Predictive Maintenance – die neue Art der Instandhaltung

Die vorausschauende Instandhaltung oder Predictive Maintenance erlaubt Vorhersagen über den Zustand industrieller Maschinen und verlängert so ihre Lebensdauer.

Immer häufiger liest man von Predictive Maintenance und mit der bloßen Übersetzung vorausschauende Wartung oder Instandhaltung, erhält man einen groben Überblick worum es dabei geht. Dabei unterscheidet sich diese Form der Wartung massiv von früheren Wartungsmodellen. Was sich einst strikt nach Zeitplänen orientierte, oder reaktiv durchgeführt wurde, folgt nun Livedaten der Maschine und kann so, Zeit und vor allem Kosten sparen. 

Vorteile von Wartungsmethoden vereinen

Die Predictive Maintenance vereint letztlich die Vorteile klassischer Methoden und bringt viele neue mit sich. Während bei der reaktiven Wartung, eine Maschine erst dann gewartet wird, wenn Störungen oder Fehler auftreten, ruft Predictive Maintenance schon proaktiv zum Handeln auf. Die klassische reaktive Wartung ist relativ einfach umzusetzen, trägt jedoch das Risiko in sich, hohe Ausfallzeiten zu erzeugen. Erst nach Analyse des Problems, kann der eigentliche Fehler bearbeitet werden. Wenn dann Ersatzteile fehlen und erst noch bestellt werden müssen, kommt dies einem erheblichen betriebswirtschaftlichen Totalschaden gleich. 

Prävention oder Vorhersage?

Im Gegensatz zur reaktiven Wartung, versucht die präventive Wartung, Ausfallzeiten durch vorauseilende Wartung der Maschinen zu vermeiden. Dabei werden an Hand fester Protokolle alle Maschinen in gewissen Abständen gewartet und Verschleißteile dem Zyklus entsprechend ersetzt. Auch wenn die Teile grundsätzlich noch gut wären, was zu immensen Kosten führt. Ebenso ist diese Form der Wartung sehr aufwendig und zeitintensiv. Die Predictive Maintenance kann mit den Live-Daten der Maschinen ebenfalls präventiv und proaktiv arbeiten, jedoch vorhersehen, wann und wo ein Problem entsteht und es individuell im Vorfeld beheben. 

Big Data als Grundlage

Um gesicherte Vorhersagen treffen zu können ist eine große Menge von Daten nötig. Es werden also Datenbanken und Technologien benötigt, die diese Daten erfassen, digitalisieren und übermitteln können. Ebenso wird Speicherplatz benötigt sowie Analyse- und Bewertungstool, die die erhobenen Daten auswerten können. Im letzten Schritt, benötigt die Predictive Maintenance intelligente Systeme zum Errechnen von Eintrittswahrscheinlichkeiten von Ausfällen. Aber der Einsatz kann sich durchaus lohnen. Denn neben den zuvor thematisierten Vorteilen, kann mit dieser Wartungsmethode auch die Leistung der Maschinen verbessert werden. All die neuen Daten machen Auswertungen der Produktivität einzelner Maschinen möglich. 

ERP zur Organisation von Predictive Maintenance

Nutz man nun sein cloudbasiertes ERP-System für die Instandhaltung der Maschinen, erhält man ferner die Möglichkeit die Daten mobil einsehen zu können. An mehreren Standorten und alles in Echtzeit. So können die Daten auch unkompliziert mit Instandhaltungsdienstleitern geteilt werden, sodass diese bestmöglich planen können. Im Zeitalter der Industrie 4.0 werden solche Maßnahmen immer attraktiver, aber auch zunehmend unerlässlicher.