Die wörtliche Übersetzung von Predictive Maintenance sagt eigentlich schon ganz klar, um was es sich dabei handelt: um vorausschauende Wartung. Aber was bedeutet das?
Um teure Ausfallzeiten von Maschinen und technischen Geräten zu verhindern, müssen sie regelmäßig gewartet werden. Deshalb gibt es für die Maschinenwartung in vielen Betrieben Zeit- und Ablaufpläne, und sogar gegebenenfalls gesetzliche Vorschriften. Um diese effizient zu organisieren, setzen Betriebe immer häufiger für ihr Maschinenwartung Software ein.
Der nächste Schritt zur Vermeidung kostspieliger Maschinenausfälle ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz bei der Maschinenwartung, die sogenannte Predictive Maintenance. Bei der Predictive Maintenance ist eine intelligente Maschinenwartungs-Software im Einsatz, die im laufenden Betrieb der betreffenden Maschine oder des Gerätes Daten dieses Gerätes sammelt, verarbeitet und interpretiert. Das Ziel ist vorausschauende, also proaktive Maschinenwartung, die nur dann durchgeführt wird, wenn die Software Handlungsbedarf detektiert.
Kosten sparen mit Predictive Maintenance
Bei der Predictiven Maintenance werden Performance-Daten der Geräte und Maschinen strukturiert erfasst und nur wenn diese Maschinenwartungs-Software einen potenziellen Ausfall oder eine Leistungseinschränkung des Gerätes beziehungsweise der Maschine prognostiziert, werden Wartungsmaßnahmen ergriffen. Damit ist der faktische Ist-Zustand der Maschine alleiniger Auslöser für eine Wartung oder Reparatur, und zeitliche Routinen können übergangen werden, wenn das Gerät oder die Maschine keine Auffälligkeiten zeigt. So kann Predictive Maintenance helfen, Zeit, Man-Power und Kosten zu sparen.
Kontinuierliche Zustandsüberwachung mit Predictive Maintenance
Für den erfolgreichen Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Software zur Maschinenüberwachung ist es unverzichtbar, kontinuierlich den Zustand der Maschine zu überwachen. Die KI verfügt über einen sogenannten Machine-Learning-Algorithmus, durch den sie „lernt“, Prognosen über die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ausfälle zu erstellen. Je kontinuierlicher die Überwachung stattfindet, umso sicherer können die Prognosen ausfallen. Diesen elementaren Bestandteil der Predictive Maintenance nennt man Condition Monitoring.
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