Predictive Maintenance: Maximierung der Anlageneffizienz mit Condition Monitoring

Mann in Sicherheitsweste steht über Werkshalle und schaut auf geöffneten Laptop

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

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.
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.
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.
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.
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, dass mit richtig umgesetzter Condition Based Maintenance enorme Einsparungen möglich sind. In der Studie wurden das Sparpotenzial gegenüber traditioneller präventiver Instandhaltung auf 8 bis 12 % beziffert. Weitere Vorteile sind die Senkung der Wartungskosten um 14 bis 30 %, der Ausfallzeiten um 20 bis 45 %, der Ausfälle um 70 bis 75 % sowie eine Produktionsverbesserung um 15 bis 25 %. Die Algorithmen vergleichen die aktuelle Kavitationssignatur mit benutzerdefinierten Schwellenwerten. Überschreiten die Werte die festgelegten Schwellenwerte über einen definierten Zeitraum, wird das Ereignis als Kavitation gekennzeichnet.

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.

Abbildung einer P-F-Kurve, die ein typisches Verfallsmuster darstellt

Fertigungsunternehmen können diese Daten mit Edge Analytics analysieren und Algorithmen für Machine Learning anwenden, um frühzeitig über mögliche Ausfälle informiert zu sein und um Muster, Trends und mögliche Verbesserungsbereiche zu identifizieren.

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.

Erfahren Sie, wie HEINEKEN die Fertigung in Den Bosch optimiert hat

Dank CBM konnte HEINEKEN mehr kritische Anwendungsdaten in Echtzeit sammeln als je zuvor. Außerdem unterstützt der Umrichter bereits vorhandene Kommunikationsschnittstellen und -software. HEINEKEN musste also im Rahmen des Upgrades nicht in ein neues, paralleles System investieren.

Produktivitätsmaximierung mit intelligentem Edge Computing

Mithilfe von Predictive Maintenance basierend auf intelligentem Drive Edge Computing sowie Condition Monitoringkönnen Fertigungsunternehmen die Anlagenleistung optimieren, die Verfügbarkeit steigern und Kosten sparen. Unternehmen können systematisch den optimalen Maschinenzustand erhalten und potenzielle Probleme angehen, bevor diese eskalieren. So werden unerwartete Ausfallzeiten vermieden, die Anlagenlebensdauer verlängert und die Gesamtproduktivität maximiert. Die Umsetzung von Predictive Maintenance reduziert nicht nur die Komplexität, sondern vermittelt zudem umsetzbare Erkenntnisse. Wartung nach Bauchgefühl gehört nun der Vergangenheit an, was in unserer modernen, schnelllebigen Fertigungslandschaft einen Wettbewerbvorteil darstellt.

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Die Umrichter von Danfoss verfügen über eine integrierte CBM-Funktion mit Vibrationsüberwachung sowie eine Überwachung der Statorwicklung und der Lasthüllkurve.

Hervorgehobene Produkte

Danfoss Produkte mit Condition Monitoring

Erste Innovationen von Danfoss

CMB entstand aus einer Reihe von ersten Innovationen bei Danfoss. Danfoss strebt danach, sich von Mitbewerbern im Markt durch intelligten Funktionen im Umrichter zu unterscheiden, um die erforderlichen externen Komponenten zu reduzieren.

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