Predictive Analytics in der Fertigung – Warum es wichtig ist und wie es funktioniert

Manuelle Operationen in der Fertigung führen oft zu erhöhten Kosten und verringertem Wachstum. Hersteller müssen 4 kritische Herausforderungen meistern:Betriebsoptimierung, Kosteneinsparungen, Verbesserung der Produktionsqualität und Bedarfsprognose.

Die Digitalisierung eines oder zweier Prozesse kann nur bedingt funktionieren und nur eine digitale Komplettlösung kann sinnvoll sein. Insbesondere kritische Herausforderungen wie die Bedarfsprognose erfordern ein robustes Vorhersagesystem basierend auf Betriebsdatenanalysen und ohne dieses können Hersteller niemals für die Zukunft planen.

Predictive Analytics in der Fertigung – Warum es wichtig ist und wie es funktioniert

Was wäre also der beste Weg, um diese Herausforderungen anzugehen?

Eine interessante, aber beste Möglichkeit, diese Herausforderung zu meistern, ist die Automatisierung des Prozesses mit Lösungen für die vorausschauende Wartung.

Beginnen wir mit den Anwendungen der vorausschauenden Wartung in der Fertigung zur Verbesserung des Betriebs und der Produktionsqualität bei reduzierten Kosten und zur detaillierten Prognose des zukünftigen Bedarfs in den folgenden Abschnitten.

Was ist vorausschauende Wartung?

„Predictive Maintenance (PdM) ist eine Wartung, die die Leistung und den Zustand von Geräten während des normalen Betriebs überwacht, um die Wahrscheinlichkeit von Ausfällen zu verringern. Predictive Maintenance, auch zustandsbasierte Instandhaltung genannt, wird seit den 1990er Jahren in der Industrie eingesetzt.

Das Ziel der vorausschauenden Wartung ist die Fähigkeit, zuerst vorherzusagen, wann ein Geräteausfall auftreten könnte (basierend auf bestimmten Faktoren), gefolgt von der Verhinderung des Ausfalls durch regelmäßig geplante und korrigierende Wartung.“ (Quelle:Zuverlässige Anlage)

Marktausblick für Predictive Analytics 2018 bis 2026

„Die Marktgröße für prädiktive Analytik für die Fertigung wurde 2018 auf 535,0 Millionen US-Dollar geschätzt und wird bis 2026 voraussichtlich 2,5 Milliarden US-Dollar erreichen, was von 2019 bis 2026 mit einer CAGR von 21,7 % wächst. Das Aufkommen von Industrie 4.0 fördert wesentliche neue Innovationen in der Fertigung.“ (Quelle:Allied Market Research)

Funktionsweise des gesamten Predictive-Maintenance-Systems

Ein vorausschauendes Wartungssystem umfasst das Internet der Dinge (um Daten von jeder Oberfläche zu sammeln); Cloud (um die Daten zu verarbeiten); Mobile Anwendungen (um Benachrichtigungen basierend auf Daten zu pushen); KI/ML (um Erkenntnisse mithilfe von Daten zu analysieren und vorherzusagen); Webanwendung (um die gesamten Betriebsdaten unter einem Dach zu teilen).

Das System funktioniert so. Die Daten werden zunächst von IoT-Geräten erfasst, die auf Maschinen oder Anlagen installiert sind.

Die Daten werden in der Cloud verarbeitet oder als Benachrichtigungen/Warnungen oder Warnungen an die jeweiligen Mitarbeiter weitergegeben.

Die verarbeiteten Daten werden in das KI/ML-System eingespeist, um die Ergebnisse der über einen bestimmten Zeitraum gesammelten Daten zu analysieren und vorherzusagen (im Allgemeinen werden historische Daten von mindestens 1 Jahr empfohlen).

Die Vorhersageberichte werden mit den jeweiligen Stakeholdern geteilt, um die notwendigen Maßnahmen oder Entscheidungen zu treffen.

(Hinweis: Das obige Bild veranschaulicht, wie Predictive Maintenance in einer Produktionsanlage funktioniert)

Vorteile der vorausschauenden Wartung für die Fertigung

• Zustandsbasierte Echtzeit-Datenerfassung genau erfassen
• Maschinenstillstand frühzeitig vorhersehen und vorhersagen
• Höhere Transparenz
• Reduzierte Produktverzögerungen
• Geplante Produktionsrate verbessern
• Geringere Wartungskosten
• Maschinenausfälle vorhersehen
• Reparaturkosten reduzieren
• Lebensdauer und Nutzung der Ausrüstung erhöhen
• Verbesserung der Mitarbeitersicherheit
• Gesamtgewinne gesteigert
• Nachfrageprognose

Inzwischen haben Sie die Grundlagen der vorausschauenden Wartung und ihre Vorteile kennengelernt.

Lassen Sie uns tief in die Diskussion eintauchen, wie Predictive Maintenance Fertigungsabläufe und Wachstum verändert.

Vorausschauende Wartung zur Verbesserung des Betriebs

Die betriebliche Effizienz spielt eine Schlüsselrolle bei der Produktionsrate und -qualität der Fertigung. Da dies Menschen, Maschinen und Technologie betrifft, ist es wichtig, alles zu optimieren, um eine problemlose Produktionsleistung zu erzielen, die den erwarteten Ergebnissen entspricht.

Bevor Sie mit dem Betrieb beginnen, müssen Sie die Herausforderungen verstehen, die sich auf die betriebliche Effizienz auswirken.

Es ist ein Muss, die Leistung von Maschinen zu analysieren, die auf verschiedenen Ebenen (Spitze, Mittel oder Normal) betrieben werden. Die Effizienz der Maschinen spielt eine große Rolle, wenn es um die Verbesserung der betrieblichen Effizienz geht. Nur wenn die Maschinen voll ausgelastet sind und ihre beste Leistung erbringen, ist eine maximale Leistung möglich.

Um dies zu erreichen, ist es ein Muss, die Leistung jeder Maschine und jede mögliche Bewegung zu überwachen. IoT wird verwendet, um die Daten zu sammeln und basierend auf der historischen Datenanalyse werden die Fehler oder Ineffizienzen im Betrieb identifiziert und behoben.

Mit dem IoT-fähigen Predictive Maintenance System lassen sich nicht nur die Probleme vorhersagen, die in der Zukunft auftreten können.

Im Allgemeinen wird die OEE (Overall Equipment Effectiveness) anhand der IoT-Daten berechnet und diese analysiert und verbessert, um den Gesamtbetrieb effizient und lohnend zu gestalten.

Ein anderes Szenario wäre die Leistung von Ressourcen gegenüber den Maschinen. Es muss identifiziert und behoben werden, um die Effizienz der Mitarbeiter zu verbessern. Durch die Digitalisierung des Prozesses mit Industrie 4.0-Lösungen wie IoT ist es einfacher, die Effizienz des Gesamtbetriebs zu verbessern.

Vorausschauende Wartung für Maschinennutzung und -verwaltung

Ungeplante Wartung von Maschinen kostet für die meisten produzierenden Unternehmen höhere Kosten und muss überwacht und gesteuert werden, um maximale Leistungen zu erzielen.

Störungen oder fehlerhafte Maschinen wirken sich in zweierlei Hinsicht auf die Fertigung aus – erstens verringern sie die Produktionsqualität und zweitens verursachen sie häufige Reparaturkosten.

Daher ist es ein Muss, einen Weg zu finden, um die Ineffizienz von Maschinen zu erkennen und ihre Leistung zu verbessern, bevor ein Ausfall auftritt, der Sie einen Arm und ein Bein kostet.

Mit einem vorausschauenden Wartungssystem liefern die Daten, die bei jeder Bewegung der Maschine gesammelt werden, eine beträchtliche Datenmenge, die dann mit einem KI/ML-Programm analysiert werden kann, um Fehler und Fehlfunktionen von Maschinen zu identifizieren.

Ein vorausschauendes Wartungssystem liefert Daten über den aktuellen Zustand der Anlage, ihre Verfügbarkeit und Fehlerinformationen, damit Sie Ihre Produktionspläne überdenken können.

Mit einem solchen Ansatz und Datentrends können Maschinenausfälle so früh wie möglich vorhergesehen und vorhergesagt werden, was zu geringeren Wartungs-, Reparatur- und Arbeitskosten führt. Dies könnte Ihrem Unternehmen möglicherweise Millionen einsparen.

Vorausschauende Wartung für die Produktionsqualität

Auch wenn Predictive Maintenance oder IoT keinen direkten Einfluss auf die Qualität der Produktion oder deren Geschwindigkeit haben, kann die Kombination dieser beiden Elemente wirklich einen großen Einfluss auf die Gesamtproduktion auf der Fläche haben.

Da das IoT dazu beitragen kann, Maschine, Mensch und Technologie zu rationalisieren. Ein vorausschauendes Wartungssystem sorgt für die verbesserte Effizienz von Maschinen – eine Verbesserung der Produktionsqualität und -rate zu erwarten, ist für Hersteller nie eine Herausforderung.

Vorausschauende Wartung für Nachfrageprognosen

Ein exklusiver Vorteil der vorausschauenden Wartung für Hersteller ist die Bedarfsprognose.

Da die Hersteller über Unmengen an Daten verfügen, aber keine Einblicke haben, rutscht der Prozess der Verbesserung und Vorausplanung immer ins Stocken. Mit einem vorausschauenden Wartungssystem ist es nahtlos vorhersehbar, was in den kommenden Jahren basierend auf den historischen Daten getan werden kann.

Da das Predictive Maintenance System die Datensilos eindämmt und 100 % Transparenz über die gesamte Fertigungsanlage schafft, ist es nie unmöglich, den aktuellen Stand und die Zukunft zu erkennen.

Mit einem Plan und dem Wissen, was sie erwartet, können die Führungskräfte in der Fertigung weit im Voraus planen, um die Kundenanforderungen zu erfüllen. Nicht nur, dass Sie die Effizienz von Maschinen, Personal und Reparaturkosten leicht ermitteln können, um die zukünftigen Ziele zu planen – was praktisch ist.

Anwendungsfall für vorausschauende Wartung – Anlagenverwaltung

Predictive Maintenance hat eine Vielzahl von Anwendungsfällen in der Fertigungsindustrie, insbesondere bei der zustandsbasierten Überwachung von Anlagen.

Es kann Szenarien geben, in denen Anlagen bei unterschiedlichen Temperaturen betrieben werden und die Überwachung ihrer Leistung unter verschiedenen Bedingungen ein Muss ist, um die Produktionsqualität und -rate aufrechtzuerhalten.

Diese Art von Vermögenswerten sollte ständig überwacht werden, um sie in gutem Zustand zu halten, und selbst kleinere Fehlfunktionen oder Defekte können das Unternehmen Millionen von Dollar kosten.

Mit einem vorausschauenden Wartungssystem ist die Überwachung der Anlage unter verschiedenen Bedingungen nahtlos und die erhaltenen historischen Daten helfen bei der Vorhersage der Anlagenleistung in der Zukunft und wenn sie ersetzt oder gewartet werden muss.

Predictive Maintenance hilft dabei, das herauszufinden

• Wenn das Asset ersetzt werden muss
• Wenn eine Asset-Wartung erforderlich ist
• Wie lange es effizient ist
• Wenn es fehlschlagen kann
• Was ist die Ursache des Fehlers
• Welches Risiko ist mit einem Scheitern verbunden?
• Welche Wartung wäre praktisch, um die Anlagenauslastung zu verbessern

Vorausschauender Wartungs-ROI

Die Einführung eines funktionalen vorausschauenden Wartungsprogramms kann zu bemerkenswerten Ergebnissen führen:eine Verzehnfachung des ROI, eine Reduzierung der Wartungskosten um 25–30 %, eine Reduzierung der Ausfälle um 70–75 % und eine Reduzierung der Ausfallzeiten um 35–45 %.

Wenn die Einsparungen pro Arbeitsstunde ausgedrückt werden, kostet die vorausschauende Wartung 9 USD Stundenlohn pro Jahr, während die vorbeugende Wartung 13 USD Stundenlohn pro Jahr kostet. (Quelle:Infoq.com)

Zusammenfassung

Nach dem, was wir oben besprochen haben, ist Predictive Analytics ein Segen für Hersteller, da dies die Wartungskosten senkt, gleichzeitig die betriebliche Effizienz und Produktionsqualität verbessert und Sie bei der Planung zukünftiger Programme unterstützt.

Predictive Analytics entwickelt sich weiter und die neueste Ergänzung von Predictive Analytics, Prescriptive Analytics, gewinnt in der Industrielandschaft an Fahrt.

Letzteres ist eine Unterkomponente der prädiktiven Analytik und liefert Daten zur Ursache von Geräteausfällen und Empfehlungen zur Verbesserung des Ausfalls oder Defekts.

Da zu viele Unternehmen in Predictive Maintenance-Systeme investieren, ist es höchste Zeit, dass Sie sich entscheiden, mit dem Wettbewerb mitzuhalten. Legen Sie jetzt los, bevor es einer Ihrer Konkurrenten tut.