Vorausschauende Wartung in der smarten Produktion

Predictive Maintenance: Effizienz durch vorausschauende Instandhaltung steigern

Predictive Maintenance, also die vorausschauende Wartung, ist für viele Schweizer KMU ein zentraler Bestandteil der Strategie im Rahmen von Industrie 4.0. Sie ermöglicht es Unternehmen, durch den gezielten Einsatz von Datenanalyse Wartungsvorgänge zu optimieren und kostenintensive Ausfallzeiten zu minimieren. Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der korrekten Implementierung und Nutzung entsprechender Technologien, um präzise Vorhersagen über den Zustand von Maschinen und Anlagen zu treffen.

Typische Fehler bei der Umsetzung

Ein häufiger Fehler bei der Einführung von Predictive Maintenance ist der unzureichende Zugang zu qualitativen Daten. Ohne eine solide Basisdatenmenge und Verlässlichkeit der Messungen sind die besten Algorithmen nutzlos. Die Korrektur besteht darin, sicherzustellen, dass alle Sensoren ordnungsgemäss installiert und kalibriert sind und dass sie in der Lage sind, kontinuierlich akkurate und brauchbare Daten zu liefern. Zudem sollten historisch relevante Daten berücksichtigt werden, um ein vollständiges Bild des Maschinenverhaltens zu erhalten.

Ein weiterer Fehler besteht in der Überschätzung der Einfachheit von Predictive Analytics. Viele Unternehmen unterschätzen die Komplexität der Datenanalytik und verlassen sich zu sehr auf Standardlösungen ohne Anpassung an spezifische Anforderungen. Um dies zu beheben, ist es ratsam, interne oder externe Experten einzubeziehen, die die spezifischen Unternehmensbedürfnisse verstehen und diese in die Analytik integrieren können. Massgeschneiderte Lösungen sind oft der Schlüssel zum Erfolg.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Datenbewertung und -aufbereitung (Woche 1–2): Starten Sie mit der Überprüfung Ihrer aktuellen Datenquellen. Stellen Sie sicher, dass alle Sensoren korrekt arbeiten und dass es keine Lücken in den historischen Daten gibt. Entwickeln Sie daraufhin eine Strategie zur Verbesserung der Datenqualität, einschliesslich der Ausbildung von Mitarbeitenden im Umgang mit den Messgeräten.
2. Technologiebewertung (Woche 2–3): Überprüfen Sie die verwendeten Data Analytics Tools und Softwarelösungen auf ihre Tauglichkeit und Effizienz. Ziehen Sie bei Bedarf in Betracht, alternative Software oder zusätzliche Module zur Verbesserung der Datenanalysefähigkeit zu implementieren.
3. Implementierung von Verbesserungen (Woche 3–4): Setzen Sie die eingeleiteten Verbesserungsmassnahmen konsequent um. Arbeiten Sie eng mit IT-Spezialisten zusammen, um sicherzustellen, dass alle Systeme optimal konfiguriert und auf Ihre Anforderungen ausgerichtet sind.
4. Testphase und Feinabstimmung (Woche 4): Planen Sie eine Testphase ein, in der Sie die implementierten Änderungen in der Praxis evaluieren. Nehmen Sie anhand der Ergebnisse Anpassungen und Feinabstimmungen vor, um die Prognosegenauigkeit zu erhöhen.

Durch diesen strukturierten Ansatz zur Implementierung von Predictive Maintenance kann Ihr Unternehmen innerhalb eines Monats signifikante Fortschritte erzielen und die Grundlage für eine nachhaltige Optimierung der Instandhaltungsprozesse legen.