Wie werden Daten zur Prädiktiven Wartung richtig genutzt?
Jeder Produktionsprozess, der mit Maschinen zu tun hat, ist mit Wartung verbunden. Beim Kauf von Industrieanlagen gibt der Hersteller in der Regel Informationen über die empfohlene Häufigkeit der vorbeugenden Wartung an, um die ordnungsgemäße Funktion während der gesamten Lebensdauer zu gewährleisten. Viele dieser Informationen werden durch reine Labortests gewonnen. Die Festlegung des in der Praxis idealen Zeitpunkts für die vorbeugende Wartung ist jedoch ein komplexer Prozess. Darüber hinaus machen aufgrund der Besonderheiten jedes Unternehmens, der intensiven Nutzung bestimmter Teile, sowie durch Unfälle verursachte Mängel eine Anpassung der Wartung an die Bedürfnisse der Anlagen erforderlich.
Es wird geschätzt, dass etwa 30% der vorbeugenden Wartung unnötig ist, z.B. bei Eingriffen an der Ausrüstung, welche sogar die spätere Leistung beeinträchtigen können, weil sie entweder die Demontage von Teilen oder das Stoppen eines ganzen Prozesses erfordern, was sich direkt auf die Produktionskosten und die Umwelt auswirkt, wenn dadurch Ausschuss entsteht oder es sich gar um umweltschädliche Produkte wie Öle, Emulsionen usw. handelt.
Trotz aller Bemühungen kommt es immer wieder zu Situationen, die das Unternehmen dazu zwingen, den gewohnten Betrieb der Maschinen zu stoppen. Diese Art von unerwarteten Stopps ist meist auf spontane mechanische Defekte zurückzuführen.
Unser Versprechen:
Wir gewährleisten das ordnungsgemäße Funktionieren des Equipments auch während langer Arbeitstage, indem wir über 90% der unerwarteten und ungeplanten Stopps aufgrund Verschleiß der Ausrüstung bereits im Vorfeld vermeiden.
Wie berechnet man die perfekte prädiktive Wartung?
Wir verfügen über Systeme, die eine effektive und tatsächlich vorausschauende Instandhaltung auf Grundlage von Daten und unter Verwendung der besten Technologien und Werkzeuge der vorbeugenden Instandhaltung gewährleisten. Ausfallzeiten, Überlastungen bei anormalen Prozessen, Wetterbedingungen und andere Aspekte werden berücksichtigt, um auf Grundlage vergangener Vorkommnisse einen Indikator für den aktuellen Zustand der Komponenten der Ausrüstung zu liefern. Diese Informationen werden schließlich anhand interaktiver Dashboards visualisiert, die den tatsächlichen Zustand des Equipments anzeigen und so die Festlegung eines effizienten, auf die tatsächlichen Bedürfnisse der Ausrüstung abgestimmten Wartungsplans ermöglichen.
Was sind die Unterschiede zwischen vorausschauender und vorbeugender Instandhaltung?
Beide basieren auf den Informationen der Teams, um den besten Zeitpunkt für eine Änderung zu definieren, wobei insbesondere die unnötigen Prozesse und die unerwarteten Unterbrechungen reduziert werden. Es gibt jedoch etwas, das sie unterscheidet und es ratsam macht, mit beiden gleichzeitig zu arbeiten – die Analyse der Verbindung zwischen den von den Teams gelieferten Daten.
Was ist vorbeugende Wartung? Ihr Ziel ist es, den korrekten Betrieb von Komponenten zu überwachen und sicherzustellen, die keinen geplanten Austauschprozess haben, wie z.B. Kugellager, Pneumatikventile, Greifer usw., um unerwartete Stopps im Voraus zu vermeiden. Die prädiktive oder vorausschauende Wartung hat zusätzlich einen sehr wichtigen Faktor: Die Korrelation der Variablen, mit der bestimmt und quantifiziert werden kann, wie groß die Verschlechterung im Prozess ist und ab welchem Grad sich tatsächlich ein Einschreiten lohnt.
Unsere Prädiktiven Techonologien für ihr Unternehmen!
Für die vorausschauende Wartung von Hardware, beispielsweise auf Grundlage des maschinellen Lernens, ist eine andere Art von Informationen erforderlich, die komplexer ist als die, die bei der rein vorbeugenden Wartung verwendet wird. Es muss die Wahrscheinlichkeit der Ausfälle verursachenden Wirkungen und deren Korrelationen miteinbezogen werden.
Für diese Art der Berechnung auf Grundlage mathematischer Modelle und Algorithmen verfügen wir bei LIS-Solutions über eine eigene Abteilung, die die besten prädiktiven Technologien in der Instandhaltung kombiniert. Dadurch liefern wir unseren Kunden eine globale Sicht auf Ihre Daten. Wir verstehen Ihre Prozesse und wie das Zusammenspiel der Informationen Ihrer gesamten Anlage einen Mehrwert in Ihrer Wertschöpfungskette schaffen kann.
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