Einsatz von Predictive Maintenance Optimieren

Predictive Maintenance: Effizienzsteigerung durch vorausschauende Wartung

In der heutigen industriellen Landschaft gewinnt Predictive Maintenance zunehmend an Bedeutung. Diese Technik erlaubt es Unternehmen, Wartungsarbeiten gezielt zu planen, basierend auf der Auswertung von Maschinendaten, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern. Trotz des Potenzials von Predictive Maintenance begegnen Unternehmen typischen Fehlern, die den Erfolg dieser Strategie beeinträchtigen können.

Fehler bei der Datenerfassung

Ein häufiger Fehler besteht darin, dass relevante Daten nicht systematisch erfasst werden. Unternehmen neigen manchmal dazu, nur auf bereits vorhandene Datenquellen zu setzen, ohne gezielt weitere Daten, die für die Wartung relevant sind, zu erfassen. Dies kann dazu führen, dass wichtige Indikatoren für den Zustand der Maschinen nicht berücksichtigt werden und dadurch Wartungsarbeiten zu spät oder überhaupt nicht durchgeführt werden.

Korrektur

Der erste Schritt zur Behebung dieses Fehlers ist die Identifikation aller relevanten Datenquellen. Dazu gehören Sensoren, Produktionsdaten und Umwelteinflüsse. Diese Daten sollten kontinuierlich erfasst und in einem zentralen System gebündelt werden. Zudem ist die Investition in zusätzliche Sensorik zu prüfen, um eine umfassendere Datenbasis zu schaffen.

Fehler bei der Datenanalyse

Ein weiterer häufiger Fehler ist die unzureichende Analyse der gesammelten Daten. Oftmals werden Daten schlichtweg nicht oder nur unzureichend verarbeitet, da das Know-how im Umgang mit Analysetools fehlt oder ungenügende Softwarelösungen eingesetzt werden. Das Ergebnis sind ungenaue oder gar keine Vorhersagen über den notwendigen Wartungsbedarf.

Korrektur

Unternehmen sollten in leistungsfähige Analysetools investieren, die in der Lage sind, komplexe Datenmengen effizient zu verarbeiten. Gleichzeitig sind Mitarbeiterschulungen unerlässlich, um das Personal in der Anwendung dieser Tools und im Verständnis der Analysedaten zu schulen. Externe Partner können wertvolle Unterstützung bei der Einführung und Optimierung von Datenanalyseverfahren bieten.

Fehler bei der Integration in bestehende Prozesse

Schliesslich scheitern viele Implementierungen von Predictive Maintenance an der fehlenden Integration in die bestehenden Unternehmensprozesse. Wenn die Vorhersagen aus der Datenanalyse nicht operationalisiert werden, können sie nicht ihre volle Wirkung entfalten, und die gewählten Lösungen bleiben ungenutzt.

Korrektur

Unternehmen sollten Predictive Maintenance als Teil eines ganzheitlichen Wartungskonzepts ansehen. Dazu gehört, dass die Ergebnisse der Datenanalysen in konkrete Handlungsschritte überführt werden, die in den alltäglichen Betriebsablauf integriert sind. Die Festlegung klarer Zuständigkeiten und Kommunikationswege innerhalb des Wartungsteams ist dabei essenziell.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Identifikation und Erfassung relevanter Datenquellen: Erstellen Sie eine Liste und beginnen Sie mit der Installation notwendiger Sensorik.
2. Auswahl geeigneter Analysetools und Schulung: Recherchieren Sie Softwareangebote und planen Sie Schulungen für Ihre Mitarbeitenden.
3. Prozessintegration testen: Simulieren Sie den Ablauf von Predictive-Maintenance-Schritten und evaluieren Sie die Kommunikation und Zuständigkeiten im Team.
4. Evaluation und Anpassung: Nach 30 Tagen ziehen Sie Bilanz aus den gemachten Erfahrungen und justieren Sie die Prozesse oder Werkzeuge gegebenenfalls nach.

Diesen Weg einzuschlagen, verbessert die Wartungseffizienz und führt schrittweise zu einem nachhaltigen Einsatz von Predictive Maintenance in Ihrem Unternehmen.