Predictive Maintenance: Maschinen reparieren bevor sie kaputt gehen

Wäre es nicht toll, bereits vor einer Erkrankung mit den richtigen Arzneimitteln versorgt zu werden und so gar nicht erst krank zu werden? Genau das gibt es bereits für Maschinen. Predictive Maintenance, zu Deutsch ‘vorausschauende Wartung’, revolutioniert im Zuge der Industrie 4.0 Branchen wie z. B. den Maschinenbau erheblich. Durch diese Methode kommt es zu weniger Ausfällen.

Ziel des Verfahrens ist es zunächst, frühzeitig (d. h. mit einer ausreichenden Warnzeit) zu prognostizieren, wann ein Geräteausfall auftreten könnte. Um diese Ausfälle vorherzusagen, können verschiedene Methoden angewendet werden – je nach Branche, Maschinen etc. Diese werden beispielsweise mit Hilfe von Vibrationsanalysen, einer Geräteüberwachung, einer Analyse der Infrarot-Wärmebildung und ähnlichen Untersuchungen oder Datenanalysen durchgeführt.

In einem zweiten Schritt wird nun versucht, das Auftreten des Fehlers durch Wartung zu verhindern. Eine Überwachung auf mögliche zukünftige Fehler hin, ermöglicht die Planung der Wartung, noch bevor der Fehler überhaupt auftritt. Predictive Maintenance soll also im Idealfall eine möglichst niedrige Wartungshäufigkeit zur Folge haben. Durch die Vermeidung ungeplanter Wartungen können somit Zeit und Kosten gespart und längere Ausfallzeiten in der Produktion vermieden werden.

Neben der vorausschauenden Wartung ist auch die vorbeugende Wartung, die sogenannte ‘Preventive Maintenance’, ein wichtiger Bestandteil der Maschinenwartung. Warnungen zur vorbeugenden Wartung werden durch Zeit, bestimmte Ereignisse oder Zählerstände ausgelöst. Für die vorbeugende Wartung wird neben den Serviceempfehlungen des Herstellers auch das Alter einer technischen Anlage berücksichtigt. Predictive Maintenance basiert dahingegen wie oben bereits erwähnt auf dem tatsächlichen Zustand der Ausrüstung statt auf Zeit- oder Altersfaktoren.

Mit der zunehmenden Vernetzung von Maschinen und Fertigungseinrichtungen im Internet of Things gewinnt die vorausschauende Instandhaltung immer mehr an Bedeutung. Sensoren ermöglichen eine einfache Überwachung des Zustandes einer Maschine. Durch Cloud-Speichersysteme und Datenbanken können die gesammelten Daten langfristig archiviert und für künftige Diagnose- und Wartungszwecke ausgelesen werden.

Durch Echtzeitüberwachungen, einen umfassenden Datenpool und modernste Analyseverfahren ist es möglich, maschinenspezifische Fehlfunktionen zu 70 % zu prognostizieren. So können Außendiensttechniker rechtzeitig eingreifen, um Ausfälle wirksam zu verhindern.