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Das meint Predictive Maintenance

Es gibt drei Arten der Instandhaltung: die Störungs-, Zeit- und Zustandsabhängige, wobei die Predictive Maintenance die Letztere beschreibt, also die zustandsabhängige Instandhaltung.

Dabei handelt es sich um eine prospektive Instandhaltungsstrategie mit dem Ziel einer ununterbrochenen Funktionstüchtigkeit sowie die vollständige Vermeidung von Ausfällen. Denn ein ungeplanter Stillstand im Betrieb trägt kostenstarke Folgen nach sich, meist durch entstehende Engpässe oder Unterbrechungen im nachfolgenden Betrieb.

Vier Phasen beim Predictive Maintenance

Die Strategie ist in vier Phasen aufteilbar. Die erste Phase ist die Erfassung von Daten über verschiedene Verfahren, die mit Personal und Sensortechnik erfasst werden. Es gibt verschiedene Möglichkeiten beispielsweise Vibrations- und Leistungsüberwachung, Temperaturanalyse, visuelle Inspektion, sowie elektrische Überwachung, wobei alle Sensoren miteinander verknüpft werden um ein zusammenfassenden Datenüberblick zu bieten.

Die nächste Station für die Daten ist eine zentrale Speicherung im Data Warehouse, in dem alle relevanten Informationen von allen Standorten der Datenaufnahme kontinuierlich erfasst werden. Dabei ist es bedeutsam, besonders viele Daten mit guter Qualität zu sammeln, um in der dritten Phase eine handfeste Prognose zum Abnutzungsverlauf der Betrachtungseinheit aufstellen zu können.

Diese werden durch statistische Analyseverfahren gebildet – die dritte Phase – indem beispielsweise Datenmuster unter Berücksichtigung von sogenannten Verschlechterungsparametern erkannt und bestimmt werden. Dabei gibt es natürliche Ursachen, wie Witterungen oder von menschliche Wahrnehmung, beispielsweise falsche Verwendung, Verkehr und Vandalismus.

Zuletzt (die vierte Phase) wird anhand der Voraussage zukünftiger Störereignisse die nächste Instandhaltungsmaßnahme geplant. Das Ziel dabei ist ein möglichst hoher Verbrauch vom Vorrat der möglichen Funktionserfüllungen. Diese laufen unter festgelegten Bedingungen und bilden den Nutzungsvorrat. Dabei ist eine kostenoptimale Agglomeration, also Bündelung, verschiedener bauelementbetreffender Instandhaltungsmaßnahmen möglich. Somit wird der gesamte Prozess der Leistungserstellung effizienter, allerdings in Verbindung eines hohen Kosten- und Zeitaufwandes, der sich erst bei großen Anlagen rentiert.

Früherkennung sorgt für Planbarkeit

Ein Beispiel für diesen Prozess ist ein Temperatursensor in einer Maschine, der unregelmäßige Temperaturschwankungen misst. Diese Informationen werden gesammelt und bei der Analyse aufgewiesen, wie lange die Nutzung des Geräts noch möglich sein wird. Aufgrund von Vorerfahrungen wird dann abstrahiert, welches der Teile gewartet oder ausgetauscht werden muss und in welchem Zeitraum es am besten durchgeführt werden sollte. Dabei kann oft Rücksicht auf die Arbeitszyklen der Maschinen genommen werden, so dass ein möglichst geringer Verlust entsteht.