Predictive Maintenance: Warum Unternehmen eine proaktive Wartungsstrategie brauchen

Durch datenbasierte Wartung lässt sich frühzeitig erkennen, wann und wo ein Hardware-Problem auftreten wird. So können teure Produktionsausfälle und hohe Reparaturkosten vermieden werden.

Technologische Entwicklungen wie das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) und Industrie 4.0 führen allmählich einen Wandel in der Unternehmens-IT herbei. Denn zunehmend werden die klassischen Infrastrukturen bestehend aus Server, Clients und Netzwerkgeräte durch Sensoren und vernetzte Maschinen ergänzt. Bei jeder Hardware-Komponente besteht jedoch das Risiko eines unvorhergesehenen Defekts, der die Produktion zum Erliegen und hohe Wartungskosten sowie Folgeschäden an Geräten und Produkten verursachen kann. 

Für Unternehmen ist es daher elementar, bestehende Ausfallrisiken möglichst frühzeitig zu erkennen. Big Data und Analytics eröffnen dabei völlig neue Ansätze für die Überwachung und Wartung von Systemen. Denn sie ermöglichen eine kontinuierliche Erfassung und Auswertung von Sensordaten und Logdateien, die weit über das reine Monitoring hinausgehen.

Laufende Überwachung von Echtzeitdaten

Erweiterte Datenanalysen versetzen Unternehmen in die Lage, zuverlässige Vorhersagen über den Zustand ihrer Anlagen sowie drohende Probleme zu treffen. Hierzu werden Prozesse durch die laufende Verarbeitung von Echtzeitdaten konstant überprüft. Mit Hilfe mathematischer Modelle lassen sich so auf Störungen hindeutende Muster rechtzeitig erkennen und entsprechende Maßnahmen präventiv einleiten. Grundvoraussetzung für diese vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance, PM) ist der Zugriff auf eine entsprechende Datenbasis auf Maschinenebene sowie in Datenbanken. 

Die intelligente Gateway-Technologie von Intel fungiert hierbei als Schnittstelle zwischen den vernetzten Endgeräten und der Cloud. Das Unternehmen setzt in seinen eigenen Herstellungsbetrieben bereits selbst auf Predictive Maintenance: Die produzierten Prozessorbauteile werden ständigen Messkontrollen unterzogen, zudem erheben an Roboterarmen angebrachte Sensoren zentrale Werte wie Beschleunigung, Vibration oder Temperatur. Diese Daten werden über IoT-Gateways an ein Datenzentrum gesendet und dort fortlaufend analysiert. Dadurch können unter anderem Prognosen über bevorstehende Fehlausrichtungen der Roboterarme erstellt und so mögliche Produktionsfehler vermieden werden.

Höhere Effizienz von Produktionsprozessen

Die Vorteile von Predictive Maintenance liegen auf der Hand: Schwachstellen und Defekte werden frühzeitig erkannt und unerwünschte Stillstandzeiten durch entsprechende Wartung vermieden. Dadurch lassen sich Produktionsausfälle und hohe Ausschussraten vermeiden und durch die optimierte Planung von Serviceintervallen eine Steigerung der Produktion erreichen. Dieser unmittelbare Mehrwert führt in vielen Fällen dazu, dass die für die Implementierung getätigten Investitionen bereits nach wenigen Monaten amortisiert werden können.

Predictive Maintenance stellt eine Weiterentwicklung der bisherigen klassischen Wartungsstrategien dar. Wie erfolgreich sie eingesetzt werden kann, hängt jedoch von der Wahl der passenden PM-Lösung sowie der Qualität der zu verarbeitenden Daten ab. Zudem erfordern die automatisierten Analyseprozesse eine kontinuierliche Nachprüfung, um sicherzustellen, dass die korrekten Daten ausgewertet und die Ergebnisse dort zur Verfügung stehen, wo sie benötigt werden. Unter diesen Voraussetzungen kann ein Unternehmen bereits innerhalb kürzester Zeit von einer datenbasierten Wartungsstrategie profitieren.