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Bild: Getriebebau NORD GmbH & Co. KG
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Digitalisierung in der Antriebstechnik: Mehrwert aus Antriebsdaten

Digitalisierung in der Antriebstechnik: Mehrwert aus Antriebsdaten

Predictive Maintenance ist die konsequente Fortführung des Condition Monitoring mit dem Ziel die Maschinen und Anlagen proaktiv zu warten und Veränderungen zu erkennen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Gesamtanlageneffektivität zu erhöhen. Eine zustandsorientierte Instandhaltung ersetzt dabei die traditionelle zeitbasierte Instandhaltung.

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Verhindern, dass die Maschine stehen bleibt

Verhindern, dass die Maschine stehen bleibt

Die Digitalisierung von Fertigungsprozessen hat die Vernetzung der damit verbundenen Maschinen, Produktionsanlagen und Werkzeugen zur Folge. Das wirkt sich auch auf die Instandhaltung aus. Während in vielen Bereichen die präventive, vorbeugende Instandhaltung bis heute dominiert, verbreiten sich durch günstiger werdende Technologien zunehmend auch vorausschauende – sogenannte Predictive-Maintenance-Konzepte. Maschinenbauer, die ihren Kunden auf Basis der neuen Wartungsansätze einen Mehrwert bieten möchten, müssen dafür jedoch auf datenbasierte Geschäftsmodelle umsteigen. Diese nutzen integrierte IIoT-Plattformen, um die Daten von vernetzten Maschinen und Anlagen zu erfassen und zu analysieren.

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Bild: Weidmüller GmbH & Co. KG
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Industrial Service Plattform von Weidmüller

Industrial Service Plattform von Weidmüller

Mit steigendem Digitalisierungsgrad ergeben sich für Industrieunternehmen vielfältige Anwendungsszenarien und Effizienzsteigerungspotenziale durch die Nutzung von Daten. Immer mehr Daten aus Produktionsanlagen und -prozessen lassen sich erfassen, visualisieren und verknüpfen. Mit Industrial-IoT-Technologien entstehen durchgängige Kommunikationswege vom Sensor bis in die Cloud. 

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Vibrometer stellt Echtzeitdaten dar

Ein neues Feature des Laser-Vibrometers VibroGo von Polytec sorgt dafür, dass das tragbare Gerät Messdaten direkt auf dem Gerät speichern und diese live und zur nachträglichen Analyse auf dem Display oder per Webbrowser anzeigen kann.

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Bild: ©kinwun/stock.adobe.com
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Wie eine Field-Service-Management-Lösung die Kennzahlen im technischen Service verbessert

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Durch die Digitalisierung der Einsatzplanung von Servicetechnikern und der Auftragsabwicklung steht Serviceunternehmen heute eine große Menge an Daten zur Verfügung, die sie zur Auswertung und Verbesserung ihrer Servicequalität nutzen können. Über Dashboards lassen sich verschiedene Kennzahlen oder Key Performance Indicators (KPIs) übersichtlich darstellen. Welche und wie viele Kennzahlen ein Unternehmen zur Bewertung seiner Servicequalität heranziehen sollte, hängt von der Branche sowie von den angebotenen Produkten und Services ab. Folgende KPIs haben sich im Bereich des technischen Service bewährt und lassen sich über eine Field-Service-Management-Lösung einfach auswerten und verbessern. 

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Bild: ©alexeevich/stock.adobe.com
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Im After Sales stecken für viele Unternehmen große Herausforderungen, aber dort liegt auch ein großes Umsatzpotential. Somit stellt sich die Frage: Wie lässt sich das bestmöglich erschließen? So erfordert beispielsweise der Ersatzteilverkauf Wissen um die richtigen Instrumente, Prozesse und Logistik. Externe Experten bieten modulare und integrierbare Lösungen, die verschiedene Bereiche des Prozesses abdecken und mit denen Unternehmen ihren Gesamtprozess wirksam digitalisieren können.

Bild: Smartblick
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Mit einer neuen Software für die KI-gestützte Maschinendatenanalyse kann die unkomplizierte Produktionsplanung und -optimierung auch für kleine und mittlere Fertigungsunternehmen Realität werden. Agile Prozesse sind für die Verantwortlichen auf dem Shopfloor mittlerweile entscheidend für die Produktivität. Die Corona-Pandemie und der Krieg in der Ukraine zeigen deutlich, wie schnell sich ein Produktionsunternehmen auf neue Rahmenbedingungen einstellen muss. Nahezu unerlässlich dafür sind Software-Tools, die dabei unterstützen, den Ist-Zustand der Maschinen auszuwerten, in Echtzeit Störungen in der Produktion aufzuspüren sowie Potentiale für Optimierungen zu erkennen. Um informierte strategische Entscheidungen zu treffen, müssen alle zur Verfügung stehenden Daten des Maschinenparks und der Prozesse ausgewertet werden.

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