Effiziente Prognose von Maschinenausfällen — Predictive Maintenance

Predictive Maintenance: Schlüssel zur Minimierung von Ausfällen

Predictive Maintenance, also die vorausschauende Wartung, ermöglicht es KMUs, potenzielle Maschinenausfälle zu erkennen und zu vermeiden, bevor sie eintreten. Durch den Einsatz datenbasierter Vorhersage-Methoden kann die Lebensdauer von Anlagen verlängert und deren Verfügbarkeit erhöht werden.

Vorausschauende Analyse als Basis

Die vorausschauende Analyse stützt sich auf Sensordaten und historische Leistungsdaten, um die Betriebsbedingungen der Anlagen kontinuierlich zu überwachen. Indem Anomalien frühzeitig erkannt werden, lassen sich drohende Ausfälle zuverlässig vorhersagen. Ein KMU kann durch den Einsatz von Sensoren an kritischen Stellen, wie Lagern oder Motoren, rechtzeitig auf Abweichungen von Normalwerten reagieren.

Integration ins Tagesgeschäft

Die Implementierung von Predictive Maintenance in den Betriebsalltag erfordert keine vollständige Umstrukturierung. In den meisten Fällen lässt sich die bestehende Infrastruktur erweitern. Ein Beispiel: Ein mittelständischer Fertigungsbetrieb installierte Temperatursensoren an seinen CNC-Maschinen. Die so gewonnenen Daten flossen direkt in ein Software-Tool, das Wartungspläne dynamisch anpasste und somit teure Stillstände verhinderte.

Typische Fehler und Korrekturen

Ein typischer Fehler ist das Ignorieren von Schulungsbedarf. Mitarbeitende sollten in der Nutzung und Interpretation der Daten geschult werden. Ohne ausreichendes Wissen könnte das tatsächlich Potenzial einer Lösung schnell ungenutzt bleiben. Eine Schulungsmassnahme sorgt für eine höhere Akzeptanz und bessere Anwendung der Technologie.

Ein weiterer Fehler ist die unvollständige Datenerfassung. Nur ein lückenloses Monitoring erlaubt zuverlässige Vorhersagen. Durch regelmässige Systemüberprüfungen lässt sich sicherstellen, dass alle relevanten Daten korrekt erfasst werden.

Eine Handlungsanleitung: 14-Tage-Plan

Tag 1-3: Bestandsaufnahme

Machen Sie eine Erhebung bestehender Anlagen und deren Ausfallhistorie.

Identifizieren Sie kritische Maschinen oder Prozesse.

Tag 4-6: Auswahl der Technologien

Wählen Sie geeignete Sensoren und eine Software-Lösung, die entsprechend Ihrer Bedürfnisse skaliert.

Tag 7-9: Schulungsplan aufstellen

Legen Sie einen Plan zur Schulung Ihrer Mitarbeitenden fest.

Stellen Sie sicher, dass alle Anwender grundlegendes Verständnis über Predictive Maintenance erlangen.

Tag 10-12: Pilotprojekt starten

Installieren Sie die Technologie an einer ausgewählten Maschine.

Beobachten Sie die sofortigen Ergebnisse und optimieren Sie bei Bedarf.

Tag 13-14: Evaluierung und Ausweitung

Analysieren Sie die ersten Daten und fassen Sie Erkenntnisse zusammen.

Entscheiden Sie über die Ausweitung auf weitere Maschinen und passen Sie den Wartungsplan entsprechend an.
Durch diese Schritte wird der Übergang zu einer vorausschauenden Wartungsstrategie in Ihrem Betrieb erleichtert, wodurch Betriebsausfälle signifikant reduziert werden können.