predictive Maintenance?

Industrie 4.0 und Smart Factory verlangen neue Ideen für höhere Effizient. Predictive Maintenance – vorausschauende Wartung – ist ein zukunftsorientiertes Konzept, das bereits heute produktiv eingesetzt werden kann. Predictive Maintenance gibt einen Ausblick in die Zukunft einer Maschine. Auf Basis von Erfahrungsdaten und Lernmodellen werden Vorhersagen getroffen, wann eine Maschine gewartet oder ein Bauteil getauscht werden muss. Vorausschauende Wartung sammelt im laufenden Betrieb kontinuierlich Daten und analysiert sie. Das System lernt so beständig dazu und ermöglicht es, Live-Daten über ein Modell zu interpretieren. So lassen sich starre Wartungszyklen durch individuelle Termine für jede Maschine und jede Komponente ersetzen. Die Analyse und die Erstellung der Modelle kann direkt im Unternehmen On Premise erfolgen oder über einen Dienst in der Cloud.

Predictive Maintenance kann zwar nicht immer 100 % exakte Aussagen für die Zukunft treffen, aber sehr gute Hinweise für den besten Zeitpunkt einer Wartung liefern.

zenon und Predictive Maintenance

zenon eignet sich – zum Beispiel in Verbindung mit Azure Machine Learning von Microsoft – sehr gut für ein Predictive Maintenance System. Der mögliche Ablauf:

  1. zenon erfasst Sensordaten in Echtzeit.
  2. zenon kommuniziert mit Azure Machine Learning oder einer vergleichbaren Anwendung und sorgt zusätzlich für die dauerhafte Speicherung der Daten.
  3. In der externen Anwendung werden diese Daten für maschinelles Lernen benutzt. Das System erweitert beständig seine Erfahrung und lernt dazu.
  4. Auch die Modellbildung erfolgt in der externen Anwendung: Wann braucht welche Maschine oder Komponente auf Basis der vorliegenden Daten welche Eingriffe?
  5. zenon übernimmt das Modell und bildet es im SCADA-System ab. Entsprechende Interaktionen werden geplant und im User-Interface kommuniziert.

zenon Predictive Maintenance: Flexibler für mehr Wettbewerbsfähigkeit

Wartung zum richtigen Zeitpunkt bringt eine Reihe von Vorteilen gegenüber fixen Zyklen. Vor allem: Die Maschine kann entsprechend ihrer Beanspruchung gewartet werden. Höhere Belastung wird Wartungszeiträume verringern und so Maschinenschaden vorbeugen. Geringere Belastung wird den Wartungszeitpunkt nach hinten verschieben und so unnötige Kosten und Stillstände ersparen. Damit können Ersatzteile zum richtigen Zeitpunkt in der richtigen Menge bestellt und Technikerstunden optimal geplant werden.

 

Predictive Maintenance kann Ihr perfekter erster Schritt zur Smart Factory werden. Starten Sie noch heute mit Ihrer E-Mail an sales@copadata.com. Wir teilen unser Know-how gerne mit Ihnen!