Digital Twins: Industrielle Wartung durch Echtzeit-Einblicke transformieren

In der neuen Generation technologischer Industrietransformation etablieren sich „Digital Twins“ als beliebte Anwendung in der Fertigungslinie.

Da immer mehr Organisationen in smarte Ausrüstung und digitale Fähigkeiten investieren, um Wettbewerbsvorteile zu wahren, gewinnen Digital Twins im industriellen Umfeld an Bedeutung.

Sie fungieren als Software-Äquivalente zu Computern mit ihren Echtzeit- und historischen Daten sowie Sensoranalysen. Sie können Wartungsaufgaben und -arbeiten virtualisieren und simulieren – heben industrielle Wartung auf ein höheres Level.

Lesen Sie unseren Beitrag über Digital Twins für tiefere Funktionsweise.

Unterbrechungsfreies Asset-Management

Organisationen können durch Digital Twins den erforderlichen Eingriff und die Wartung bestimmen, um Asset-Leistung zu optimieren und Lebensdauer zu maximieren – bevor am Asset selbst gearbeitet wird.

Anders als andere Wartungsarten vermeidet es Störungen und Ausfallzeiten, ermöglicht fundiertere Entscheidungen zum Asset. Für Wartungstypen und -techniken in intelligenten Fabriken lesen Sie unseren Beitrag zur Wichtigkeit industrieller Wartung.

Digital Twins von Assets lesen Echtzeit-Feedback von IoT-Sensoren an kritischen Fabrikgeräten und -standorten, um Auswirkungen künftiger Maßnahmen auf Faktoren wie Produktqualität, Produktionsrate, Umwelt-/Temperaturänderungen, Verschleiß etc. transparent zu bewerten.

Zudem können Digital Twins potenzielle KPIs für geplante Wartungsänderungen berechnen. Durch Kombination historischer Ausfalldaten, Risikofaktoren, Maschinenkonfiguration und operativer Szenarien kann ein Digital Twin diese KPIs vorab quantitativ bewerten – Leistung einer bestimmten Aktivität, eines Assets oder einer Abteilung.

Wie funktionieren Digital Twins im Kontext industrieller Wartung?

Über Sensoren gesammelte, auf Big-Data-Plattform gespeicherte Informationen nutzen Digital Twins, um Maschinenbetrieb kontinuierlich zu überwachen und basierend auf Beobachtungen den aktuellen Systemzustand zu schätzen und Verhalten bei geplanten Wartungsaktionen vorherzusagen.

Ein neuronales Netz detektiert anomale Muster in eingehenden Sensordaten und spiegelt diese in prädiktiven Modellen wider. Diese Modelle sagen Ausfälle vorher und reduzieren Probleme in künftigen Arbeiten. Oder für spezifische Assets: Simulation und Vorhersage ihrer Leistung.

So lokalisiert die Digital-Twin-Software bei geplanter Konfigurationsänderung eines Assets, die wahrscheinlich einen Ausfall verursachen würde, das Problem, bewertet Kritikalität, benachrichtigt Techniker und kann den Wechsel neu planen – Katastrophen vermeiden, Minderungsmaßnahmen empfehlen und simulieren.

Damit kann auch der Maschinenbediener den optimalen Wartungszeitpunkt bestimmen – vermeidet Kosten sowohl großer Reparaturen als auch vorzeitiger oder unnötiger Wartung.

Vorteile von Digital Twins für industrielle Wartung

• Echtzeit-Leistungsbewertung ohne Kontakt: Einfaches Remote-Asset-Management bietet nie dagewesene Flexibilität und Kontrolle. Wartungsroutinen passen sich dem realen Lebenszyklus der Ausrüstung an.
• Unterbrechungsfreies Asset-Management: Anpassungsfähigkeit von Produktionssystemen steigt erheblich – Wartungsaktivitäten lassen sich leichter an wechselnde Produktionsanforderungen anpassen.
• Kosteneinsparungen über den Produktionszyklus: Engineering-Ressourcen optimiert, kritische Reparaturen durch Antizipation vermieden, Verluste durch Produktionsausfall vermieden.
• Keine zusätzlichen Backup-Produktionslinien mehr nötig: Equipment-Zuverlässigkeit optimiert, Digital Twin fungiert als virtuelle Asset-Version – keine extra Linien nötig, Lebensdauer bestehender wird verlängert.
• Weniger Abfall, endlose Innovationsmöglichkeiten im Industriesektor: DTs bieten höhere Performance, weniger Wartung, Fokus auf Umwelt- und Innovationsthemen, die echten Produktionswert bringen.

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