Zusammenfassung: Die Integration von Sensoren, IoT-Technologien, Big Data und präventiven Instandhaltungstools in die Fertigungstechnologie ermöglicht Herstellern in der Industrie 4.0 eine proaktive, zustandsbasierte Instandhaltungsstrategie statt reaktiver Wartung. Der tatsächliche Zustand der Maschine wird fortlaufend überwacht und bildet die Grundlage für notwendige Instandhaltungsmaßnahmen. Wartungstechniker müssen sich nicht mehr auf feste Wartungspläne mit zuvor festgelegten Intervallen für routinemäßige Inspektionen verlassen, sondern können gezielte Maßnahmen ergreifen, um ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden.

Vorausschauende Instandhaltung, auch als Predictive Maintenance bekannt, ist eine proaktive Wartungsstrategie. Durch den Einsatz von Sensoren und fortschrittlichen Analysen wird die Leistung von Anlagen fortwährend überwacht, um den Wartungsbedarf basierend auf dem Ist-Zustand zu bestimmen. Techniker erhalten Daten, die die verbleibende Nutzungsdauer von Anlagen anzeigen, wodurch die Leistung und Lebensdauer der Anlagen maximiert werden können.

Reaktive Instandhaltung, auch ungeplante Instandhaltung genannt, erfolgt nach einem Anlagenausfall. Die Instandhaltungsstrategie der korrektiven Wartung kann Anlagenausfälle nicht verhindern. Der Produktionsstillstand wird verlängert, falls Ersatzteile für Anlagen und Maschinen bestellt werden müssen. Im Gegensatz dazu basiert vorausschauende Instandhaltung auf der Analyse von Leistungsmetriken, die es Wartungstechnikern ermöglichen, Korrekturmaßnahmen rechtzeitig einzuleiten. Neue Technologien unterstützen den Übergang von reaktiven zu proaktiven Wartungsansätzen, die eine bessere Effizienz und optimierte Produktionsprozesse ermöglichen.

Die Einführung einer vorausschauenden Instandhaltungsstrategie bietet zahlreiche Vorteile:

Erhöhte Verfügbarkeit

Eine frühzeitige Identifikation und Behebung von Mängeln führt zu einer Reduzierung von Ausfallzeiten und zur Verlängerung des Lebenszyklus von Anlagen. Die Gesamtproduktivität wird erhöht.

Verbesserte Zuverlässigkeit

Proaktives Vorgehen erhöht die Zuverlässigkeit der Maschinen und Anlagen, indem Probleme angegangen werden, bevor es zu Fehlfunktionen oder Ausfällen kommt. Vorausschauende Instandhaltung überwacht direkt die Leistung und den Zustand der Anlagen während des normalen Betriebs.

Reduzierte Wartungskosten

Die präzise Identifikation des Wartungsbedarfs verhindert unnötige Reparaturen und minimiert die Ausgaben für routinemäßige Wartungsarbeiten und Ersatzteile.

Optimierte Wartungspläne

Wartungsarbeiten werden basierend auf dem tatsächlichen Zustand der Anlagen und Maschinen geplant, was die Effizienz verbessert und zu einer optimierten Nutzung von Ressourcen führt.

Vermeidung kostspieliger Schäden

Eine Vermeidung ungeplanter Ausfallzeiten durch rechtzeitige Problemerkennung und -behebung wird gewährleistet. Kleinere Probleme entwickeln sich nicht zu größeren, kostspieligen Schäden.

Vorausschauende Instandhaltung umfasst verschiedene Techniken, die für unterschiedliche Anlagen- und Maschinentypen geeignet sind:

Zustandsbasierte Instandhaltung

Die Methode nutzt Techniken der Zustandsüberwachung wie Vibrationsanalyse, Thermografie und Ölanalyse, um Anomalien und Verschleiß zu erkennen. Sensoren erfassen fortlaufend Daten, um Trends und Muster zu identifizieren, die zur Problemanalyse im Instandhaltungsmanagement genutzt werden.

Vibrationsanalyse

Es werden Vibrationssensoren eingesetzt, um Veränderungen in Vibrationsmustern zu erkennen, die auf Probleme wie Lagerabnutzung oder Fehlausrichtung hinweisen. Eine frühzeitige Erkennung von Mängeln ermöglicht geplante Wartungsarbeiten, um Ausfallzeiten zu vermeiden.

Ölanalyse

Bei der Ölanalyse werden Schmierölproben untersucht, um Verunreinigungen und Verschleißpartikel zu identifizieren. Diese Methode eignet sich zur Erkennung von Problemen in Getrieben und Lagern.

Akustische Emissionstests

Akustische Tests verwenden Mikrofone, um ungewöhnliche Geräusche von Anlagen und Maschinen zu erkennen. Veränderungen in der Textur eines Werkstoffs, die durch chemische oder thermische Vorgänge bzw. unter mechanischer Belastung ausgelöst werden, können zur Emission von Schall führen. Änderungen in akustischen Mustern ermöglichen rechtzeitiges Eingreifen.

Technologische Entwicklungen wie das Internet of Things, Cloud, Big Data und Analytik, Advanced Analytics, Machine Learning, künstliche Intelligenz und Augmented Reality ermöglichen neue Instandhaltungsstrategien. Gängige Technologien für die geplante Instandhaltung umfassen:

Sensoren

Vorausschauende Wartungstechnologien wie Sensoren und CMMS-Software (Computerized Maintenance Management System) werden eingesetzt, um Echtzeitdaten über den Zustand der Anlagen zu erfassen und Ausfälle zu verhindern, bevor diese auftreten. Verschiedene Sensortypen erfassen Daten zu Vibrationen, Druck, Temperatur, Akustik und dem Ölzustand von Anlagen. Dadurch ist die Identifizierung von verschleißgefährdeten Bauteilen möglich.

Machine Learning

Algorithmen analysieren große Mengen an Daten, um Muster zu identifizieren, die auf Leistungsabweichungen in Echtzeit hinweisen. Durch Algorithmen und maschinelles Lernen können Vorhersagen darüber getroffen werden, wann eine Maschine oder ein Bauteil voraussichtlich ausfallen wird. So können ungeplante Ausfälle vorhergesagt und vorbeugende Wartungsmaßnahmen umgesetzt werden.

Internet of Things (IoT)

Das IoT ermöglicht die Verbindung von Sensoren über Netzwerke und die Echtzeit-Datenübertragung zur Analyse. Dies erleichtert die Fernüberwachung von Anlagen und Maschinen an verschiedenen Standorten. Echtzeitdaten und Informationen werden aus vernetzten IoT-Netzwerkanlagen im gesamten Unternehmen erfasst.

Die Einführung eines Programms zur vorausschauenden Wartung umfasst mehrere Schritte:

1. Analyse von Maschinendaten

Erfassen und analysieren Sie Sensor- und Leistungsdaten, um eine Basislinie des normalen Betriebs zu etablieren. Diese Basislinie dient als Referenz für die Identifizierung von Abweichungen.

2. Entwicklung vorausschauender Modelle

Nutzen Sie maschinelles Lernen, um historische Betriebsdaten von Anlagen zu analysieren und Modelle zu entwickeln, die zukünftige Ergebnisse vorhersagen und die verbleibende Nutzungsdauer von Anlagen und Maschinen schätzen.

3. Fortlaufende Überwachung

Setzen Sie Sensoren zur fortlaufenden Überwachung der Leistungsmetriken ein. Analysieren Sie Streaming-Daten mithilfe vorausschauender Modelle, um potenzielle Probleme frühzeitig zu erkennen.

4. Erstellung eines vorausschauenden Wartungsplans

Planen und führen Sie Wartungsaufgaben proaktiv basierend auf datengesteuerten Vorhersagen durch, anstatt sich an feste Zeitpläne zu halten.

Bilder:
Adobe Stock – Copyright-Hinweis: © Gorodenkoff – stock.adobe.com