Ausfälle vorhersagen und vermeiden: Ein praxisbezogener Ansatz für KMU
Die Vorhersage und Vermeidung von Ausfällen ist ein zentrales Anliegen im Rahmen der Predictive Maintenance. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) können durch den Einsatz von vorausschauender Wartung ihre Betriebskosten senken und die Anlageneffizienz steigern. Der Schlüssel dazu liegt in der Nutzung von Datenanalysen, um Probleme frühzeitig zu erkennen und geeignete Massnahmen zu ergreifen.
Typische Fehler und deren Korrektur
- Unzureichende Datenqualität
Ein häufiger Fehler bei der Implementierung vorausschauender Wartungssysteme ist die Sammlung unvollständiger oder ungenauer Daten. Fehlerhafte Daten führen zu unzuverlässigen Prognosen, was letztlich die Ausfallvorhersage beeinträchtigt. KMU sollten sicherstellen, dass ihre Sensorik regelmässig gewartet und kalibriert wird. Zudem ist es ratsam, auf eine solide Dateninfrastruktur zu setzen, welche eine kontinuierliche und präzise Datenerfassung gewährleistet.
- Mangelnde Integration der Systeme
Oftmals werden die bestehenden Systeme nicht vollständig integriert, was dazu führt, dass wichtige Informationen in Dateninseln verstreut sind. Dies kann die Analyse und somit die Vorhersagegenauigkeit erheblich beeinträchtigen. Um dies zu korrigieren, sollten KMU eine einheitliche Plattform implementieren, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführt. Eine zentrale Datendrehscheibe ermöglicht eine holistische Sicht auf die Anlage und verbessert die Vorhersagequalität.
- Fehlerhafte Modellwahl
Die Wahl eines ungeeigneten Modells zur Datenanalyse ist ein weiterer verbreiteter Fehler. Eine falsche Modellwahl kann zu ungenauen Vorhersagen und somit zu vermeidbaren Ausfällen führen. KMU sollten sicherstellen, dass das jeweilige Analysemodell an die spezifischen Bedürfnisse und Betriebsbedingungen angepasst ist. Oft lohnt es sich, externe Expertise hinzuzuziehen, um die Modellwahl zu optimieren.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage
- Datenqualität verbessern
Überprüfen Sie die Sensorik Ihrer Anlagen und führen Sie notwendige Kalibrierungen durch. Arbeiten Sie mit Ihrem IT-Team zusammen, um sicherzustellen, dass die Dateninfrastruktur robust und zuverlässig ist.
- Systemintegration vorantreiben
Evaluieren Sie die bestehende Datenstrukturen und entwickeln Sie einen Plan zur Integration aller relevanten Systeme. Ziehen Sie Fachleute hinzu, um die Implementierung einer zentralen Datenplattform zu beschleunigen.
- Modellüberprüfung und Anpassung
Identifizieren Sie die aktuellen Modelle, die Sie zur Auswertung Ihrer Daten verwenden, und analysieren Sie deren Effektivität. Holen Sie gegebenenfalls externe Beratung zur Optimierung der Modellauswahl ein.
Mit disziplinierter Umsetzung dieser Schritte können KMU innerhalb weniger Wochen eine deutliche Verbesserung in der Vorhersage ihrer Anlagenausfälle erzielen und somit die Betriebseffizienz signifikant steigern.
