Predictive Maintenance gilt als Schlüsseltechnologie für mehr Effizienz und Verfügbarkeit in der industriellen Produktion. Doch was steckt eigentlich dahinter? Predictive Maintenance ist ein Ansatz der Instandhaltung, bei dem der Zustand von Maschinen und Anlagen kontinuierlich überwacht wird, um den optimalen Zeitpunkt für Wartungsmaßnahmen vorherzusagen. Ziel ist es, Ausfälle zu verhindern, bevor sie auftreten, und Wartungskosten zu minimieren, indem nur dann eingegriffen wird, wenn es tatsächlich notwendig ist.
Im Gegensatz zur reaktiven Wartung (nach einem Ausfall) oder zur präventiven Wartung (nach festen Zeitintervallen) basiert Predictive Maintenance auf datengetriebenen Analysen. Sensoren erfassen laufend Betriebsdaten wie Temperatur, Vibration, Druck oder Stromverbrauch. Diese Daten werden mithilfe von Algorithmen, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz ausgewertet, um Muster zu erkennen und Vorhersagen über den Zustand der Komponenten zu treffen.
Es ist dabei immer wieder wichtig zu verstehen, dass Predictive Maintenance keine Technologie an sich ist, sondern eine Strategie, welche die Instandhaltung grundlegend ändert. Um diesen Ansatz zu implementieren, muss man sehr eng mit der Instandhaltung, mit den Personen, zusammenarbeiten, da sie nach dieser Strategie arbeiten müssen.
Die technologischen Grundlagen
Predictive Maintenance ist ein Paradebeispiel für die Anwendung von Industrie 4.0-Technologien. Die wichtigsten Komponenten sind:
Sensorik: Moderne Maschinen sind mit zahlreichen Sensoren ausgestattet, die kontinuierlich Daten erfassen.
Edge Computing: Die Vernetzung der Sensoren und weiteren Condition Indikatoren ermöglicht die zentrale Sammlung und Verarbeitung der Daten.
Cloud Computing: Große Datenmengen werden in Echtzeit analysiert und gespeichert.
Künstliche Intelligenz & Machine Learning: Algorithmen lernen aus historischen und aktuellen Daten, um präzise Vorhersagen zu treffen.
Vorteile von Predictive Maintenance
Die Einführung von Predictive Maintenance bringt zahlreiche Vorteile mit sich:
Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten: Durch die frühzeitige Erkennung von Problemen können Ausfälle vermieden werden, was die Produktivität erhöht.
Kostenersparnis: Wartungsmaßnahmen werden nur dann durchgeführt, wenn sie wirklich notwendig sind – das spart Material, Arbeitszeit und Ressourcen.
Längere Lebensdauer von Anlagen: Durch eine gezielte Wartung wird die Belastung von Komponenten reduziert, was deren Lebensdauer verlängert.
Erhöhte Sicherheit: Kritische Zustände werden frühzeitig erkannt, wodurch Risiken für Mitarbeiter und Anlagen minimiert werden.
Optimierung von Ersatzteilmanagement: Durch genaue Prognosen kann die Lagerhaltung von Ersatzteilen effizienter gestaltet werden.
Herausforderungen bei der Umsetzung
Trotz der vielen Vorteile ist die Einführung von Predictive Maintenance mit Herausforderungen verbunden:
Datenqualität und -verfügbarkeit: Ohne zuverlässige und vollständige Daten sind präzise Vorhersagen kaum möglich.
Integration in bestehende Systeme: Die Anbindung alter Maschinen an moderne IT-Systeme kann komplex sein.
Investitionskosten: Die Anschaffung von Sensorik, Software und Infrastruktur ist zunächst kostenintensiv.
Cloud-Skepsis: Viele Unternehmen haben Angst ihre Daten in der Cloud zu speichern. Hierbei sind die Hintergründe vielfältig. Zum einen die Angst, dass ihre produktionsnahen Daten in der Cloud nicht sicher sind und zum anderen, dass eventuell der Weg der Daten in die Cloud Möglichkeiten für Cyberangriffe in die Produktion ermöglichen könnte.
Agnostischer Ansatz für ganzheitlichen Lösung
Um eine Predictive Maintenance Strategie in einer ganzen Fabrik auszurollen – eventuell sogar in mehreren Fabriken – bedarf es eines sehr agnostischen Ansatzes. Viele Unternehmen versuchen mit eigenentwickelten Modellen Ausfälle an einem bestimmten Maschinentyp vorherzusagen. Dieses Konzept skaliert allerdings nur sehr mäßig, da es immer wieder manuelle Entwicklungen und Nachbesserungen gibt. Besonders dann, wenn man in die Breite gehen möchte und auf sehr unterschiedliche Maschinentypen stößt. Ebenso sind die Datenquellen und -typen häufig sehr unterschiedlich.
Mit Senseye Predictive Maintenance von Siemens trainiert sich jede Maschine selbstständig mit den zur Verfügung gestellten Daten – vollautomatisch. Nach ein bis zwei Wochen hat Senseye Predictive Maintenance das normale Verhalten einer Maschine verstanden und geht in die Überwachung. Sobald nun eine Abweichung der Norm, des gelernten Verhaltens, auftritt wird Senseye Predictive Maintenance dies detektieren und dem Instandhalter eine Meldung zur Verfügung stellen. Die Meldung, der sogenannte Case, wird dann durch die Senseye Predictive Maintenance-GenAI, dem sogenannten Maintenance Copilot Senseye, mit weiteren Informationen erweitert, so dass der Instandhalter weiß, was genau detektiert wurde und was das Problem sein könnte, welches zu diesem Case geführt hat. Er kann im Anschluss seiner Tätigkeiten Feedback in seiner Sprache geben und der Maintenance Copilot Senseye wird bei zukünftigen Cases auf dieses Feedback zurückgreifen.
Der agnostische Ansatz von Siemens macht es möglich Assets aus allen Bereichen einer Fabrik anzubinden. Mit Senseye Predictive Maintenance steht eine holistische Lösung zur Verfügung, mit dem Vorteil für die Instandhalter, sie müssen sich nicht mit mehreren Tools für unterschiedliche Maschinen auseinandersetzen.
Ausblick
Predictive Maintenance entwickelt sich stetig weiter. Auch die Modelle für den Einsatz von Predictive Maintenance werden sich verändern. So könnte zum Beispiel Predictive Maintenance-as-a-Service ein Thema werden, bei dem Unternehmen Predictive Maintenance als Service-Modell nutzen. Anbieter übernehmen die komplette Überwachung und Wartungsplanung, oft über abonnementbasierte Plattformen. Das senkt Einstiegshürden und macht die Technologie auch für KMUs attraktiv.
