Predictive Maintenance

Bild: Analog Devices GmbH
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Warum vorausschauende Wartung?

Warum vorausschauende Wartung?

Allein in Fabriken in den USA entstehen pro Jahr ungeplante Ausfallzeiten von 14 Millionen Stunden. Die Ursache dafür, Systemfehler, bescheren der Industrie Kosten in Milliardenhöhe. Um solche Szenarien zu verhindern,
nutzen Fabriken in der Regel einen teuren manuellen Ansatz: Experten sammeln Daten, um den Zustand der
Anlagen zu beurteilen. Auch kommen oft Sensorlösungen zum Einsatz, die jedoch nicht alle möglichen Ausfälle zuverlässig erkennen können. Mehr Potenzial versprechen Systemlösungen für die vorausschauende Wartung.

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Bild: ©Andrey Popov/stock.adobe.com
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Predictive Maintenance: die Kristallkugel im Datacenter

Predictive Maintenance: die Kristallkugel im Datacenter

Kommt es zu Ausfällen oder Störungen im Datacenter, hat das häufig enorme negative Auswirkungen. Oftmals sind defekte Komponenten schuld – ob durch Überhitzung oder weil die Teile einfach schon zu alt sind. Wie praktisch wäre es, wenn Wartungen vorhergesagt werden könnten und sich Ausfallzeiten damit verhindern lassen? Predictive Maintenance gleicht einem Blick in die Kristallkugel. Ziel ist es, mit Monitoring zukünftigen Wartungsbedarf vorherzusehen, effektiver zu gestalten, Störungen zu vermeiden und langfristig Kosten zu senken.

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Bild: Smartblick
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Software für KI-gestützte Maschinendatenanalyse

Software für KI-gestützte Maschinendatenanalyse

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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Bild: ©Gorodenkoff/stock.adobe.com
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Verschleiß überwachen, Schäden vorbeugen

Verschleiß überwachen, Schäden vorbeugen

Nicht nur Motoren und Pumpen sind in Produktionsanlagen dem Verschleiß unterworfen, sondern auch die Datenleitungen der Maschinen- und Anlagennetzwerke einschließlich der Kabel und Stecker. Dauernde Wechselbiegebeanspruchungen, Erschütterungen sowie Oxidation und Korrosion lassen der Alterung und dem Verschleiß ungehinderten Lauf. Doch während der mechanische Verschleiß mit den Sinnesorganen analog wahrnehmbar ist, macht sich der Verschleiß einer Datenleitung erst im Extremfall bemerkbar: dem Ausfall. Um dem entgegenzuwirken, sind intelligente managed Switches vonnöten, mit denen der physikalische Zustand der Datenleitung digitalisiert und somit sichtbar wird.

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Bild: Universität Stuttgart IFF / Fraunhofer IPA, Foto: Rainer Bez, Heike Quosdorf
Bild: Universität Stuttgart IFF / Fraunhofer IPA, Foto: Rainer Bez, Heike Quosdorf
OS + KI = Smart Factory?

OS + KI = Smart Factory?

Predictive Maintenance, also die vorausschauende Wartung von Maschinen auf Basis erfasster Prozess- und Anlagendaten, hat sich bei großen Firmen längst etabliert. Sie ermöglicht präventive Problembehebung für die Produktionssysteme von morgen und hilft Betrieben, effizienter zu planen, Ressourcen zu schonen und letztlich wirtschaftlich erfolgreicher zu sein. Dieser Erfolg lässt sich sogar messen.

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Bild: ©Gorodenkoff/istockphoto.com / Amiral Technologies
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Software für vorausschauende Wartung

Software für vorausschauende Wartung

Mit seiner neuen Software für vorausschauende Wartung 2.2 will Amiral Technologies Industrieunternehmen ein Werkzeug an der Hand geben, um Maschinenstillstände vorausschauend zu planen. Mithilfe der DiagFit-Software soll der Nutzer während des gesamten Prozesses die erkannten Anomalien interpretieren und die Entscheidungsprozesse der Technologie kontrollieren können.

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Bild: ©Gorodenkoff/stock.adobe.com
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Paradigmenwechsel: Im neuen Zeitalter der Wartung

Paradigmenwechsel: Im neuen Zeitalter der Wartung

Predictive Maintenance setzt sich in immer mehr Unternehmen durch, denn sie bietet die Möglichkeit, Wartung proaktiv zu gestalten und Defekte zu vermeiden. Noch stehen viele Unternehmen vor Hürden bei der Umsetzung. Viel mehr als nur neue Technologie werde ein Umdenken aller an der Wartung beteiligten Prozesse gebraucht. Lukas Göck, tätig im Produktmanagement Test & Measurement bei Reichelt Elektronik, erklärt, wie Unternehmen für diesen Übergang die richtige Strategie finden können.

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Bild: Wittenstein SE
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Enabling für 
digitalisierte Maschinen

Enabling für digitalisierte Maschinen

Immer smarter statt immer schneller – die Digitalisierung im Maschinenbau führt bei Herstellern und Anwendern zu einem Paradigmenwechsel. Der Verpackungsmaschinenbauer Koch Pac-Systeme trägt mit seinen digitalen Serviceprodukten dieser Entwicklung Rechnung. Im Predictive Pack zur Überwachung von Verschleißteilen setzt das Unternehmen auf smarte Getriebe und den Service von Wittenstein.

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Bild: Fraunhofer-Institut IGD/©angkhan/stock.adobe.com
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Ob autonomes Fahrzeug in der Intralogistik oder Werkzeugmaschine in der industriellen Fertigung: Fehler und Ausfälle einzelner Geräte und Komponenten sind nicht immer zu vermeiden. Deren Wahrscheinlichkeit einzuschätzen und den Aufbau technischer Systeme hinsichtlich ihrer Betriebs- und Prozesssicherheit zu verbessern, ist daher umso wichtiger. Mit proSvift entwickelten Forschende des Fraunhofer IGD ein neues Analysewerkzeug, das auf einer probabilistischen Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) basiert und intuitiv steuerbar ist. Anwender sollen so Produktionsausfälle, kritische Auswirkungen und Folgekosten reduzieren können.