Datenqualität als Grundlage für prädiktive Instandhaltung — Überblick

Einsatz von Predictive Maintenance in der Industrie 4.0

Predictive Maintenance ist ein zentraler Bestandteil der Industrie 4.0 und zielt darauf ab, Ausfälle von Maschinen und Anlagen proaktiv zu verhindern. Diese vorausschauende Instandhaltung führt zu einer Verbesserung der Betriebseffizienz und einer Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen. Doch trotz der zahlreichen Vorteile, die Predictive Maintenance bietet, treten in ihrer Implementierung häufig Fehler auf.

Typische Fehler in der Predictive Maintenance

1. Unzureichende Datenqualität und -menge

Ein häufiger Fehler bei der Einführung von Predictive Maintenance ist die unzureichende Qualität und Menge der benötigten Daten. Oftmals werden die gesammelten Daten nicht gründlich überprüft oder auf ihre Relevanz für die Predictive-Maintenance-Modelle hin ausgewertet. Ohne qualitativ hochwertige und ausreichende Daten ist es schwierig, fundierte Vorhersagen zu treffen. Korrektur: Ein systematischer Ansatz zur Datenerhebung und -analyse ist unabdingbar. Daten sollten regelmässig überprüft und die Sensoren kontinuierlich kalibriert werden, um präzise Ergebnisse zu gewährleisten.

1. Fehlende Integration in bestehende Systeme

Ein weiteres häufiges Problem ist die mangelhafte Integration der Predictive-Maintenance-Tools in die bestehenden Unternehmenssysteme. Dies kann zu isolierten Datensilos und unzureichender Nutzung der gewonnenen Einblicke führen. Korrektur: Unternehmen sollten sicherstellen, dass alle relevanten Systeme miteinander verknüpft sind. Eine nahtlose Integration von Datenquellen und Analyseplattformen ermöglicht eine umfassendere Sicht auf die Betriebsabläufe und erleichtert die Entscheidungsfindung.

1. Unzureichende Schulung des Personals

Selbst die besten Technologien sind nur so effektiv wie die Menschen, die sie bedienen. Oftmals wird das Personal nicht ausreichend geschult, um die neuen Systeme effektiv nutzen zu können. Dies kann dazu führen, dass das volle Potenzial der Technologie nicht ausgeschöpft wird. Korrektur: Schulungsprogramme sollten entwickelt werden, um die Mitarbeiter mit der Nutzung von Predictive-Maintenance-Werkzeugen vertraut zu machen. Diese sollten sowohl theoretische als auch praktische Komponenten beinhalten, um ein umfassendes Verständnis zu gewährleisten.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

In den kommenden Wochen sollten Unternehmen einen konkreten Plan zur Verbesserung ihrer Predictive-Maintenance-Strategie umsetzen.

• Woche 1–2: Starten Sie mit einer gründlichen Bewertung der aktuellen Datenerfassungsprozesse. Stellen Sie sicher, dass die Daten, die gesammelt werden, von hoher Qualität sind und für die Instandhaltungszwecke relevant. Planen Sie regelmässige Überprüfungen der Datenintegrität ein.
• Woche 3: Beginnen Sie mit der Identifikation der notwendigen technologischen Schnittstellen, die für eine reibungslose Integration der Predictive-Maintenance-Tools erforderlich sind. Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Systeme miteinander kommunizieren können.
• Woche 4: Organisieren Sie umfassende Schulungen für Ihr Personal, um sicherzustellen, dass alle Mitarbeiter mit den neuen Prozessen und Technologien vertraut sind. Erstellen Sie zusätzlich eine fortlaufende Schulungsstrategie, um zukünftiges Wissen kontinuierlich zu aktualisieren.

Durch die konsequente Umsetzung dieser Schritte können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Predictive-Maintenance-Strategie nicht nur effizient, sondern auch effektiv ist.