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
