Was ist prädiktive Wartung?
Prädiktive Wartung ist die Strategie, mit der Unternehmen den Wartungsplan ihrer Betriebsausrüstung abschätzen und planen. Die Strategie zielt darauf ab, die Leistung und Lebensdauer der Geräte zu optimieren. Mit Geräten für das Internet der Dinge (IoT) kann Ihr Unternehmen mithilfe intelligenter Sensoren jeden Aspekt der Leistung Ihrer Maschinen überwachen. Lösungen für prädiktive Wartung integrieren Sensordaten mit betrieblichen Geschäftsdaten und wenden Analysen auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) an, um daraus Erkenntnisse abzuleiten. Lösungen für prädiktive Wartung integrieren Sensordaten mit betrieblichen Geschäftsdaten und wenden Analysen auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) an, um daraus Erkenntnisse abzuleiten. Sie könnten beispielsweise Probleme erwarten, wenn Temperatur oder Druck einen festgelegten Schwellenwert überschreiten oder die Maschinenauslastung höher ist als erwartet. Prädiktive Wartung antizipiert mögliche Maschinenschäden und plant Wartungsprüfungen, bevor der Schaden eintritt. Ihr Unternehmen kann prädiktive Wartung einsetzen, um die Produktionszeit zu maximieren, indem die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Anlagen erhöht wird.
Warum ist Predictive Maintenance wichtig?
Vorausschauende Wartung ist wichtig, da physische Maschinen beschädigt werden können. Komponenten können ausfallen oder sich verschlechtern, und die Leistung kann sich verlangsamen oder über die erwarteten Betriebsgrenzen hinaus schwanken. Dieser Ausfall und die Verschlechterung der physischen Ausrüstung sind auf eine Vielzahl von Ursachen zurückzuführen:
- Externe Ereignisse und Bedingungen
- Abnutzungserscheinungen bei regelmäßiger Nutzung
- Übermäßiger Verschleiß aufgrund der Nutzung der Ausrüstung außerhalb der erwarteten Kapazitäten oder Funktionen der Maschine
Das allgemeine Design der Ausrüstung und neue Technologien reduzieren auch die Lebensdauer einer Ausrüstung. Sie wirken sich auch auf Wartungs- und Austauschpläne aus.
Wenn Sie immer komplexere und unterschiedliche Arten von Geräten in Industriemaschinensysteme integrieren, wirkt sich jeder Ausfall oder jede Verschlechterung einer Komponente negativ auf andere Komponenten in der Kette aus. Dies führt zu unerwarteten Ergebnissen. Ihr Unternehmen kann vorausschauende Wartungslösungen einsetzen, um die Wahrscheinlichkeit eines Geräteausfalls zu verringern und eine Verschlechterung außerhalb angemessener Grenzen zu vermeiden.
Wie funktioniert Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance umfasst Überwachung, Analyse und Maßnahmen auf der Grundlage der gesammelten Erkenntnisse.
Überwachung
Sie müssen Geräte während ihres gesamten Einsatzes mit einer Vielzahl von IoT-Sensoren überwachen, die genau für diesen Zweck verfügbar sind. Sensoren messen Temperatur, Vibration, Feuchtigkeit und andere Parameter, die Aufschluss über den Maschinenzustand geben.
Ein Temperatursensor zeigt beispielsweise an, ob eine Maschine nach längerem Gebrauch heißer wird. Oder Bilder von einer Kamera könnten zeigen, ob sich ein Ventil nicht so weit öffnet, wie es sein sollte. Die Ausrüstung wird kontinuierlich oder in regelmäßigen Abständen überwacht, um eine zeitnahe Datenerfassung zu gewährleisten und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, Anomalien zu erkennen.
Analyse
Sie können die von Sensoren gesammelten Daten analysieren, um festzustellen, wie schnell sich Geräte verschlechtern oder ob sie bald ausfallen werden. IoT-Geräte kommunizieren Daten an ein zentrales System. Hier analysieren Machine Learning (ML) und andere fortschrittliche KI-Algorithmen die Daten, um Abweichungen von etablierten Basislinien oder Mustern zu erkennen. Sie erstellen Vorhersagemodelle, indem sie historische Daten analysieren und sie mit bekannten Fehlern korrelieren. Um rohe Sensormesswerte in nutzbare Informationen umzuwandeln, sind umfangreiche Rechenkapazitäten erforderlich.
Aktion
Die Vorhersagemodelle schätzen auf der Grundlage aktueller und vergangener Datenmuster ab, wann ein Gerät voraussichtlich ausfallen wird. Das System erstellt proaktive Wartungspläne auf der Grundlage seiner zukünftigen Analyse. Es verwendet auch E-Mails, Nachrichten, Dashboards oder andere Mechanismen, um das Wartungsteam auf mögliche bevorstehende Ausfälle oder zeitkritische Anomalien aufmerksam zu machen. Wenn Ihr Unternehmen Wartungsarbeiten durchführt und im Laufe der Zeit mehr Daten sammelt, werden die Vorhersagemodelle genauer und zuverlässiger.
Technologie für vorausschauende Wartung
Vorausschauende Wartungsarbeiten sind ein komplexes Gebiet mit vielen beweglichen Teilen. Es erfordert Systeme, die die Speicherung, Übertragung und Analyse einer riesigen Datenmenge unterstützen. Dabei handelt es sich häufig um Streaming-Daten in Echtzeit, die aus Hunderten, wenn nicht Tausenden oder Millionen verschiedener IoT-Quellen kombiniert werden. Die Datenübertragung erfordert dedizierte Netzwerke mit Speicherung in Data Lakes und Verarbeitung mithilfe von dedizierten Hochleistungsserverclustern.
Die genaue Infrastruktur, die Sie zur Unterstützung eines vorausschauenden Wartungsprogramms benötigen, hängt von dem System und der Architektur ab, die Sie verwenden. Es hängt auch von Ihren Sensoren, Datentypen und der Art der Analyse ab, die Sie durchführen. Für die Anpassung von Lösungen zur vorausschauenden Wartung müssen Ingenieure, Infrastrukturarchitekten und Datenwissenschaftler die richtige Konfiguration erstellen.
Was sind die Vorteile von Predictive Maintenance?
Programme zur vorausschauenden Wartung können Ihrem Unternehmen in mehrfacher Hinsicht zugute kommen.
Reduzierung der Ausfallzeiten
Es wird als reaktive Wartung bezeichnet, darauf zu warten, dass Geräte ausfallen, bevor Sie sie reparieren. Ungeplante Ausfallzeiten wirken sich auf den gesamten Betriebsplan aus. Im Gegensatz dazu verringert Predictive Maintenance das Risiko unerwarteter Geräteausfälle. Sie können Wartungsarbeiten im Voraus planen und Ausfallzeiten auf unkritische Zeiten verschieben. Bei Bedarf können Sie auch Backup-Geräte für Reparaturen einsetzen und so die Geschäftskontinuität erhöhen.
Reduzieren Sie unnötige Wartungskosten
Präventive Wartung hält Maschinen in der Regel in einem guten Betriebszustand. Diese Wartung ist jedoch aus Sicht der Degradation nicht immer erforderlich. Wenn Sie ein Programm zur vorausschauenden Wartung verwenden, lösen Sie die Wartung nach einer längeren Nutzung oder Dauer aus, als Sie es bei einer regulären Planung erwarten würden. Dies könnte auf einen geringeren Geräteverbrauch oder andere Faktoren zurückzuführen sein. Dieser Prozess führt zu geringeren Wartungskosten für neue Teile und für die Ressourcen des Wartungsteams.
Verbessern Sie das integrierte Systemverständnis
Mithilfe eines Programms zur vorausschauenden Wartung können Sie sich in Echtzeit einen detaillierten Überblick über den Gesamtzustand eines komplexen Systems verschaffen. In der Vergangenheit war das nicht möglich. Es standen nur Berichte zur Mängelinspektion mit Zeitstempel zur Verfügung, die einen Systemüberblick darstellten. Heutzutage können Sie Daten auf all Ihren IoT-Geräten integrieren, um detaillierte Analysen Ihres gesamten Geschäftsbetriebs zu erhalten.
Was sind die Anwendungsfälle von Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance wird typischerweise in Fällen mit großen, komplexen, physischen Systemen eingesetzt. Hier sind einige Beispiele:
- Produktionsstätten und Fabriken
- Gebäude und Industrieanlagen
- Transport und Logistik
- Energie- und Versorgungsbetriebe
- Bergbaubetriebe
- Komplexe Robotik
- Dienstleistungen im Labor
Unternehmen, die diese Systeme, Betriebsabläufe oder Einrichtungen besitzen oder verwalten, können von der Nutzung der vorausschauenden Wartung stark profitieren. Es wird ihnen auch einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.
Was ist der Unterschied zwischen vorausschauender Wartung und anderen Typen?
Ihr Unternehmen kann auch präventive Wartung und inspektionsbasierte Wartungspraktiken einführen.
Vorausschauende Wartung versus präventive Wartung
Mit Predictive Maintenance prognostizieren Sie einen Ausfall oder eine Verschlechterung der Ausrüstung im Voraus und führen dann präventiv Wartungsarbeiten durch, bevor das Ereignis eintritt.
Bei präventiver Wartung hingegen führen Sie Wartungsarbeiten nach einem festgelegten Zeitplan durch. Dieser Wartungsplan kann entweder auf Zeiträumen oder auf messbaren Nutzungseinheiten (z. B. der Anzahl der Umdrehungen eines Lüfters) basieren. In der Regel werden diese Wartungspläne vom Hersteller der Ausrüstung festgelegt.
Sie können sowohl vorausschauende als auch präventive Wartungstechniken gleichzeitig verwenden, oder Sie können eine Methode der anderen vorziehen. Predictive Maintenance ist von Natur aus fortschrittlicher als präventive Wartung. Es ist effektiver, wenn es richtig strukturiert, konfiguriert, bereitgestellt und gewartet wird.
Vorausschauende Wartung versus Inspektion von Mängeln
Bei der Inspektion von Mängeln untersuchen Sie den aktuellen Zustand der Ausrüstung, um zu entscheiden, ob eine neue Wartung eingeleitet werden soll. Es kann auch die Notwendigkeit einer geplanten Wartung validieren. In der Regel beinhaltet dieser Prozess eine Analyse vor Ort, z. B. das physische Fotografieren von Rost an einer Maschine. Es kann auch Fernanalysetechniken wie Schwingungsanalyse oder IoT-gestützte Erfassung beinhalten.
Sie können die Mängelinspektion zusammen mit vorausschauender und präventiver Wartung verwenden. Eine Inspektion kann auch für andere Zwecke als die Wartungsplanung verwendet werden. Beispielsweise kann die Prüfung von Mängeln ins Spiel kommen, wenn ein Unternehmen seine Industrieanlagen verkaufen möchte. Der Käufer möchte möglicherweise wissen, inwieweit die Maschinen beschädigt oder abgenutzt sind, was sich auf die Anschaffungskosten auswirken würde.
Was sind die Herausforderungen bei der Implementierung von Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance erfordert erhebliche Investitionen in Planung, IoT-Einkauf, Betrieb, Wartung, Analyseaktivitäten sowie kontinuierliche Verbesserung und Verwaltung. Der Zeit-, Personal- und Geldaufwand, der für eine effektive vorausschauende Wartung benötigt wird, übersteigt manchmal die Reichweite kleinerer Unternehmen.
Bevor Ihr Unternehmen eine Lösung für vorausschauende Wartung einführt, sollten Sie die folgenden Herausforderungen berücksichtigen:
- Erfassung der richtigen Daten mit den richtigen Sensoren
- Erfassung der richtigen Sensibilitätsstufe von Daten
- Sicherstellen, dass die Sensoren ordnungsgemäß funktionieren
- Einstellung der richtigen Leitplanken für Wartungswarnungen
- Durchführung der richtigen Analyse für vorausschauende Wartung
- Entscheidung, wann und ob vorbeugende Wartungsarbeiten und Inspektionen auf Mängel durchgeführt werden sollen
- Integration neuer Gerätekomponenten in das System zur vorausschauenden Wartung
- Konfiguration automatisierter computergestützter Wartungsmanagementsysteme auf der Grundlage von Analysen
Darüber hinaus muss sich Ihr Unternehmen aller rechtlichen, behördlichen oder versicherungstechnischen Verpflichtungen im Zusammenhang mit der planmäßigen Wartung bewusst sein. Dies ist besonders relevant, wenn Sie planen, vorausschauende Wartungspläne einzuhalten, die seltener sind als die vom Hersteller empfohlenen Wartungspläne.
Wie kann AWS Ihnen bei Ihren Anforderungen an die vorausschauende Wartung helfen?
Amazon Web Services (AWS) bietet eine Vielzahl von Services, die Ihr Unternehmen bei der Entwicklung und Bereitstellung von Lösungen für die vorausschauende Wartung unterstützen. Diese Dienste können in großem Umfang betrieben werden, ohne dass Investitionen in eigene Infrastruktur und Wartung erforderlich sind.
Die AWS-IoT-Services und -Lösungen helfen Ihnen dabei, Sensordaten für die vorausschauende Wartung zu sammeln und zu speichern. Hier sind einige Beispiele:
- Sie können mit AWS IoT Core Milliarden von IoT-Geräten verbinden und Billionen von Nachrichten an AWS-Services weiterleiten, ohne die Infrastruktur zu verwalten.
- AWS IoT Device Management hilft Ihnen bei der Registrierung, Organisation, Überwachung und Fernverwaltung von IoT-Geräten in großem Maßstab.
- AWS IoT Events überwacht Ihre Geräte oder Geräteflotte auf Ausfälle oder Veränderungen im Betrieb und leitet die notwendigen Maßnahmen ein.
Machine Learning auf AWS listet viele vollständig verwaltete Services zur Analyse Ihrer Sensordaten auf. Es folgen einige Beispiele.
- Amazon Lookout for Equipment ist ein ML-Service zur Überwachung von Industrieanlagen, der abnormales Anlagenverhalten erkennt, damit Sie handeln und ungeplante Ausfallzeiten vermeiden können.Sie können mit Amazon Rekognition vortrainierte und anpassbare Computer-Vision (CV)-Funktionen nutzen, um Informationen und Erkenntnisse aus Ihren Bildern und Videos zu gewinnen.
- Amazon Monitron ist ein End-to-End-System, das mithilfe von Machine Learning anormale Zustände in Industrieanlagen erkennt und eine prädiktive Wartung ermöglicht.
- Sie können mit Amazon Rekognition vortrainierte und anpassbare Computer-Vision (CV)-Funktionen nutzen, um Informationen und Erkenntnisse aus Ihren Bildern und Videos zu gewinnen.
Mit Amazon SageMaker können Sie benutzerdefinierte ML-Modelle für Software zur vorausschauenden Wartung mit vollständig verwalteter Infrastruktur, Tools und Workflows erstellen, trainieren und bereitstellen. In der AWS-Lösungsbibliothek finden Sie Beispiele für Predictive Maintenance Using Machine Learning, um loszulegen. Mithilfe unseres Codes auf GitHub mit einem Beispieldatensatz zur Degradation von Turbofans können Sie AWS-Lösungen für die vorausschauende Wartung in Aktion testen. Passen Sie es mit Ihren eigenen Daten an, um ein tieferes Verständnis unserer Fähigkeiten für Ihren individuellen Anwendungsfall zu erhalten.
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