Kosten senken durch Vermeidung von Überwartung: Der predictive Ansatz

Stillstandszeiten zu reduzieren steht vielleicht ganz oben auf Ihrer Wunschliste bei der Einführung Predictive Maintenance – doch es gibt weitere große Belohnungen. Übersehen Sie nicht das Potenzial, Überwartung zu eliminieren.

Überwartung ist in jedes geplante Wartungsprogramm eingebaut, das auf regelmäßigen, vorgegebenen Intervallen basiert. Denn alle – von OEMs bis Wartungsmanagern – bauen eine Sicherheitsmarge in Wartungsintervalle ein „to be on the safe side“.

Die hohen Kosten der Vorsicht

Nehmen wir die Richtlinien für den Austausch eines lebensdauergeschmierten Lagers. Empfohlene Austauschintervalle liegen zwischen 16.000 und 40.000 Betriebsstunden. Jeder Lagerwechsel dauert 30 Minuten bis 2 Stunden. Die Mannstunden für Lageraustausch sind bei 16.000-Stunden-Intervall 2,5-mal höher als bei 40.000 Stunden. Auf einem typischen Industriestandort gibt es tausende Lager – ein massiver Zusatzkostenblock.

Predictive Maintenance kann diesen Wartungsmehraufwand virtuell eliminieren, indem Teams Wartung just-in-time durchführen, um einen Ausfall zu verhindern, statt an festen Intervallen. Gleichzeitig reduziert es Stillstandszeiten drastisch und verspricht signifikante Produktivitätsgewinne.

Doch Predictive Maintenance ist nur mit effektivem Condition Monitoring möglich, das zuverlässig vorhersagt, wann jede Komponente ausfällt. Condition Monitoring basiert wiederum auf Echtzeitdaten aus Maschinen, um ein Bild des sich entwickelnden Anlagenzustands aufzubauen.

Game-changing Technologien

Condition Monitoring wurde erstmals in vielen Branchen erschwinglich und praktisch – dank Techniken und Technologien von Industry 4.0. Beispiel: Drahtlose Kommunikation macht Installation von Netzwerken kostengünstiger Sensoren günstiger und weniger disruptiv, um notwendige Maschinendaten in Condition-Monitoring-Systeme zu speisen. Gleichzeitig liefert Cloud-Software beispiellose Skalierbarkeit und ermöglicht Prozessoperatoren oder OEMs Echtzeit-Monitoring von Installationen.

Noch besser: Eine neue Generation KI- und Machine-Learning-Lösungen befähigt Condition-Monitoring-Systeme, Datenanalyse zu automatisieren und actionable Insights ohne Expertenanalysten zu liefern, die jeden Datenschnipsel prüfen. Warum Berater bezahlen, um Maschinenausfälle zu prognostizieren, wenn das jetzt automatisch, in der Cloud und ohne manuellen Eingriff geht?

Wartung gezielter steuern

Senseye PdM ist an der Spitze der Nutzung fortschrittlichen Machine Learnings für Condition Monitoring. Seine einzigartigen proprietären Algorithmen wandeln Daten in eine präzise Prognose der Restnutzungsdauer (RUL) von Fertigungsassets um – eine Technik, die als Prognostik bekannt ist.

Senseye PdM verbindet sich mit bestehenden Datenquellen, während der normale Maschinenbetrieb weiterläuft. Über 14 Tage analysiert es im Hintergrund normales Maschinenverhalten sowie historische Daten falls verfügbar. Dann ist es bereit, die Insights für den Aufbau eines skalierbaren Predictive-Maintenance-Programms zu liefern.

In der Praxis bedeutet das: Senseye PdM zeigt, wie jedes Asset auf Ihrem Gelände zu jedem Zeitpunkt performt, indem es Maschinendaten automatisch sammelt und analysiert. Die Algorithmen generieren Updates für einzelne Assets und zeigen exakt, worauf Wartungsteams kurzfristig fokussieren sollten, sowie Optimierung zukünftiger Wartungspläne.

Typische Implementierungen halbieren Stillstandszeiten, liefern 55 % Produktivitätssteigerung und 85 % höhere Wartungsgenauigkeit.

Letztere Zahl korreliert am stärksten mit Reduktion von Überwartung – einem der Schlüsselvorteile, die zusammen PdM ermöglichen, 8–12 % der Wartungskosten gegenüber geplanter Wartung einzusparen¹. Bei typischen Industrieunternehmen, die 15–40 % ihres laufenden Budgets für Wartung ausgeben, ist das eine enorme Ersparnis².

Mehr erfahren, wie Senseye PdM Wartungsausgaben optimiert und Produktivität steigert? Whitepaper „Eliminate Overspending On Maintenance“ herunterladen oder Senseye PdM Demo buchen.

1. U.S. Department of Energy
2. Lofsten, 2000