Predictive Maintenance: Zuverlässigkeit und Kosteneinsparungen in Industry 4.0

Echtzeit-Erkennung von Wartungsbedarf

Predictive Maintenance, die Wartungsprobleme in Echtzeit identifiziert, ermöglicht Maschinen- und Fahrzeughaltern kosteneffiziente Wartung und deren Planung vor Ausfall oder Beschädigung. Richtig eingesetzt, verlängert sie die Lebensdauer industrieller Anlagen, senkt Kosten und erhöht Verfügbarkeit.

Fallbeispiel: Renfe und Spaniens Hochgeschwindigkeitsnetz

Spanien hat das zweitgrößte Hochgeschwindigkeitsbahnnetz weltweit mit über 4.900 km (3.050 Meilen) Strecken. Renfe, der Betreiber, verspricht pünktliche Ankunft aller AVE-Züge (Alta Velocidad) landesweit.

Bis kürzlich benötigte ein Bahnbetreiber für solchen Service und Verfügbarkeit eine signifikante Anzahl Reservezüge für unvorhergesehene Ausfälle und Wartung.

Dank Echtzeit-Monitoring, Predictive Maintenance und bedarfsgerechtem Komponentenaustausch hält Renfe nun über 99 % seiner Hochgeschwindigkeitszüge durchgehend betriebsbereit.

Siemens, das die meisten Züge baut und wartet, nutzt Tausende Sensoren, Edge Computing und Echtzeit-Analytik, um potenzielle Ausfälle vorherzusagen und den optimalen Wartungs- oder Austauschzeitpunkt zu bestimmen. Wenn ein System oder eine Komponente Wartung benötigt, plant das System die nötige Ausfallzeit und stellt sicher, dass Techniker und Ersatzteile verfügbar sind, um Verzögerungen zu vermeiden.

Dank dieser Spitzentechnologie treten verzögerungsbedingte technische Ausfälle über 10 Minuten im Durchschnitt nur alle 1,5 Millionen Kilometer auf. Die Züge sind 99,94 % der Zeit betriebsbereit.

Zusätzlich werden Komponenten und Systeme nur bei Bedarf repariert oder ersetzt – signifikante Einsparungen bei Teile- und Arbeitskosten. Einige Elemente bleiben über ihre geplante Betriebszeit hinaus im Einsatz.

Predictive Maintenance hilft Industrie, Digitalisierungsvorteile zu realisieren

Präventive Wartung basiert auf regelmäßigen Checks und planmäßigen Austausch spezifischer Teile. Obwohl effektiv und teurere Reparaturen vermeidend, schafft sie ein Verschwendungssystem. Viele ausgetauschte Teile sind noch gut genug für weitere Funktion.

Im Gegensatz dazu ersetzt Predictive Maintenance nur das benötigte Teil zum nötigen Zeitpunkt. Sie erkennt nicht nur Maschinenzustände, die zum Ausfall führen, sondern schätzt auch die verbleibende Zeit bis zum Ausfall, sodass Service planbar wird.

Dieses Konzept wird nun auf industrielle Anlagen angewendet. Eine der größten Hürden für Industry 4.0: hohe Investitionen in Bestandsmaschinen. Viele Schwerlastmaschinenhersteller prüfen ein „Mietmodell“, bei dem das Asset an den Betreiber verleast wird, der für die tatsächliche Nutzung zahlt. Wartung und Ersatzteile sind Teil des Services.

Mit Echtzeit-Monitoring und Predictive Maintenance kann der Hersteller bestimmen, wann ein Techniker für Wartung entsandt oder der Maschinenbediener angewiesen wird, eine kurz vor dem Ausfall stehende Komponente zu tauschen. So wird die Ausfallzeit des Assets minimiert und die beste Leistung über viele Jahre sichergestellt.

Predictive Maintenance erreicht Konsumprodukte: Autos und Geräte

Traditionell erhält ein Fahrzeug präventiven Service bei Erreichen einer bestimmten Laufleistung oder Zeit seit letztem Check. Dieses System nutzen Autohersteller und -händler seit Jahrzehnten.

Heute ist der Preis der meisten E-Autos nicht inklusive Batterie. Die Batterie ist da, aber vom Hersteller geleast. Statt Kraftstoff zahlen viele EV-Besitzer eine monatliche Gebühr basierend auf Nutzung. Sensoren an Batterie, Motor und Ladeanschlüssen senden Daten an den Hersteller. Wenn die Batterie keine vernünftige Ladung mehr für die Nutzerbedürfnisse hält, wird sie getauscht.

Diese getauschten Autobatterien können ein zweites Leben haben – meist 10+ Jahre als Stromspeicher für erneuerbare Energien oder Netzausgleich. Danach werden sie zerlegt und Materialien für neue Batterien oder andere Teile aufbereitet.

Obwohl der Trend zur Elektrifizierung geht, nutzen die meisten heute verkauften Autos noch Verbrennungsmotoren. Hersteller und Händler suchen Wege, Wartung durch kontinuierliches Monitoring aller kritischen Fahrzeugsysteme zu optimieren. Mit vernetzten Sensoren und Onboard-Analytik lässt sich vorhersagen, wann Wartung nötig ist.

Beispiel: Bei bestimmten Fahrbedingungen, die kontinuierliches Bremsen erfordern und Bremsbeläge und -flüssigkeit verbrauchen, warnen Teilsysteme den Fahrer und planen Service lange vor Bremsversagen.

Fahrzeugsensoren können auch Umgebungsbedingungen messen: Luftfeuchtigkeit, Temperatur, Gewicht, Stress, Fahrbahnoberfläche, Neigung. Die Sammlung all dieser Datenpunkte gibt Herstellern und Servicezentren vollständige Informationen über die Umgebungsbedingungen, in denen das Fahrzeug operiert – wertvoll für erweiterte Wartungsbewertung.

Gerätehersteller prüfen das gleiche Konzept. Im Gegensatz zu Schwerlastmaschinen sind die meisten Haushaltsgeräte auf 5–10 Jahre ausgelegt. Begründung: Verbraucher wollen günstige Produkte und kaufen neu bei Ausfall.

Wenn Waschmaschinenanbieter z. B. stetige Einnahmen durch Vermietung an Verbraucher erzielen könnten, würden sie Produkte mit besseren Materialien und längerer Lebensdauer bauen und sie mit einer Armee kleiner Sensoren für kontinuierliches Health-Monitoring ausstatten.

Wenn eingebettete Sensoren erkennen, dass eine kritische Komponente bald ausfällt, plant das Gerät einen Wartungstermin, die nötigen Teile und einen Techniker. Der Nutzer erlebt kein defektes Gerät mehr und muss nicht auf Diagnose und spätere Reparatur warten.