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Predictive Maintenance – Wartung 4.0

Juli 2016
29
Autor: Theodora Laser
Firma: Verein Deutscher Werkzeugmaschinenfabriken e.V.
Predictive Maintenance – Wartung 4.0

Die Wartung einer Maschine erfordert Sorgfalt und Geduld. Vorrangig braucht es jedoch eins: Zeit. Es erfordert Zeit die Geräte zu pflegen. Es erfordert Zeit bei Ausfällen die Probleme zu finden. Es erfordert Zeit Defekte zu beheben. Diese wertvolle Zeit kann für Firmen sehr teuer werden. Daher verwundert es nicht, dass die Wartung auch in der Smart Factory ein entscheidender Faktor bleibt. Durch Analysen und Big Data wird dieser Bereich, auch Predictive Maintenance (PM) genannt, künftig jedoch intelligenter. Ausfallzeiten sollen so reduziert und Kosten gespart werden.

Es klingt fast zu gut um wahr zu sein. Systeme die sich selbstständig melden, wenn etwas nicht in Ordnung ist. Genau das ist der Kern von Predictive Maintenance. Mittels einer entsprechenden Datenbasis und Big-Data-Systemen, Sensoren und Analysen wird es möglich vorherzusagen wo und wann ein Defekt auftritt und wie dieser proaktiv zu beheben ist. Durch eine softwarebasierte Mustererkennung werden die erhoben Daten ausgewertet. Aus dem Vergleich der gesammelten Betriebsdaten filtert das System Indikatoren heraus, die auf einen bevorstehenden Fehler hinweisen.

Die Einführung eines PM-System erfordert jedoch eine gründliche Auseinandersetzung mit den eigenen Fertigungsprozessen. In einem Interview erklärte Jan Kolbe, Referent für Smart Service Solutions bei Bosch Service Solutions, dass die Vorarbeit entscheidend für eine erfolgreiche Predictive Maintenance ist. Schnittstellen sollten genau definiert, und alle Eventualitäten und Prozesse in einem Maßnahmenplan festgehalten werden. Dabei ist es wichtig die problematischen Bereiche zu identifizieren und zu klassifizieren. Hierbei sollten möglichst viele Fragen bereits berücksichtigt werden. Sind die Systeme die durch PM instand gehalten werden in andere Systeme eingebunden? Erfüllen die Maschinen und Geräte die Voraussetzungen für eine PM-Lösung? Wo ist der Einsatz sinnvoll? Wie erfolgt die Datenanalyse? Welches Backend-System soll verwendet werden? Soll es als Cloud-Service eingerichtet werden und wenn ja, wo wird diese Cloud gehostet?

Das Thema fasziniert vor allem, da sich damit die Gesamtbetriebskosten signifikant reduzieren lassen. Kein Wunder, dass PM bereits viel Beachtung fand und findet. So zuletzt auf der Hannover Messe Anfang Mai 2016. Die Sonderschau Predictive Maintenance 4.0 war hierbei so erfolgreich, dass das Thema auf der MDA (Motion, Drive & Automation) 2017 erneut aufgenommen wird. Beispiele aus der Praxis, wie intelligente Windgetriebe, die gläserne Werkzeugmaschine oder skalierbare Predictive Maintenance Modelle, die schrittweise angepasst werden können, überzeugten die Besucher.

Teilen Sie Ihre Meinung zu diesem Thema mit uns. In unserem Projekt MENSCHEN/ MASCHINEN/ MÄRKTE – Die Werkzeugmaschinen-Welt im Jahr 2041 werden verschiedene Thesen zu diesem und weiteren Themen erörtert. Wir freuen uns auf Ihre Ideen!

 

Bildquelle: Fotolia/ XtravaganT

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