Mit Predictive Maintenance zum Erfolg

Predictive Maintenance hilft uns zu erkennen wann, an welcher Maschine Wartungen vorgenommen werden müssen, um die Produktion in Stand zu halten und möglichst wenig Unterbrechungen zu erzeugen.

Ein Pojekt mit Predictive Maintenance

Eines unserer Projekte in welchem wir unser Predictive Maintenance Tool integriert haben, ist Volkswagen in Palmpona. Mit unserer Lösung konnten wir sogar das EDI gewinnen, bei dem über 300 Firmen teilgenommen haben.

Im ersten Schritt wurde uns Zugriff auf mehrere Systeme gegeben, um die Daten der Roboter sammeln zu können. Pro Tag wurden 7 Terrabyte an Datenvolumen transferriert, ein echter Kampf da das Speichern solcher Datenmassen unmöglich war. Anhand dieser Daten wurden Korrelationen ermittelt. Mit der Formel des Drehmoments und den Informationen über die Position, Zeit und dem Konsum konnten dann verschiedene Konstanten der Maschinen herausgelesen werden. An den Konstanten werden nun alle Abweichungen beobachtet, um Anomalien sofort zu erkennen und Ausfälle zu verhindern. Als Beispiel konnte man sehen, dass nach dem Wochenende und Stillstand der Maschinen (erkaltetes Fett) der Ablauf anfangs etwas schwerfälliger ausfiel, als die Konstanten es beschreiben. Auf lange Sicht werden kleine Fehler, bei denen mehrere auf einmal zu einem Ausfall führen würden, erkannt und damit der RUL (remaining usefull life) und ROF (Risk of failure) berrechnet.

Schlussfolgerung

Mit diesen Technologien kann für ein Unternehmen viel erreicht werden. Zum einen werden bei der Wartung Kosten eingespart, da unnötige Kontrollen nun nicht mehr notwendig sind. Maschinenausfälle die ein Unternehmen bis zu 20T€ kosten könnten werden verhindert. Durch die Messung der tatsächlichen Gesundheit der Roboter kann eine höhere Qualität der Wartung sichergestellt werden und exakt dort gewartet werden, wo es notwendig ist.