Predictive Maintenance: Die Zukunft der Instandhaltung | 1/3

Predictive Maintenance (PM) ist ein entscheidendes Werkzeug der Industrie 4.0, das Unternehmen dabei unterstützt, die Effizienz ihrer Anlagen zu maximieren und ungeplante Ausfälle zu minimieren. Im Fokus steht dabei die präzise Wartungsplanung und die zuverlässige Einschätzung der verbleibenden Nutzungsdauer (Remaining Useful Life, RUL) einer Komponente. So kannst Du proaktiv entscheiden, wann ein Bauteil tatsächlich ausgetauscht werden sollte, statt einem starren Wartungsplan zu folgen oder erst bei einem Defekt zu reagieren. Denn ungeplante Wartungen sind nicht nur kostenintensiv, sondern bergen auch ein hohes Risiko für die Produktivität. Durch die gezielte Planung der Instandhaltung kann die Lebensdauer von Maschinen verlängert und Wartungskosten eingespart werden.

In diesem Blogbeitrag erklären wir Dir die Grundlagen von PM, welche Rolle Künstliche Intelligenz (KI) dabei spielt und warum dieses Thema für viele Industrien zunehmend an Bedeutung gewinnt.

Effiziente Wartung dank Predictive Maintenance 

Traditionelle Wartungsmethoden lassen sich primär in zwei Kategorien einteilen: präventiv und reaktiv. Die präventive Wartung erfolgt nach einem festen Zeitplan, unabhängig davon, ob ein Problem vorliegt. Dies kann ungeplante Ausfälle verhindern, führt jedoch oft zu Ineffizienzen, da Komponenten gewartet oder ersetzt werden, bevor es tatsächlich erforderlich ist. Die reaktive Wartung hingegen greift erst ein, wenn ein Defekt auftritt. Beide Ansätze haben somit ihre Schwächen: Entweder steigen die Instandhaltungskosten unnötig oder das Risiko von Betriebsunterbrechungen erhöht sich.

PM löst dieses Problem durch die Einführung vorausschauender, datengesteuerter Wartung. Diese zielt darauf ab, Wartungsmaßnahmen genau dann durchzuführen, wenn sie wirklich notwendig sind. Mithilfe von Sensoren werden Maschinendaten – wie Temperatur, Druck, Vibration oder auch Schall – in Echtzeit erfasst und analysiert, um potenzielle Anzeichen eines bevorstehenden Ausfalls zu erkennen. Ziel ist es, potenzielle Probleme frühzeitig zu identifizieren und präzise vorherzusagen, wann eine Maschine gewartet werden muss, um unnötige Wartungskosten und Stillstandszeiten zu reduzieren.

Die Rolle der Künstlichen Intelligenz im Predictive Maintenance-Prozess

Predictive Maintenance stützt sich stark auf fortschrittliche Datenanalyse und Machine Learning (ML). Mithilfe KI-gestützter Modelle lernen Systeme, komplexe Muster und Abweichungen in Sensordaten zu erkennen – insbesondere solche, die in der Vergangenheit mit Ausfällen oder Fehlern verknüpft waren. Dabei analysieren die Algorithmen nicht nur einzelne Parameter, sondern auch die Kombination mehrerer Merkmale, da Warnsignale oft erst in der Kombination verschiedener Datenpunkte sichtbar werden. Häufig müssen diese Merkmale transformiert werden, um Anomalien zu identifizieren. 

Sobald das System eine solche Anomalie erkennt, kann es eine Wartung vorhersagen und eine Warnung auslösen. Da Maschinen oft Teil eines größeren Produktionsprozesses sind, ermöglicht diese Prognose präventive Maßnahmen wie das kontrollierte Herunterfahren einer Produktionsstraße, um Schäden an weiteren Komponenten oder Produktverluste zu vermeiden. Durch diese vorausschauende Analyse wird die Wartung flexibel an den tatsächlichen Bedarf angepasst, wodurch das Risiko ungeplanter Ausfälle deutlich sinkt – in einem Ausmaß, das durch menschliche Überwachung allein nicht möglich wäre. Die folgende Grafik veranschaulicht den KI-gestützten Prozess, den Predictive Maintenance dabei durchläuft. 

Predictive Maintenance-Prozess

Welche Herausforderungen gibt es?

PM klingt zwar vielversprechend, aber in der praktischen Umsetzung stehen Unternehmen häufig vor Herausforderungen:

• Einsatz von Edge-Geräten: Maschinen in der Produktion sind oft an Orten mit beschränkter Netzwerkanbindung installiert, was die Datenübertragung und
  -verarbeitung erschwert. Hier kommen Edge-Devices zum Einsatz, die Daten direkt vor Ort verarbeiten. Dies reduziert Latenzzeiten und ermöglicht eine schnelle Reaktion auf mögliche Probleme, wobei die begrenzte Rechenkapazität eine Herausforderung bleibt.

• Grenzen der Vernetzung: In großen Produktionsanlagen kann es schwierig sein, alle relevanten Daten zentral zu sammeln und auszuwerten. Unterschiedliche Maschinen und Systeme sind nicht immer vollständig integriert. Die Herausforderung besteht darin, diese Daten effizient zu vernetzen und trotz fragmentierter Systemlandschaften aussagekräftige Analysen zu erstellen.

• Datensicherheit und -schutz: PM erfordert Zugriff auf sensible Maschinen- und Produktionsdaten. Dies führt zu speziellen Anforderungen an die Datensicherheit, da Daten bei der Übertragung und Speicherung geschützt werden müssen, besonders wenn sie über das Internet oder externe Clouds übertragen werden.
  
  

Welche Daten kann ich überwachen?

Predictive Maintenance stützt sich auf eine Vielzahl von Sensordaten, die je nach Branche und Maschinentyp spezifische Anforderungen erfüllen. Grundsätzlich gilt: Jede Art von Maschine und jede Industrie muss auf eine Reihe von unterschiedlichen Messgrößen achten, um drohende Ausfälle zuverlässig zu erkennen. Die erfassten Daten variieren dabei je nach überwachter Komponente und den zu erkennenden Fehlern. Nachfolgend findest Du typische Beispiele für Sensordaten, die jedoch nur einen Auszug darstellen: 

Auswahl zu überwachender Sensordaten

Use Cases – in welchem Bereich kann ich Predictive Maintenance einsetzen?

Predictive Maintenance lässt sich so in zahlreichen Industriebereichen und für eine Vielzahl von Maschinentypen verwenden. Abhängig von der Branche und der Komplexität der Maschinen kommen dabei oft mehrerer solcher Sensoren zum Einsatz, um ein möglichst umfassendes Bild des Maschinenzustands zu erhalten. Einige typische Anwendungsfälle sind:

• Windturbinen in der Energieerzeugung: Windturbinen sind oft an abgelegenen Standorten installiert und schwer zugänglich. Ungeplante Wartungen sind kostenintensiv, da sie aufwendige   Inspektionen und oft lange Stillstandzeiten verursachen. Durch die kontinuierliche Überwachung verschiedener Daten in den Turbinenlagern können mögliche Schäden frühzeitig erkannt werden. Predictive Maintenance erkennt Muster in den Vibrationsdaten, die auf Probleme wie Risse oder Abnutzung hinweisen und ermöglicht es, Wartungen einzuplanen, bevor ein Fehler auftritt.

• Fließbänder und Förderanlagen in der Logistik: Ein Ausfall von Förderbändern in der Logistikbranche kann große Verzögerungen und Kosten verursachen, insbesondere in automatisierten Lagern. Sensoren überwachen Geschwindigkeit, Motorleistung und Temperatur des Förderbands. Bei Änderungen im Energieverbrauch oder ungewöhnlichen Temperaturen kann ein möglicher Schaden prognostiziert und das Band gewartet werden, bevor der Betrieb beeinträchtigt wird. Dies vermeidet ungeplante Ausfälle und sorgt für einen reibungslosen Ablauf.

• Pumpensysteme in der Chemiebranche: In einem Chemieunternehmen sind Pumpensysteme rund um die Uhr im Einsatz, um Flüssigkeiten und Chemikalien sicher zu transportieren. Ein Ausfall könnte Produktionsstillstände verursachen und Sicherheitsrisiken bergen. Sensoren überwachen kontinuierlich Parameter wie Vibration, Temperatur und Druck der Pumpen. Werden in diesen Daten Anomalien erkannt wie erhöhte Vibration, kann dies auf Lagerabnutzung oder Blockaden hinweisen.
  
  

Fazit

Predictive Maintenance ist mehr als nur ein Trend. Die strategische Lösung kann Produktionsausfälle minimieren und Instandhaltungskosten langfristig senken. Dank Machine Learning und KI kann Predictive Maintenance heute präziser und zuverlässiger als je zuvor eingesetzt werden. Allerdings stehen Unternehmen auch vor Herausforderungen wie der Integration von Edge-Devices und dem Schutz sensibler Daten. Die Vielfalt an Sensordaten eröffnet dabei ein enormes Potenzial, aber nur mit der richtigen Infrastruktur und einem strukturierten Ansatz lassen sich diese Daten effizient nutzen.

In den kommenden Beiträgen zeigen wir Dir, wie Du die nötigen Daten für Predictive Maintenance aufbereiten kannst und welche Analysemethoden zum Einsatz kommen. Erfahre bald mehr über die spannende Welt der Predictive Maintenance!

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