Steigern Sie Ihren Umsatz, indem Sie den Ausfall kritischer Teile vorhersagen

Der Ausfall kritischer Maschinenteile führt häufig zu langen Ausfallzeiten und erfordert oft einen erfahrenen Servicetechniker vor Ort zum Austausch. Ein vorausschauender Wartungsservice solche Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten, erhöht die Verfügbarkeit der Maschine und den Grad Ihrer Serviceverträge.

Viele Maschinen und Anlagen verfügen über kritische Komponenten mit einer langen Lebensdauer, die jedoch während der Lebensdauer der Maschine häufig ausfallen. Die Aufschlüsselung dieser kritischen Teile ist verheerend für den Produktionsprozess und kostet Ihre Kunden viel, da die meisten Unternehmen diese kritischen Teile nicht auf Lager haben. Diese Risiken können mit einem vorausschauenden Wartungsservice für kritische Geräte reduziert werden wo der Zustand kontinuierlich überwacht wird.

Eine Industriepumpe, ein kritischer Maschinenteil des Produktionsprozesses

Auswirkungen des Ausfalls kritischer Maschinenteile

Obwohl sie nicht als normales Verschleißteil angesehen werden, verschleißen bestimmte Teile einer Maschine irgendwann im Laufe der Lebensdauer der Maschine. Diese Teile sind oft keine Standardkomponenten und sind speziell auf einen bestimmten Maschinentyp oder eine bestimmte Baureihe abgestimmt. Daher erfordert das Ersetzen spezielle Teile und erfahrene Techniker.

Infolgedessen sind diese Reparaturen regelmäßig von längerer Dauer und können erhebliche Auswirkungen auf die Produktion und das Ansehen sowohl der Marke des Maschinenbauers als auch der Kundenseite haben. Was wäre, wenn Sie solche Fehler vorhersagen könnten basierend auf Daten auf SPS-Ebene oder bei Bedarf mit zusätzlichen Sensoren?

Data Science in der Fertigung zur Vorhersage von Teileausfällen

Erfahrene Servicetechniker können oft feststellen, ob die Maschine gut läuft, indem sie die Vibrationen spüren oder einfach nur auf die Maschine hören, um die Ursache zu identifizieren . Maschinenbauer können ihr Know-how nutzen und mit Maschinendaten kombinieren, um zu ermitteln, wann Teile das Ende ihrer Lebensdauer erreicht haben, indem sie Symptome messen, um Fehlerursachen aufzudecken . Die Datenanalyse von ausgefallenen Teilen und Teilen kurz vor dem Ende der Lebensdauer kann mit Data Sciences kombiniert werden, was zu erkennbaren Mustern führt.

Rotationen, Vibrationen, Ultraschall, Temperatur und Strom oder Ölverbrauch sind potenzielle Indikatoren Verschleißerscheinungen und sind relativ einfach mit Sensoren oder SPS-Daten zu überwachen. Die richtigen Daten überwachen und mit bekannten Mustern vergleichen ist der Link, der Ihr kombiniertes Service-Erlebnis auf jeder Maschine rund um die Uhr zur Verfügung stellt.

Eine vorausschauende Wartungsstrategie führt zu Frühwarnungen, um Maschinenausfälle zu vermeiden

Vorteile eines vorausschauenden Wartungsservice

Möglicherweise wissen Sie und Ihr Kunde, dass ein Fehler wahrscheinlich passieren wird, bevor er auftritt. Ersetzen von Teilen und Ausführen des kritischen Wartungsservice vor dem Ausfall zu einer Zeit, in der die Auswirkungen auf die Produktion begrenzt sind, kann die Qualität und den Umsatz Ihrer Serviceverträge erhöhen und zu Einsparungen für Ihre Kunden aufgrund reduzierter negativer Auswirkungen führen auf ihre Produktion, die sehr bedeutsam sein kann. Fragen wie die Kosten einer ausgefallenen Produktionsstunde sowie Auswirkungen in Verbindung mit einem mehrtägigen Stillstand machen solche Serviceverträge für Ihre Kunden oft sehr attraktiv.

Ein kritisches Überwachungssystem wo Sie Echtzeitdaten sammeln und Alarme basierend auf erkennbaren Datenmustern für Maschinenteile mit definierter Lebensdauer einstellen, erhöht die Verfügbarkeit der Maschine und die Kundenbindung. Indem Sie einen zusätzlichen Servicevertrag für vorausschauendes Monitoring gegen Gebühr anbieten, können Sie von ungeplanten zu geplanten Ausfallzeiten wechseln beim Austausch von Teilen. Dies führt garantiert zu neuen Umsätzen .

Anwendungsfall:prädiktive Überwachung der Schwingung einer Pumpe

Abgenutzte Lager in einer Pumpe können zu Vibrationen, Temperaturänderungen, Verdrängung, Ausfallzeiten oder Ölablagerungen führen. Benachrichtigen Sie die Kunden dass ein Ausfall wahrscheinlich schon vorher eintreten wird und planen Sie gemeinsam mit dem Kunden einen Austausch. Auf diese Weise kann Ihr Kunde von einem Service mit minimalen Auswirkungen auf die Produktion profitieren.

Eine effektive Überwachung deckt die Ursache auf, verhindert ein erneutes Auftreten und behebt möglicherweise auch andere damit verbundene Fehler. Gemeinsam mit den Ingenieuren und After-Sales-Spezialisten werden die kritischen Teile identifiziert und Tests an defekten Teilen durchgeführt. Darüber hinaus werden Data-Science-Modelle erstellt, um Muster in Daten zu erkennen, was zu einer erfolgreichen Überwachungsstrategie führen kann .

Frequenzsensorüberwachung mit Schwellenwerten für Warnungen und Alarmzustände

Aufbau einer Strategie zur Überwachung kritischer Geräte

Hier ist eine vereinfachte Übersicht darüber, wie Sie Ihr Servicemodell mit präventiver Überwachung kritischer Geräte erweitern können:

1) Ausgangspunkt – aktuelle Praxis mit kritischen Teiledaten

In der ersten Phase werden die aktuellen Ausfälle kritischer Geräte analysiert. Bestimmen Sie, welche Teile aufgrund der Vorlaufzeit und des Bedarfs an qualifizierten Servicetechnikern für einen Austausch einen erheblichen kritischen Einfluss auf den Produktionsprozess haben. Stellen Sie dann fest, ob Teiledaten vorhanden sind, mit einer klaren statistischen Korrelation und Kausalität zwischen dem angegebenen Wert und dem Zustand des betreffenden Teils, erfasst wird.

Überlegen Sie, ob solche Daten auf SPS-Ebene verfügbar sind oder von angeschlossenen Geräten erfasst werden können oder eine zusätzliche Sensorik erforderlich wäre. Der Verzicht auf zusätzliche Sensoren wäre immer vorzuziehen, da diese auch eine gewisse Ausfallrate haben. Die Betrachtung von Stromsensoren an der Maschine und die potenzielle Nutzung ihrer Fähigkeit zur Erkennung von Frequenzen, Temperatur oder Beschleunigung über beispielsweise IO-Link können eine Option sein.

Eine enge Kooperation zwischen Data Scientist, After Sales Service und Entwicklungsingenieuren wird benötigt, um festzustellen, ob erkannte Muster relevant sind oder nur „weißes Rauschen“. Darauf aufbauend wird ein Projektplan und ein Testschema entwickelt.

2) Prototyping - Testen

Führen Sie interne Tests an Maschinen/Unterbaugruppen der betreffenden kritischen Komponenten durch, um die Hypothese zu stärken oder zu widerlegen. Entwickeln und verfeinern Sie Ihre Modelle .

Machen Sie einen Feldtest und stützen Sie sich auf Data Science von bestimmten Maschinen im Feld, die mit den erforderlichen Änderungen ausgestattet sind, und sammeln Sie praktische Erfahrungen mit der Effektivität, um sicherzustellen, dass Sie diesen Service nicht zu weit an Ihren Kundenstamm verkaufen, und bauen Sie Vertrauen in das Modell und das potenzielle Geschäftsmodell auf.

3) Geschäftsmodell-Rollout

Definieren Sie, wie dieser Mehrwert für die Kunden am effizientesten genutzt wird, um Umsatz, Zufriedenheit und Markenwiedererkennung zu steigern:

• Ist dies nur eine Umsatzsteigerung und ein zusätzliches Angebot für den Wartungsservice, oder kann dies auch zur weiteren Differenzierung Ihrer Maschinen und Dienstleistungen vom Wettbewerb genutzt werden?
• Was kostet eine Produktionsstunde für Ihren Kunden und könnten Sie diesen Service vermarkten und gleichzeitig einen besseren Workflow für die eigene Produktion bekommen?

Schritte zum Aufbau eines Geschäftsmodells für die vorausschauende Wartung kritischer Maschinenausrüstung

Erhöht den Umsatz mit vorausschauender Wartung

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