
Steigern Sie die Verfügbarkeit und Effizienz Ihrer Systeme
In unserer modernen, schnelllebigen Fertigungslandschaft ist die Bedeutung von proaktiver Wartung nicht zu unterschätzen. Predictive Maintenance, die auf intelligtem Drive Edge Computing und Condition Monitoring basiert,ist ein leistungsstarkes Tool zur Optimierung der Anlagenleistung, Steigerung der Verfügbarkeit und Senkung von Wartungskosten geworden. In diesem Artikel lernen wir das Konzept der Predictive Maintenance im Zusammenhang mit Condition Monitoring kennen und beschäftigen uns mit den zahlreichen Vorteilen wie Wirtschaftlichkeit, Anlagenleistung und Einsparungen.
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Vorteile von Predictive Maintenance Condition Monitoring
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Höhere Wirtschaftlichkeit Durch die ständige Erhebung und Überwachung von Daten garantiert Predictive Maintenance, dass Probleme mit den Anlagen identifiziert werden, bevor sie eskalieren. Das reduziert das Risiko von Ausfallzeiten. Diese proaktive Herangehensweise steigert die Betriebseffizienz, indem teure, ungeplante Produktionsausfälle verhindert und die Gesamtwartungskosten reduziert werden.
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Höhere Verfügbarkeit Dank ständiger Datenüberwachung fallen Veränderungen oder Abweichungen bei der Anlagenleistung frühzeitig auf. Indem mögliche Probleme dank Predictive Maintenance behoben werden, bevor sie zu Ausfällen führen, können Anlagenlaufzeiten maximiert werden, was für reibungslose Abläufe sorgt und Unterbrechungen minimiert.
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Längere Maschinen-/Anlagenlebensdauer Dank rechtzeitiger Wartung und proaktiver Beseitigung möglicher Probleme trägt Predictive Maintenance zur Optimierung der Leistung und Lebensdauer von Maschinen und Anlagen bei. Werden Probleme identifiziert und behoben, bevor sie zu schweren Schäden führen, fallen deutlich weniger teure Reparaturen oder vorzeitiger Austausch von Komponenten an.
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Optimales Timing der präventiven Instandhaltung Predictive Maintenance bestimmt anhand von Daten aus dem Condition Monitoring den optimalen Zeitpunkt für Wartungsarbeiten. Der Zustand von Komponenten wird analysiert und die Verfallskurve beobachtet. So können Wartungsarbeiten veranlasst werden, bevor es zu Funktionsverlusten kommt. Dank dieser Herangehensweise können präventive Instandhaltungsaktivitäten genau dann ausgeführt werden, wenn sie am notwendigsten sind. Das verhindert unnötige Ausfälle und senkt die Kosten, die bei reaktiven Reparaturen auftreten.
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Edge Analytics und Machine Learning für bessere Maschinenperformance Die beim Condition Monitoring erhobenen Daten bieten wertvolle Erkenntnisse zur Maschinen- und Anlagenleistung. Fertigungsunternehmen können diese Daten mit Edge Analytics analysieren und Algorithmen für Machine Learning anwenden, um Muster, Trends und mögliche Verbesserungsbereiche zu identifizieren. Anhand dieser Informationen kann die Maschineneffizienz erhöht werden, was die Gesamtleistung und die Produktivität verbessert.
Erhebliches Sparpotenzial dank Condition Based Maintenance (CBM)
Eine von der Europäischen Kommission beauftragte Studie ergab,
Außerdem sind die Reparaturkosten für fehlgeschlagene Assets überlicherweise 50 % höher als in Fällen, in denen das Problem vor dem Ausfall behoben wurde. Berichte von Unternehmen wie Fusheng in der Kompressorbranche deuten darauf hin, dass rechtzeitige Reparaturen die mittlere Reparaturzeit um 15 % reduzieren und die Anzahl der bei Erstkontakt gelösten Probleme um 20 % steigern.

So unterstützen Analysen die Predictive Maintenance
Predictive Maintenance basiert auf umfassenden Analysen, um die erhobenen Daten effizient zu nutzen. Dazu zählen:
- Analyse von Komponentenlebensdauer und Fehlerinformationen
- Implementierung von Condition Based Maintenance-Strategien
- Erheben von Baseline-Informationen zu Vergleichszwecken
- Nutzung von Machine Learning-Algorithmen zur Identifizierung von Mustern und für präzise Prognosen
Anhand dieser Analysen können Fertigungsunternehmen unerwartete Probleme vermeiden, die Verfügbarkeit optimieren, Abnutzung reduzieren, die Anlagenlebensdauer verlängern und durch individuelle Wartungspläne prognostizierbar und langfristig Kosten reduzieren.

Produktivitätsmaximierung mit intelligentem Edge Computing
Mithilfe von Predictive Maintenance basierend auf
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