Die Herausforderung
Vermeidung von Ausfallzeiten und damit verbundenen Verlusten
In der verarbeitenden Industrie kommt es häufig zu plötzlichen Ausfallzeiten aufgrund von unerwarteten Maschinenausfällen. Jede Stunde, in der die Produktion stillsteht, kann zu Verzögerungen, verschwendeten Ressourcen und erheblichen Umsatzeinbußen führen – oft in Millionenhöhe.
Traditionell verfolgte die Wartung einen reaktiven Ansatz – sie wurde repariert, wenn etwas kaputt war – oder einen präventiven Ansatz – Wartung in festen Intervallen. Diese beiden Ansätze stellen die Hersteller jedoch vor handfeste Probleme.
Da die Produktionsmaschinen immer komplexer werden, benötigen Unternehmen intelligentere, datengesteuerte Lösungen zur Überwachung ihrer Anlagen – und das Aufkommen des IoT macht es möglich.
Überprüfung der verfügbaren Lösungen
In der Vergangenheit haben sich die Hersteller in der Regel auf einen dieser Ansätze verlassen:
#1: Reaktive Wartung
So einfach es auch klingt, reaktive Wartung führt oft zu längeren Ausfallzeiten, da Reparaturen erst nach einem Ausfall erfolgen. Diese Unvorhersehbarkeit hat erhebliche Auswirkungen auf die Produktionspläne und treibt die Kosten in die Höhe.
#2: Planmäßige vorbeugende Wartung
Obwohl sie sicherer sind als reaktive Methoden, beinhalten präventive Methoden die Wartung von Maschinen in festen Intervallen, unabhängig von deren Zustand. Dies führt oft zu höheren Wartungskosten und Ressourcenverschwendung.
#3: Manuelle Inspektionen und Diagnose
Manuelle Überprüfungen des Maschinenzustands sind in kleinen Produktionsstätten noch überschaubar, aber sie werden zur Belastung, wenn Unternehmen ihre Produktionslinien ausbauen. Sie sind arbeitsintensiv, fehleranfällig und bieten nicht die Zuverlässigkeit und Kosteneffizienz, die moderne Hersteller benötigen.
Die Lösung
IoT + ML + Datenanalyse für automatisierte Wartung
Die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance, PdM) ist ein entscheidender Faktor, denn sie ermöglicht es den Herstellern, den Zustand ihrer Maschinen kontinuierlich zu überwachen und Wartungsarbeiten nur bei Bedarf einzuplanen.
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Wenn Hersteller IoT-Sensoren einsetzen,
erhalten sie Zugang zu Produktionsdaten wie Temperatur, Vibration, Energieverbrauch usw. Sie können diese Informationen nutzen, um den Zustand der Produktionsmaschinen zu überwachen.
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ML-Modelle und Datenanalyse verwenden,
PdM-Tools analysieren historische und Echtzeitdaten, um Leistungsabfälle zu erkennen und rechtzeitig einzugreifen, bevor die Probleme eskalieren.
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Durch die Integration des IoT in bestehende ERP- und Wartungsmanagementsysteme,
erhalten die Hersteller eine Plattform zur Verfolgung des Maschinenzustands und zur Planung der Wartung.
So können sie ihre Bemühungen darauf konzentrieren, wo und wann sie am dringendsten benötigt werden, um Ausfallrisiken zu minimieren und die Wartungsabläufe zu optimieren.
Vorausschauende Wartung in der Fertigung: Ergebnisse
Die Umsetzung der vorausschauenden Wartung liefert beeindruckende Ergebnisse.
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Erstens reduziert es sichtbar die Ausfallzeiten
im Durchschnitt zwischen 30% und 50% – dank der frühzeitigen Erkennung potenzieller Ausfälle und der Überwachung des Zustands der Maschinen.
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Zweitens: Die Wartungskosten sinken um etwa 20-40%.
dank optimierter Wartungspläne, zunehmender Prozessautomatisierung und geringerer Abhängigkeit von Notreparaturen.
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Drittens erhöht sich die Lebensdauer der Geräte durch eine rechtzeitige Wartung, die sich am tatsächlichen Bedarf orientiert.
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Schließlich werden die Produktionspläne zuverlässiger,
Steigerung des Gesamtdurchsatzes und pünktliche Erfüllung der Kundennachfrage.
Sobald sich das PdM-Pilotprojekt bewährt hat, weiten die Hersteller ihre vorausschauenden Wartungsprogramme in der Regel auf weitere Maschinen aus, um die Konsistenz in allen Werken zu gewährleisten.
Robustere KI-Algorithmen helfen dabei, die Produktionsabläufe weiter zu optimieren, indem sie neue Effizienzpotenziale aufspüren, wie z. B. die Reduzierung des Energieverbrauchs und die Förderung der Nachhaltigkeit.
