Predictive Maintenance

Smart gewartet zur richtigen Zeit

Mit der Big-Data-Technologie Advanced Analytics lassen sich komplexe Zusammenhänge exakt analysieren und auf die Zukunft hochrechnen. Die Produktion ist nur eines von mehreren möglichen Gebieten, wo vorausschauende Wartung zum Einsatz kommt.

Predictive Maintenance macht die Fertigung smarter und reduziert Kosten sowie die Gefahr von Ausfällen. © Copa-Data

Wann ist der optimale Zeitpunkt für die Wartung einer Produktionsanlage? Hierfür können inzwischen zuverlässige Daten herangezogen werden, auf deren Basis sich die Wartung vorausschauend steuern lässt. Predictive Maintenance ist das Schlagwort. Die Anwendung basiert auf Advanced Analytics, einer Big-Data-Technologie, bei der sich Zukunftsszenarien ableiten lassen.

Bisher unterlagen Maschinen und Anlagen einem festen Wartungszyklus, der irgendwann einmal bestimmt worden ist. Allerdings richtet sich die tatsächliche Beanspruchung einer Maschine normalerweise nicht nach festgelegten Zeiten und Abständen, sondern nach individuellen Kriterien wie etwa: Wozu ist die Maschine im Einsatz? Wie alt ist sie? Ein Wartungszyklus in immer gleichen Abständen wird dieser Tatsache nicht gerecht. Mit Predictive Maintenance lässt sich die Wartung einer Maschine nach ihrem tatsächlichen Instandhaltungsbedarf steuern. Zu diesem Zweck werden im laufenden Betrieb Daten gesammelt und analysiert. Auf Basis dieser Datensätze lernt das System fortlaufend dazu und ermöglicht es, Live-Daten über ein Modell zu interpretieren. So lassen sich für Maschinen und Komponenten individuelle Instandhaltungstermine definieren. Das macht die Fertigung smarter und reduziert die Gefahr von Ausfällen.

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Ein Einsatzgebiet von Advanced Analytics ist die Herstellung von Abfüll- und Verpackungslösungen. So werden bestimmte Prozessparameter von Maschinen und Anlagen überwacht, um schon im Vorfeld Qualitätsabweichungen feststellen zu können. Die Steuerung kann dabei die Softwareplattform Zenon von Copa-Data ermöglichen, mit der sich die erhobenen Daten visuell aufbereiten und analysieren lassen. Dadurch können wertvolle Informationen gewonnen werden: Der Verschleiß einer Flaschenbeschichtungsstation lässt sich frühzeitig erkennen und die Instandhaltungstermine entsprechend im Voraus geplant werden. Eine weitere Einsatzmöglichkeit ist die Klassifizierung von Ereignissen nach Schweregrad. Handelt es sich um eine reine Warnung – oder ist von einer kritischen Störung auszugehen?

Daneben wird Advanced Analytics im Ressourcen-Management sowie in der Produktionsplanung eingesetzt. Aus den erfassten Daten einer Produktionsanlage lässt sich ein Bild über den Ressourcen-Verbrauch erstellen – nicht nur für die Vergangenheit, sondern hochgerechnet bis zum Ende des Abrechnungszeitraums.

Ein weiteres Einsatzgebiet ist die Prozessoptimierung. Um das Produktionsergebnis einer Maschine zu verbessern, gilt es zunächst zu identifizieren, wie sich einzelne Parameter auf den Produktionsprozess auswirken. Dieser Prozess lässt sich mithilfe von Advanced Analytics stark beschleunigen, da die Technologie es ermöglicht, Korrelationen zwischen einzelnen Werten und Datenpunkten zu ermitteln. as

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