Predictive Maintenance in der Fertigung

Der Ausfall von Produktionsanlagen kann zu kostspieligen Stillstandszeiten und Wartungsarbeiten führen. Eine auf Daten und maschinellem Lernen basierende Plattform bietet die nötige Infrastruktur für Predictive Maintenance in der Fertigungsindustrie.

Predictive Maintenance in der Fertigung

Der Ausfall von Produktionsanlagen kann zu kostspieligen Stillstandszeiten und Wartungsarbeiten führen. Eine auf Daten und maschinellem Lernen basierende Plattform bietet die nötige Infrastruktur für Predictive Maintenance in der Fertigungsindustrie.

Das Problem

Geräteausfälle in der Fertigung können zu kostspieligen Reparaturen und Stillstandszeiten führen. Denn traditionelle Wartungspläne basieren oft auf Zeit- oder Nutzungsintervallen und berücksichtigen nicht den tatsächlichen Zustand der Ausrüstung. 

Die Lösung

Eine Daten- und ML-Plattform bietet die nötige Infrastruktur, um vorausschauende Wartung durch den Einsatz von Datenanalytik und maschinellem Lernen zu implementieren.

Datenintegration and -management

Die Plattform kann Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und integrieren, z.B.:

  • Sensordaten zur Überwachung des Gerätezustands
  • Betriebsdaten wie Gerätenutzung, Geschwindigkeit und Qualitätskontrolle der Produktion
  • Wartungsprotokolle und Lebenszyklusinformationen der Geräte


Machine Learning und statistische Modelle

Die Plattform setzt fortgeschrittene Analytik ein, z.B.:

  • Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen, um Muster und Anomalien zu erkennen, die auf potenzielle Geräteausfälle hindeuten
  • Entwicklung von Vorhersagemodellen, um die verbleibende Nutzungsdauer (RUL) von Maschinen zu schätzen
  • Nutzung statistischer Modelle, um die Ausfallwahrscheinlichkeit in verschiedenen Phasen der Gerätenutzung zu verstehen


Echtzeitüberwachung der Alarme

Dank der Echtzeit-Datenverarbeitung ermöglicht die Plattform:

  • die kontinuierliche Überwachung des Gerätezustands
  • die Generierung von Alarmen, wenn die Daten auf ein potentielles Problem hinweisen, das eine zeitnahe Intervention erfordert
  • die Visualisierung der Leistungskennzahlen der Ausrüstung zur einfacheren Interpretation durch Wartungsteams


Vorhersageanalytik für Wartungsplanung

  • Aktualisiert Wartungspläne basierend auf dem tatsächlichen Zustand und Leistungsdaten der Ausrüstung
  • Optimiert Wartungsaufgaben und konzentriert Ressourcen dort, wo sie am meisten benötigt werden
  • Ermöglicht einen Wechsel von zeitgesteuerter zu zustandsbasierter Wartung


Automatisierung und Optimierung

Die Integration mit Fertigungssystemen ermöglicht:

  • die automatisierte Planung von Wartungsaufgaben
  • die Optimierung des Ersatzteillagers, um sicherzustellen, dass Teile bei Bedarf verfügbar sind, ohne Überbestände aufzubauen
  • Maschinelle Lernmodelle, die sich automatisch aktualisieren und verbessern, wenn sie neue Daten erhalten


Das Ergebnis:

Der Einsatz einer Daten- und ML-Plattform für die vorausschauende Wartung transformiert Fertigungsprozesse durch:

  • die Minimierung von Down Time
  • die Verlängerung der Lebensdauer der Ausrüstung
  • die Optimierung der Wartungskosten
  • die Verbesserung der Produktionsqualität

Das Problem

Geräteausfälle in der Fertigung können zu kostspieligen Reparaturen und Stillstandszeiten führen. Denn traditionelle Wartungspläne basieren oft auf Zeit- oder Nutzungsintervallen und berücksichtigen nicht den tatsächlichen Zustand der Ausrüstung. 

Die Lösung

Eine Daten- und ML-Plattform bietet die nötige Infrastruktur, um vorausschauende Wartung durch den Einsatz von Datenanalytik und maschinellem Lernen zu implementieren.

Datenintegration and -management

Die Plattform kann Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und integrieren, z.B.:


Machine Learning und statistische Modelle

Die Plattform setzt fortgeschrittene Analytik ein, z.B.:


Echtzeitüberwachung der Alarme

Dank der Echtzeit-Datenverarbeitung ermöglicht die Plattform:


Vorhersageanalytik für Wartungsplanung


Automatisierung und Optimierung

Die Integration mit Fertigungssystemen ermöglicht:


Das Ergebnis:

Der Einsatz einer Daten- und ML-Plattform für die vorausschauende Wartung transformiert Fertigungsprozesse durch:

Dr. Larysa Visengeriyeva
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