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Predicitive Maintenance im Industrial IoT - Wartungen vorhersehen

Maschinen bereits dann herunterfahren, warten und Teile austauschen, noch ehe es zu einem Ausfall kommt? Das mag noch vor wenigen Jahren undenkbar gewesen sein, doch in der Industrie 4.0 ist dieses Zukunftsszenario bereits heute Gegenwart.

Predictive Maintenance im IIoT (dem Industrial Internet of Things) erlaubt es Unternehmen, Sensormessungen, Big Data und vorgreifende Analysen zu verbinden, um Schwachstellen in der Produktion zu erkennen, ehe diese überhaupt zu Schwachstellen werden.

Das bedeutet weniger kostenaufwendige Ausfälle oder Reparaturen in letzter Sekunde - wie das funktioniert, erfahren Sie in diesem Überblick.

Was ist Predictive Maintenance?

Auch wenn die Begriffe Predictive und Preventive Maintenance häufig synonym zueinander verwendet werden, gibt es entscheidende Unterschiede. Vor allem die Verknüpfung mit dem Industrial Internet of Things zeigt, wie wichtig Predictive Maintenance in den nächsten Jahren noch werden kann.

Preventive Maintenance bezeichnet eine Methode der Wartung, bei der Maschinen in regelmäßigen Abständen gewartet werden. Dies erfolgt oftmals unabhängig zu deren tatsächlicher Nutzung und steht somit häufig in keinem Verhältnis zum Verschleiß einer Maschine.

Predictive Maintenance hingegen basiert auf der Sensorik, die in einer Maschine verbaut ist und erst wenn diese Sensoren melden, dass eine Wartung erforderlich ist, wird diese durchgeführt. Dies ist gleich zweifach wirtschaftlich, da unnötige Wartungskosten vermieden werden, die Technik aber auch gleichzeitig rechtzeitig vor potentiellen Ausfällen warnt.

Doch essentiell ist auch der Unterschied zwischen Predictive und Condition-Based Maintenance, da beide Wartungsmethoden auf der Messleistung von Sensoren basieren. Condition-Based Maintenance im IIoT bedeutet, dass die Messwerte in Echtzeit erfolgen und aufgrund aktueller Daten wie Temperatur, Druck, etc. Wartungsentscheidungen getroffen werden.

Condition-Based meldet daher einen Ist-Zustand, aufgrund dessen eine Maschine gewartet wird oder eben nicht. Predictive Maintenance setzt nicht nur aktuelle Messwerte ein, sondern nutzt die Historie der Messwerte über einen beliebigen Zeitraum hinweg. Basierend auf den Erfahrungen der Vergangenheit werden also Voraussagen über den Zustand der Zukunft getroffen. Maschinen müssen daher nicht bestimmte Schwellenwerte überschreiten, ehe eingegriffen wird.

Ein großer Vorteil zum Condition-Based Maintenance liegt in der Tatsache, dass es zu weniger Ausfällen und Wartungsengpässen kommt. Gegebenenfalls müssen parallel laufende Maschinen aufgrund ähnlicher Betriebsbedingungen und -zeiten gleichzeitig gewartet werden, wenn ausschließlich aktuelle Messwerte zum Einsatz kommen.

Predictive Maintenance hingegen erlaubt es den Wartungsteams, anstehende Prüfungen und Reparaturen bereits vorherzusehen und rechtzeitig einzugreifen.

thyssenkrupp Materials IoT - Predicitive Maintenance im Industiral IoT

Predictive Maintenance bietet im IIoT Vorteile für Mensch und Maschine

Das Industrial Internet of Things erlaubt es Unternehmen, schneller, effizienter und in vielen Belangen wirtschaftlicher zu arbeiten und dir prädiktive Wartung ist nur ein Teil davon.

Konkret kann Predictive Maintenance dabei helfen, die Downtime von Maschinen zu reduzieren. Wartungsarbeiten, vor allem unvorhergesehene, können in Werken zu erheblichen Ausfallzeiten führen. Im schlimmsten Fall kommt es sogar zu einem Stillstand der Maschine oder der Produktion und zu einer kostspieligen und zeitintensiven Reparatur. Zwar lässt sich die wartungsbedingte Ausfallzeit auch durch Predictive Maintenance nicht komplett ausschließen, doch zumindest können Zeiten reduziert und besser eingeplant werden.

Dies wirkt sich natürlich auch positiv auf die Produktivität des Werkes und aller Stakeholder aus, da Maschinen länger auf hoher Leistung laufen können und um Wartungszeiten herum geplant werden kann. Auch offeriert die Wartung durch den Einsatz smarter Verfahren des IIoT mehr Planbarkeit und besser kalkulierbare Kosten.

Auf menschlicher Seite darf natürlich auch die Sicherheit nicht ausgeklammert werden, da ein Ausfall oder Unfall an einer Maschine stets ein handfestes Risiko für die Arbeiter*innen darstellt. Selbst im glimpflichsten Fall einer harmlosen Betriebspause muss Ihr Unternehmen erhebliche Kosten tragen und die ausgefallene Arbeit nachgeholt werden, was Arbeitnehmer*innen vor erhöhte Belastungen stellt.

Predictive Maintenance erlaubt es Ihnen, Ausfälle und Schäden vorherzusehen, noch ehe kritische Schwellen überschritten werden, die Arbeitnehmer*innen von den Maschinen zu entfernen, diese herunterzufahren und durch Service-Teams überprüfen und gegebenenfalls reparieren zu lassen. Dadurch wird Ihre alltägliche Arbeit leichter planbar, wirtschaftlicher und sicherer.

IIoT und Predictive Maintenance in der Praxis implementieren

Doch natürlich benötigt Predictive Maintenance auch die richtigen Technologien, um in der Praxis zum Einsatz zu kommen. Eine dieser Technologien stammt aus Deutschland - mit toii® bietet thyssenkrupp eine Softwareplattform an, die es Unternehmen aller Größenordnungen erlaubt, die Vorteile des IIoT zu nutzen.

Dabei ist toii® eine vielseitige Plattform für die Industrie 4.0, mit deren Hilfe mehr Transparenz in der Produktion durch das intelligente Sammeln belastbarer Daten direkt an den neuralgischen Stellen eines Betriebes geschaffen werden kann.

In der Produktion gibt sich toii® vor allem flexibel und erlaubt Ihnen durch die Modularität einen Einsatz, der Ihren Ansprüchen gerecht wird. Das Think-Modul erlaubt die algorithmische Anwendung von Datenkalkulationen, um Predictive Maintenance in der Praxis möglich zu machen, während andere Module etwa den Arbeitsstatus analoger Maschinen digitalisieren oder Maschinen automatisiert steuern. In der Summe entsteht so die perfekte Grundlage, um das IIoT auch in bestehende Hallen zu integrieren und die prädiktive Form der Wartung und Analyse zu ermöglichen.

Der Blick in die Zukunft für den Vorteil in der Gegenwart

Wenn Sie sich einen Wettbewerbsvorteil erarbeiten wollen, dann müssen Sie in der Industrie 4.0 alle Möglichkeiten ausloten, die Ihnen effizienteres und wirtschaftlicheres Arbeiten ermöglichen. Dass das smarte IIoT hier viele Möglichkeiten bietet, sollte indes bekannt sein. Doch Predictive Maintenance ist selbst für Unternehmen, die bereits auf ausgereifte Sensorik und Big Data setzen, etwas ganz Besonderes.

Über bestehende und wachsende Datensätze, Sensordaten zu nutzen, um Schäden und Ausfälle vorherzusagen, kann den Einsatz auch komplexerer Systeme deutlich vereinfachen. Und genau hierin liegt der größte Pluspunkt: Das Unvorhersehbare ein Stück weit vorhersehbarer zu machen und Ausfälle zu verhindern, ehe diese eintreten.

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