Vermeidung von Mehrausgaben für Wartung

Die Reduzierung von Ausfallzeiten steht vielleicht ganz oben auf Ihrer Wunschliste, wenn Sie sich für ein vorausschauendes Wartungsprogramm entscheiden, aber es gibt noch andere große Vorteile im Angebot. Übersehen Sie nicht den potenziellen Vorteil der Beseitigung übermäßiger Wartung.

Übermäßige Wartung ist in jedes geplante Wartungsprogramm eingebaut, das auf der Durchführung von Arbeiten in regelmäßigen, festgelegten Intervallen beruht. Das liegt daran, dass jeder, vom OEM bis zum Wartungsmanager, eine Sicherheitsmarge in die Wartungsintervalle einbaut, „um auf der sicheren Seite zu sein“.

Die hohen Kosten der Vorsicht

Nehmen Sie als Beispiel die Richtlinien für den Austausch eines lebensdauergeschmierten Lagers. Empfohlene Wechselintervalle können zwischen 16.000 und 40.000 Betriebsstunden liegen. Jeder Lagerwechsel dauert zwischen 30 Minuten und 2 Stunden. Bei einem Austauschintervall von 16.000 Stunden sind die Arbeitsstunden für den Austausch von Lagern 2,5-mal höher als bei 40.000 Stunden. An einem typischen Industriestandort gibt es Tausende von Lagern, was enorme zusätzliche Kosten verursacht.

Predictive Maintenance kann diese Mehrausgaben für die Wartung praktisch eliminieren, indem es den Teams ermöglicht, Wartungsarbeiten rechtzeitig durchzuführen, um einen Ausfall zu verhindern, anstatt in festen Intervallen. Gleichzeitig reduziert es Ausfallzeiten drastisch und verspricht deutliche Produktivitätssteigerungen.

Predictive Maintenance ist jedoch nur mit Unterstützung eines effektiven Condition Monitorings möglich, das den Ausfall jeder Komponente zuverlässig vorhersagen kann. Die Zustandsüberwachung beruht wiederum darauf, Echtzeitdaten von Maschinen zu erfassen und daraus ein Bild des sich entwickelnden Zustands der Ausrüstung zu erstellen.

Bahnbrechende Technologien

Die Zustandsüberwachung ist in vielen Branchen dank der Einführung von Techniken und Technologien im Zusammenhang mit Industrie 4.0 in letzter Zeit zum ersten Mal zu einem erschwinglichen und praktischen Angebot geworden. Beispielsweise macht es die drahtlose Kommunikation billiger und weniger störend, ein Netzwerk aus kostengünstigen Sensoren zu installieren, um die erforderlichen Maschinendaten in Zustandsüberwachungssysteme einzuspeisen. Unterdessen bietet Cloud-basierte Software eine beispiellose Skalierbarkeit und ermöglicht es Prozessbetreibern oder OEMs, Installationen in Echtzeit zu überwachen.

Besser noch, eine neue Generation von Lösungen für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen ermöglicht es Zustandsüberwachungssystemen, die Analyse von Daten zu automatisieren und umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, ohne dass Expertenanalysten jeden Datenfetzen durchforsten müssen. Warum Berater dafür bezahlen, Maschinenausfälle zu prognostizieren, wenn dies jetzt automatisch, in der Cloud und ohne manuellen Eingriff möglich ist?

Gezielte Wartung effektiver

Senseye PdM ist führend bei der Verwendung von fortschrittlichem maschinellem Lernen für die Zustandsüberwachung. Seine einzigartigen proprietären Algorithmen können Daten in eine genaue Prognose der verbleibenden Nutzungsdauer (RUL) von Produktionsanlagen umwandeln – eine Technik, die als Prognose bekannt ist.

Senseye PdM verbindet sich mit bestehenden Datenquellen, während der normale Maschinenbetrieb wie gewohnt weiterläuft. Über 14 Tage arbeitet es im Hintergrund, um das normale Maschinenverhalten sowie historische Daten, falls verfügbar, zu analysieren. Es ist dann bereit, die erforderlichen Erkenntnisse zu liefern, um mit dem Aufbau eines skalierbaren Predictive-Maintenance-Programms zu beginnen.

In der Praxis bedeutet dies, dass Senseye PdM Ihnen durch automatisches Sammeln und Analysieren von Maschinendaten sagen kann, wie sich jedes Asset auf Ihrer Site zu einem bestimmten Zeitpunkt verhält. Die Algorithmen der Lösung können Aktualisierungen für einzelne Assets generieren und genau aufzeigen, worauf sich Wartungsteams kurzfristig konzentrieren sollten, und helfen dabei, Pläne für zukünftige Wartungsarbeiten zu optimieren.

Typische Implementierungen können Ausfallzeiten halbieren, die Produktivität um 55 % steigern und die Wartungsgenauigkeit um 85 % steigern.

Diese letzte Zahl bezieht sich am ehesten auf eine Verringerung der übermäßigen Wartung, was einer der Hauptvorteile ist, die es Predictive Maintenance zusammengenommen ermöglichen, zwischen 8 und 12 % der Wartungskosten im Vergleich zu geplanter Wartung einzusparen ¹ . Und da typische Industrieunternehmen zwischen 15 und 40 % ihres laufenden Budgets für die Wartung ausgeben, ist das eine enorme Einsparung ² .

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie Sensey PdM dazu beitragen kann, die Wartungsausgaben zu optimieren und die Produktivität zu steigern? Sehen Sie sich unser Whitepaper „Vermeidung übermäßiger Wartungskosten“ an oder buchen Sie noch heute eine Demo von Senseye PdM.

1. USA Energieministerium
2. Löfsten, 2000