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Predictive Maintenance

Setzen Sie mit Predictive Maintenance ein Szenario um, das Ihnen nicht nur den rechtzeitigen Zeitpunkt für einen notwendigen Wartungseingriff in einer Anlage ermittelt, sondern auch den betriebswirtschaftlich optimalen – So minimieren Sie Stillstandzeiten und reduzieren unnötige Personal- und Serviceressourcen.

Erkenntnisse und Prognosen in der Produktion gewinnen und daraus Mehrwerte schaffen

Predictive Maintenance - oder vorausschauende Wartung - dient dazu, Ausfallzeiten von Maschinen und Anlagen durch proaktive Wartung zu minimieren. Durch die Analyse von historischen und aktuellen Messwerten und exogenen Daten der direkten Maschinenumwelt kann bestimmt werden, aufgrund welcher kritischen Zustände der Maschine Ausfälle oder Qualitätsminderungen eintreten werden. So können sich Störungen vorhersagen lassen und es eröffnet sich die Möglichkeit, diese gezielt zu vermeiden, bevor diese eintreten. Wenn so ermittelte Wartungszeitpunkte mit Informationen aus anderen Systemen kombiniert werden – etwa mit den Aufträgen aus dem SAP –, dann lässt sich auch ein betriebswirtschaftlich optimaler Zeitpunkt für einen Wartungseingriff bestimmen.

Predictive Maintenance bietet daher folgende Mehrwerte:

  • Optimierung der Wartungsintervalle
  • Mitarbeitereinsatz effizienter gestalten
  • Reduzierung der Stillstandzeiten, Verbesserung von Anlagen- und Produktperformance
  • Identifikation von Fehlerursachen und Ereignissen
  • Aufdecken von Anomalien im Datenbestand

Das Prinzip

Um eine verlässliche Vorhersage von Störungen treffen zu können, müssen große Datenmengen über IoT-Technologien (z. B. Maschinendaten, Sensorik) gesammelt und ausgewertet werden. Dabei ist die Qualität der Daten und deren Zusammenhang mit dem Ausfall entscheidend. In einem ersten Schritt muss daher analysiert werden, welchen Einfluss die einzelnen Messwerte auf einen Ausfall haben. Das kann zum Beispiel ein Anlagenparameter oder die Umgebungstemperatur sein. Diese Erkenntnisse fließen dann in ein Machine Learning Modell ein, das die Wahrscheinlichkeit und die Zeit bis zum nächsten Ausfall prognostiziert. Dabei kann auch die Erfahrung Ihrer Mitarbeiter (z.B. Domänenwissen) genutzt werden.

Maschinenführer oder Techniker können die Ergebnisse der Vorhersage in einem Dashboard übersichtlich und aussagekräftig interpretieren und handeln. So können die Wartungen oder Reparaturen optimal eingeplant werden. Zusätzlich gibt es Benachrichtigungen (z.B. per E-Mail oder auf das Handy) bei akuten Problemen.

Predictive Maintenance mit All for One

Die All for One unterstützt Ihr Unternehmen im Bereich Predictive Maintenance von A bis Z, aus einer Hand und mit einem vollumfänglichen und nachhaltigen Konzept mit dem Ziel diese Mehrwerte zu erreichen. Dabei unterstützen wir zusätzlich mit folgenden Leistungen:

  • Business Case Development: Wo gibt es konkrete und messbare Mehrwerte?
  • Use Case Development: Wie können die Business Cases praktisch umgesetzt werden?
  • Konzeption Ihres Gesamtsystems: Wie kann das System aufgebaut werden?
  • Sensoranbindung: Wir unterstützen bei der Sensorauswahl und deren Anbindung
  • Edge Device: Von der Auswahl der Elektronik bis zur Umsetzung der Software; Retrofitting
  • Cloud: Geräte- und Benutzermanagement, Datenspeicherung, Anbindung der Schnittstellen in Bestandssysteme
  • Qualitätssicherung, Datenanalyse und sinnvolle Aufbereitung der Daten
  • Anwendung von Machine Learning Algorithmen zur Erzeugung von Prognosen und aussagekräftigen Insights (z. B. Korrelationen und Vorhersagen über Wartung, Verschleiß, etc.)
  • Visualisierung: Vom Web-Portal über Dashboards bis zur Smartphone-App
  • Betrieb: Go-live, Weiterentwicklung, Support

IoT besteht aus komplexen, ineinandergreifenden Komponenten, die Erfolge nachhaltig generieren. Die All for One basiert auf diesem Prinzip und etabliert mit Ihnen zusammen ein werthaltiges IoT-System in Ihrem Unternehmen.

Robin Richter, Solution Expert bei Avantum

Wer kann von Predictive Maintenance profitieren?

Hersteller von intelligenten und vernetzbaren Produkten, die im Feld überwacht werden sollen

  • Der Status der Geräte im Feld kann kontinuierlich in Echtzeit überwacht werden, verlässliche Vorhersagen über Ausfälle oder andere Kenngrößen können getroffen werden
  • Live-Status und Analyse der aktuellen Zustände
  • Analyse von Zusammenhängen zwischen Produktausfällen und anderen Parametern (z.B. Umgebungstemperatur, Stromaufnahme)

Betreiber von Fertigungsanlagen, die ihre Anlagen optimieren bzw. genauer „kennenlernen“ wollen

  • Der Status von Anlagen kann in Echtzeit überwacht werden, verlässliche Vorhersagen über Ausfälle oder andere Kenngrößen sind machbar
  • Live-Status und Analyse der aktuellen Zustände
  • Analyse von Zusammenhängen zwischen Produktionsproblemen, Ausschüssen etc. und anderen Parametern (z. B. Umgebungstemperatur, Stromaufnahme)

Die Vorteile auf den Punkt gebracht

a) Für Betreiber von Fertigungsanlagen:

  • Optimierung von Instandhaltungsprozessen, Minimierung von Stillständen
  • Kostensenkungen: Reduzierung von Material und Personalaufwänden
  • Bestimmung der betriebswirtschaftlich optimalen Zeitpunkte für Wartungseingriffe

b) Für Hersteller von intelligenten und vernetzbaren Produkten, die im Feld überwacht werden sollen

  • Sie lernen Ihre Maschine/Ihr Produkt bzw. deren Performance im Zeitablauf (noch) besser verstehen (Produktoptimierungen, Up-Selling und Potenzialerhebung für zukünftige Produkte/Business Cases möglich)
  • Erhöhte Kundenbindung durch Schaffung von Mehrwerten für Ihre Kunden
  • Kosteneinsparungen
  • Schaffung von USPs

c) Weitere Vorteile:

  • Individuell auf Ihre Anforderungen angepasstes Projekt
  • Unterstützung vom Business Case über die Umsetzung bis zum Betrieb durch die All for One Group
  • Die Umsetzung erfolgt phasenweise mit Exit-Möglichkeiten
  • Die Datenanalyse kann auf bestehende Daten angewendet werden
  • Anbindung an Ihre bestehende IT-Infrastruktur möglich (Cloud, On-Premise, SAP)

Durch das breite Know-how der All for One Group von der Sensorauswahl /Maschinendatenanbindung über Datenspeicherkonzepte, Datenanalyse und Machine Learning bis zur Visualisierung der Ergebnisse und Integration in bestehende Systeme können wir individuell von der Business Case Entwicklung bis zum laufenden Betrieb unterstützen. Natürlich berücksichtigen wir Ihren aktuellen Projektstatus und Ihr individuelles Setup.

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