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Einsatz von Technologien der vorausschauenden Instandhaltung zur Optimierung der Anlagenleistung

Was ist vorausschauende Instandhaltung?

Die Technologien der vorausschauenden Instandhaltung helfen Ihnen dabei zu verstehen, was Ihnen Ihre Unternehmensanlagen signalisieren wollen. Die Maschinen in Ihren Fabriken, Ihre Lkw-Flotte und Ihre Industrieanlagen – sie kommunizieren schon seit Jahren mit Ihnen. Sie teilen Ihnen mit, wann sie ausfallen werden und was sie benötigen, um länger und reibungsloser zu funktionieren.  

 

Mit der vorausschauenden Instandhaltung können Unternehmen Ausfälle antizipieren und Wartungsarbeiten planen, wenn und wo sie unmittelbar anstehen. Sie erhalten die nötigen Informationen, um mit ihren wertvollen Anlagen Spitzenleistungen zu erzielen. Gleichzeitig können sie gewährleisten, dass sie die Anlagen nicht überfordern und kostspielige Ausfälle riskieren.

Definition einer vorausschauenden Instandhaltung: Ziel einer vorausschauenden Instandhaltung ist es, Anlagenversagen und ‑ausfälle zu vermeiden. Deshalb werden IoT-fähige Unternehmensanlagen miteinander verbunden, auf die gelieferten Echtzeitdaten werden fortschrittliche Analysen angewendet und anhand der daraus resultierenden Erkenntnisse werden informierte, kostengünstige und effiziente Wartungsprotokolle erstellt. 

Warum ist eine vorausschauende Instandhaltung für Unternehmen von heute so wichtig?

Moderne Unternehmen befinden sich in einer Zeit beispielloser Veränderungen und verschärften Wettbewerbs. Der Amazon-Effekt hat zu einem rasanten Anstieg der Verbraucherwünsche nach Kontrolle, Personalisierung und Geschwindigkeit geführt. Durch das sich ständig verändernde Klima in Handel und Politik müssen viele Unternehmen um erschwingliche Liefer- und Fertigungsbeziehungen kämpfen. Und da sich immer mehr Unternehmen einer digitalen Transformation unterziehen, steigt der Konkurrenzdruck, und der Spielraum für Fehler wird immer kleiner. Deshalb möchten sich die Führungskräfte von heute Wettbewerbsvorteile mithilfe intelligenter Lösungen verschaffen, die die Notwendigkeit von Anlagenwartungen vorhersagen, zur Steigerung der Kosteneffizienz beitragen und ihre häufig komplexen Anforderungen an das Anlagenmanagement optimieren. 

Anwendungsfall: Schweizerische Bundesbahnen

Erfahren Sie, wie eine vorausschauende Instandhaltung zur Erzielung optimaler Betriebsabläufe beigetragen hat.

Was ist der Unterschied zwischen reaktiver, vorbeugender und vorausschauender Instandhaltung?

Diese drei Instandhaltungsmodelle unterscheiden sich weniger in der Art und Weise, wie die Instandhaltungsmaßnahmen durchgeführt werden, sondern in dem Zeitpunkt.

  • Reaktive Instandhaltung: Hier wird im Wesentlichen nichts unternommen, bis etwas defekt ist. Als Wartungsstrategie wird dies aus naheliegenden Gründen normalerweise nicht von großen Unternehmen praktiziert. Doch wenn bestimmte Teile und Komponenten von der regelmäßigen Rotation herkömmlicher Wartungsterminpläne ausgeschlossen werden, kann dies aber unbeabsichtigt passieren. Die reaktive Instandhaltung erfolgt immer, wenn bereits etwas eingetreten ist.
  • Vorbeugende Instandhaltung: Sie basiert auf der bisherigen Leistung und dem Wissen und der Erfahrung der Ingenieure und Betreiber. Dazu gehört die routinemäßige, periodische, geplante oder zeitabhängige Wartung. Tatsächlich werden so häufig Ausfälle verhindert. Aber leider kann diese Instandhaltungsstrategie ungenau sein und somit zu kostspieligen, teils unnötigen Wartungen führen oder unbemerkte Schwachstellen im Wartungsprozess nach sich ziehen. Die vorbeugende Instandhaltung erfolgt zu zuvor festgelegten Zeiten und oft lange im Voraus.
  • Vorausschauende Instandhaltung: Diese Strategie ist möglich, wenn alle Unternehmensanlagen über IoT-Netzwerke (Internet of Things) in ein Live-Partnernetz integriert sind. Die Möglichkeit, Daten in Echtzeit zu übertragen und zu analysieren, bedeutet, dass der aktuelle Anlagenzustand – und nicht der Terminkalender – die Grundlage für Instandhaltungsprotokolle bildet. Die vorausschauende Wartung erfolgt in Echtzeit, genau wenn und wo sie benötigt wird.

Das folgende Diagramm (angepasst von Deloitte) zeigt den Fortschritt der technologischen Fähigkeiten während der industriellen Revolutionen und die daraus resultierenden Auswirkungen auf die Wartungsstrategien und die Effektivität der Anlagen.

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Wie funktionieren vorausschauende Instandhaltung und IoT-Analysen?

Im ersten Prozessschritt der vorausschauenden Instandhaltung werden Echtzeitdaten und Informationen aus vernetzten IoT-Netzwerkanlagen im gesamten Unternehmen erfasst. Diese Daten müssen dann so gespeichert und verwaltet werden, dass sie problemlos verarbeitet, aufgerufen und analysiert werden können. Die „vorausschauende“ Komponente kommt zum Tragen, wenn künstliche Intelligenz (KI) und Technologien für maschinelles Lernen auf die Daten angewendet werden, um nützliche und handlungsrelevante Erkenntnisse zu erhalten.

 

Für die Architektur der vorausschauenden Instandhaltung und eines industriellen IoT-Netzwerks (IIoT) gibt es vier grundlegende Phasen:

Die vier Schritte des Prozesses der vorausschauenden Instandhaltung

Der Prozess der vorausschauenden Instandhaltung

  1. Erkennen und Sammeln von Daten mithilfe von Technologien der vorausschauenden Instandhaltung (z. B. Wärmebildtechnik oder Vibrationen)
  2. Echtzeit-Übertragung dieser Daten über das Netzwerk an ein zentrales Unternehmenssystem
  3. Anwendung intelligenter Technologien wie KI und Analysen des maschinellen Lernens auf diese Daten, um die brauchbarsten und aussagekräftigsten Erkenntnisse zu gewinnen 
  4. Schnelle Umsetzung dieser datengestützten Erkenntnisse in erforderliche Wartungs- und Reaktionsprotokolle (sowohl manuelle als auch automatisierte)

Überwachung des Anlagenzustands und Nutzung von vorausschauenden Instandhaltungstechnologien

Eine vorausschauende Instandhaltung wird durch cyber-physische Systeme ermöglicht, mit denen Maschinen und Unternehmensanlagen in ein intelligentes IoT-Netzwerk integriert werden können. Zuerst wird der Anlagenzustand ermittelt, der überwacht werden muss. Anschließend werden Sensoren installiert und ein IoT-Netzwerk aufgebaut, und schließlich werden Daten aus diesem Netzwerk gesammelt und analysiert, um aussagekräftige Ergebnisse und Erkenntnisse zu gewinnen. Die Identifizierung dieser zu überwachenden Zustände ist der erste entscheidende Schritt auf dem Weg zur Transformation der Anlagenverwaltung eines Unternehmens durch vorausschauende Instandhaltung. 

 

Zustandsüberwachung

 

Zunächst müssen die Zustände festgelegt werden, die für jede Maschine überwacht werden sollen. Diese Analyse kann visuell, auditiv, thermisch oder – in den meisten Fällen – eine Kombination dieser und anderer Kriterien sein. Der technologische Schritt an diesem Punkt besteht darin, die richtigen Sensoren und Überwachungswerkzeuge zu bestimmen, die installiert werden sollen: 

  • Schwingungsanalyse: Kleine Änderungen der Schwingungsmuster lassen auf eine Unwucht oder eine Fehlausrichtung schließen, während hohe Schwingungswerte auf drohende Probleme bei Lagern oder in anderen Bereichen hinweisen können. Schwingungsanalysen können frühzeitig vor Ausfällen warnen und sind besonders nützlich bei der Erkennung von Unwucht, Fehlausrichtungen, mechanischen Lockerungen sowie abgenutzten oder beschädigten Teilen.
  • Schall- und Ultraschallanalyse: Unter normalem Betrieb erzeugen die meisten Systeme stabile Geräuschmuster. Veränderungen des Bezugsschallmusters können auf Verschleiß oder andere Arten der Beschädigung hinweisen. Ultraschallanalysen können auch Aufschluss über die Gesamtgesundheit des Systems geben, indem sie hochfrequente Töne (die z. B. durch Dampf oder Luftlecks entstehen) in den hörbaren Bereich übersetzen.

  • Infrarotanalyse: Wie bei der Ultraschallanalyse deckt auch die Thermographie versteckte Zustände auf, indem Temperaturänderungen mittels Infrarotanalyse in ein sichtbares Spektrum umgesetzt werden. Selbst sehr geringe Veränderungen der normalen Betriebstemperaturen können auf bevorstehende Probleme hinweisen.

  • Flüssigkeitsanalyse: Über die bloße Überwachung von Füllstand und Temperatur hinaus kann die physikalische und chemische Analyse von Flüssigkeiten wertvolle Informationen über den Zustand mechanischer Bauteile liefern. Durch Ermittlung der Abbaurate von Kühl- und Schmiermitteln können präventive Schritte ergriffen werden, sobald sie durch diese Erkenntnisse gerechtfertigt sind.

  • Sonstige: Andere Technologien der vorausschauenden Instandhaltung sind auf verschiedene branchenspezifische Anforderungen zugeschnitten. Dazu gehören: Laserausrichtung, Stromkreisüberwachung, Risserkennung, Korrosionsüberwachung, Änderungen des elektrischen Widerstands und andere branchenspezifische Mittel zur Messung von Korrosion oder Verfall.
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Technologien der vorausschauenden Instandhaltung

 

Sobald die oben genannten Kriterien festgelegt sind, müssen die entsprechenden Sensoren und Überwachungssysteme über ein cloudverbundenes IoT-Netzwerk an ein zentrales Unternehmenssystem, meistens ein Enterprise-Resource-Planning-System (ERP-System), angeschlossen werden. Das setzt auch den Einsatz der entsprechenden KI-gesteuerten Softwarelösungen voraus, die die verschiedenen und erforderlichen Algorithmen und Analyseprozesse unterstützen, damit anhand der gesammelten Daten handlungsrelevante Erkenntnisse und Empfehlungen gewonnen werden können.

  • IoT-Netzwerk:  Werden Unternehmensanlagen mit Sensoren, Verarbeitungsfunktionen und anderen Technologien angereichert, können sie Daten – in der Regel über Cloud-Konnektivität – an ein zentrales Unternehmenssystem senden und von dort empfangen. Dies umfasst ein IoT-Netzwerk und ist Grundlage für die vorausschauende Instandhaltungsstrategie.

  • IoT-Gateways: Viele ältere Anlagen funktionieren zwar noch einwandfrei, doch ihre analoge Technologie stammt noch aus Zeiten vor der digitalen Integration. Diese Maschinen können mit IoT-Gateway-Geräten wie Kameras, Mikrofonen und Thermometern ausgestattet werden, um Echtzeitdaten über ihre Betriebszustände zu sammeln und zu übertragen.

  • Cloud-Konnektivität: Cloud-Konnektivität sorgt für die bedarfsgerechte Verfügbarkeit von Computersystemressourcen. In einem IoT-Netzwerk, das aus mehreren Industrieanlagen besteht, ist es entscheidend, dass Rechenzentren mit mehreren Standorten in einer einzigen Datenbank und einem einzigen System integriert werden.

  • Moderne Datenbank und ERP: Alte festplattenbasierte Datenbanken sind für die Verwaltung der umfangreichen und nicht linearen Daten, die Big Data und komplexe Datensätze umfassen, nicht gut geeignet. Darüber hinaus werden bei der vorausschauenden Instandhaltung KI und maschinelles Lernen eingesetzt, um für solche Daten erweiterte Analysen durchzuführen. Dieser gesamte Prozess wird am besten durch ein modernes KI-gestütztes ERP mit einer In-Memory-Datenbank unterstützt, die schnell, reaktionsschnell und nahezu unendlich skalierbar ist.

  • KI und maschinelles Lernen: Der wegweisende Informatiker John McCarthy definiert KI als „die Wissenschaft und die Technologie zur Schaffung intelligenter Maschinen“. Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der KI, der Algorithmen verwendet, um Daten zu analysieren und zu verstehen. Lösungen für die vorausschauende Instandhaltung sind auf KI und maschinelles Lernen angewiesen, um die operativen Daten von Unternehmensanlagen nicht nur zu sortieren, zu verstehen und daraus zu lernen, sondern aus diesem Wissen auch handlungsrelevante Empfehlungen und Erkenntnisse zu extrapolieren.

  • Erweiterte Analysen: KI und maschinelles Lernen ermöglichen fortschrittliche Analysen. Zunächst müssen die zu bewertenden Attribute und Bedingungen sowie die gewünschten Analyseergebnisse festgelegt werden. Auf diese Weise können die Algorithmen, die fortschrittliche Analysen unterstützen, so programmiert werden, dass sie so aufschlussreich und handlungsfähig wie möglich sind und im Zeitverlauf optimal aus Daten und neuen Erfahrungen lernen können.

  • Digitale Zwillinge: Ein digitaler Zwilling ist genau das: die virtuelle Reproduktion einer physischen Anlage. Durch das Anlegen digitaler Zwillinge können Manager jedes mögliche operative Szenario mit dem Zwilling durchspielen – ohne eine Beschädigung von kostspieligen Maschinen oder Geräten zu riskieren. Dies trägt zu einer noch besseren vorausschauenden Wartung bei, weil die Tools für maschinelles Lernen und KI-Tools befähigt sind, noch nie vorgekommene Ereignisse zu integrieren und daraus zu lernen.

Beispiele für Anwendungsfälle der vorausschauenden Instandhaltung

  • Öl- und Gassektor: Ölbohrungen verursachen einen enormen Verschleiß an Anlagen und können bei einem Ausfall zu hohen Risiken und Gefahren führen. Durch die Echtzeitüberwachung von Änderungen der Öltemperatur und der Drehzahl von Getrieben in Bohranlagen hat die vorausschauende Instandhaltung die Sicherheit erheblich verbessert und die Wartungskosten um bis zu 38 % gesenkt.
  • Automobilindustrie: Auf Montagebändern führen Punktschweißzangen etwa 15.000 Punktschweißvorgänge pro Tag aus. Durch ein Vernetzen von Schweißzangen auf der ganzen Welt und das Erfassen ihrer Betriebsdaten können Automobilhersteller Millionen von Datenpunkten sammeln. Das führt zu einer beispiellosen Prognosegenauigkeit hinsichtlich des Zustands und Status dieser Anlagen.
  • Herstellung von Haushaltsgeräten: Schwingungsmessungen der Trommelrotation im Trocknerproduktionsprozess haben dabei geholfen, Störungen oder Ausfälle vorherzusagen. Durch diese Anwendung der vorausschauenden Instandhaltung konnten Fertigungsfehler um 33 % beseitigt und die Wartungskosten für Verbraucher um 27 % gesenkt werden.
  • Anlagenverwaltung im Schienenverkehr: Hohlräume bilden sich, wenn unter einem Gleis ein leerer Raum entsteht, der zu Verspätungen oder sogar Entgleisungen führen kann. Jüngste Innovationen haben zu kabinenbasierten Überwachungssystemen geführt, die beim Überrollen der Schienen eine Reihe von Variablen erkennen können. Damit wurde die Hohlraum-Erkennung verbessert und die Kundensicherheit erhöht.
  • Stahlindustrie: Die Anomalieerkennung wird verwendet, um Echtzeitmessungen der Schwingungsgeschwindigkeit, der Drehgeschwindigkeit und des elektrischen Stroms (Ampere) in den Kaltwalzanlagen der Stahlverarbeitung zu erfassen. Diese Anwendung hat die Lebensdauer von Anlagen um 60 % verbessert und Verluste aufgrund von Ausfallzeiten und Verzögerungen deutlich reduziert.

Vorteile der vorausschauenden Instandhaltung

Die Implementierung von vorausschauenden Instandhaltungssystemen hat in mehreren Branchen zu beeindruckenden Ergebnissen geführt.

Die vorausschauende Instandhaltung steigert die Produktivität um 25 %, reduziert Ausfälle um 70 % und senkt die Wartungskosten um 25 %.

Deloitte

Interessanterweise ist die Idee der vorausschauenden Instandhaltung an sich nichts wirklich Neues. Seit Jahrzehnten bemühen sich Unternehmen, ihre Anlagenwartung besser vorhersehbar zu machen. Aber erst die Verbreitung von Technologien wie KI und moderne ERP-Systeme hat die erforderlichen Kapazitäten und Funktionen geschaffen, um wirklich funktionierende Lösungen für die vorausschauende Instandhaltung zu entwickeln. Zu deren Vorteilen gehören:  

  • Höhere Transparenz im gesamten Geschäftsbetrieb: Durch bessere Einblicke in mobile und externe Anlagen können Originalteilehersteller und externe Dienstleister bessere und fundiertere Services anbieten.
  • Niedrigere Wartungskosten und verbesserte Anlagenleistung: Die vorausschauende Instandhaltung führt durchgängig zu einer besseren Nutzung vorhandener Ressourcen, zu einer Reduzierung von Ausfallzeiten und zur Verlängerung des Lebenszyklus wertvoller Anlagen.
  • Fähigere Teams: Wenn Anlagenbetreiber, Dienstleister und Supply Chain Manager mit Data Science und Echtzeitanalysen ausgestattet sind, können sie Wartungspläne entwickeln, die funktionieren – sie werden zu Planern und Strategen statt zu Feuerwehrleuten. 

Nächste Schritte zur Transformation Ihrer Lieferkette mit vorausschauenden Instandhaltungslösungen

Viele Unternehmen haben ihre Strategien für die Anlagenwartung seit Jahrzehnten nicht geändert, auch wenn sie andere Geschäftsbereiche modernisiert haben. Altbewährte Prozesse zu erneuern, ist eine Herausforderung, und es kann schwierig sein, die dafür nötige Unterstützung von Ihren Teams zu erhalten. Die erfolgreichsten Pläne zur Transformation eines Unternehmens beginnen mit einer guten Kommunikations- und Change-Management-Strategie, um Teams einzubinden und Silos abzubauen. Sprechen Sie mit Ihrem Softwareanbieter, und erfahren Sie mehr über die Tools und Lösungen, die für Ihre individuellen Anforderungen am besten geeignet sind, und um Sie mit Ihrer Roadmap und Ihrem digitalen Transformationsprozess auf den richtigen Weg zu bringen.

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