eWorkOrders Das Predictive Maintenance-Programm gibt Unternehmen zusätzliche Tools an die Hand, mit denen sie genauer vorhersagen können, wann ein Gerät gewartet oder ausgetauscht werden muss. Predictive Maintenance ist ein zustandsbasiertes Wartungsprogramm, bei dem Anlagen mit Sensorgeräten überwacht werden, die Daten über den Betrieb der Anlage und mögliche Defekte liefern. Anhand dieser Daten kann vorhergesagt werden, wann die Anlage gewartet oder ausgetauscht werden muss.
eWorkOrders CMMS Die Softwarelösung erstellt automatisch einen Arbeitsauftrag, wenn sie feststellt, dass ein Vermögenswert außerhalb der definierten Parameter liegt. Warnmeldungen werden an das Wartungsteam gesendet, das das Problem beurteilen und beheben kann. Da die Warnmeldungen identifiziert und in Echtzeit direkt an die Techniker gesendet werden, werden längere Ausfallzeiten minimiert.
Was ist Predictive Maintenance
Predictive Maintenance (PdM) ist eine proaktive Wartungsstrategie, die die Leistung und den Zustand von Geräten während des normalen Betriebs verfolgt und überwacht. Diese Überwachungstools erkennen verschiedene Anzeichen von Abnutzung, Anomalien und Leistungsprobleme der Geräte. Basierend auf diesen Messungen können Wartungsarbeiten durchgeführt werden, kurz bevor ein Fehler auftritt.
Predictive maintenance software uses advanced analytics and real-time monitoring to forecast potential equipment failures before they occur. By leveraging ultrasonic predictive maintenance tools and sophisticated predictive maintenance systems, organizations can detect early warning signs of equipment issues through vibration analysis, temperature monitoring, and acoustic testing.
A comprehensive predictive maintenance program combines IoT sensors, machine learning algorithms, and predictive analytics to transform raw equipment data into actionable insights. These predictive maintenance tools monitor hundreds of data points continuously, enabling maintenance teams to make informed decisions about when to perform repairs. For example, ultrasonic testing can detect bearing failures, air leaks, and electrical discharge problems long before they cause significant damage, while predictive maintenance software systems analyze patterns to optimize maintenance schedules and prevent unexpected downtime.
Successful predictive maintenance examples span across industries, from manufacturing to transportation, where equipment monitoring and data analysis help prevent failures, reduce maintenance costs, and extend asset lifecycles. Through predictive maintenance scheduling software and advanced analytics, organizations can move from reactive to proactive maintenance strategies, ensuring optimal equipment performance while minimizing operational disruptions.
Prädiktive vs. vorbeugende Wartung
Predictive Maintenance überwacht die Leistung und den Zustand der Ausrüstung während des normalen Produktionsbetriebs. Predictive Maintenance schätzt den genauen Zeitpunkt eines Ausfalls ab und kann bei Bedarf Reparaturen einplanen. Dies ist ein kostengünstiger Ansatz mit minimalen Auswirkungen auf die Produktion.
Vorbeugende Wartung Aufgaben werden auf der Grundlage eines wiederkehrenden Zeitplans oder einer bestimmten Nutzungsmenge oder Zyklen ausgeführt. Es wird eine geplante und terminierte Wartungsroutine eingeführt, um die Lebensdauer der Anlagen zu verlängern und Ausfallzeiten zu reduzieren. Die Wartung erfolgt auf der Grundlage vorgegebener Annahmen, basierend auf Empfehlungen oder Historie der Hersteller.
Ziel der vorausschauenden Wartung
Das Hauptziel der vorausschauenden Wartung besteht zunächst darin, (auf der Grundlage bestimmter Faktoren) vorherzusagen, wann es zu Geräteausfällen kommen könnte, und diese durch regelmäßig geplante und korrigierende Wartungsarbeiten verhindern zu können.
So funktioniert Predictive Maintenance
Bei der vorausschauenden Wartung kommt eine Zustandsüberwachung zum Einsatz, die während des Betriebs Daten der Maschine sammelt und analysiert, um eine optimale Nutzung der Ausrüstung zu gewährleisten.
Es gibt drei Hauptelemente, mit denen PdM den Zustand von Anlagen verfolgen und Techniker vor voraussichtlichen Geräteausfällen warnen kann:
- Mithilfe der Echtzeitverfolgung wird jedes Gerät über installierte und angebrachte Sensoren überwacht, die Daten zu Geräteverschleiß und Leistung erfassen.
- Mithilfe der Technologie des Internets der Dinge (IoT) werden Daten erfasst und freigegeben, sodass die Anlagen miteinander kommunizieren, zusammenarbeiten, Daten analysieren und basierend auf der Systemkonfiguration direkt geeignete Maßnahmen empfehlen können.
- Die gesammelten prädiktiven Daten werden mithilfe prädiktiver Algorithmen analysiert, die Trends erkennen, die darauf schließen lassen, dass ein Vermögenswert repariert, gewartet oder ersetzt werden muss.
Prädiktive Wartung/Zustandsüberwachungstechniken
Es gibt zahlreiche Geräte und Techniken zur Zustandsüberwachung, mit denen sich Ausfälle effektiv vorhersagen lassen und die Wartungsteams frühzeitig warnen können. Dazu gehören unter anderem:
Thermografie/Temperaturmessung/Infrarot-Thermografie ist die Messung von Wärmemustern in Maschinen und Objekten. Infrarotkameras sind in der Lage, hohe Temperaturen (Hotspots) in Geräten zu erkennen.
Ultraschallüberwachung/Akustische Analyse/Luftgestützter Ultraschall. überwacht Geräte, Lager und rotierende Teile und erkennt mithilfe hochfrequenter Schallwellen Teiledefekte wie Lecks, fehlerhafte Getriebe und andere Zustände wie mangelnde Schmierung
Schwingungsanalyse/Dynamische Überwachung wird hauptsächlich für rotierende Hochgeschwindigkeitsgeräte verwendet. Die Schwingungsanalyse bietet Technikern die Möglichkeit, die Pegel und Muster von Schwingungssignalen innerhalb einer Komponente, Maschine oder Struktur zu überwachen und diese Informationen zu verwenden, um den Zustand der Maschinen und ihrer Komponenten zu analysieren.
Ölanalyse/Tribologie ermöglicht es Technikern, den Zustand des Öls zu prüfen und festzustellen, ob andere Partikel und Verunreinigungen vorhanden sind.
Laserinterferometrie misst Änderungen der Wellenverschiebung basierend auf einer lasergenerierten, hochpräzisen Lichtwellenlänge.
Motorstromkreisanalyse ist eine Reihe computergestützter Tests an einem Elektromotor, um den Gesamtzustand und die Funktionsfähigkeit des Motors sowie mögliche Quellen potenzieller Fehler zu ermitteln.
Radiographie/Strahlungsanalyse/Neutronenradiographie verwendet Strahlungsbildgebung, um interne Defekte in Geräten und Teilen anzuzeigen und zu identifizieren. Diese Technik hilft bei der Lokalisierung und Quantifizierung von Defekten und Verschlechterungen der Materialeigenschaften, die zu Ausfällen führen würden.
Welche Umstände erfordern eine vorausschauende Wartung?
Zu den Predictive Maintenance-Anwendungen (PdM) gehören solche, die eine entscheidende operative Rolle spielen und weisen Ausfallarten auf, die bei routinemäßiger Überwachung einigermaßen vorhersehbar sind.
Für einige Anwendungen ist die vorausschauende Wartung nicht geeignet, darunter solche, die keine kritische Aufgabe erfüllen und keinen kosteneffizienten, vorhersehbaren Ausfallmodus aufweisen.
Wer nutzt Predictive Maintenance?
Im Allgemeinen überwachen ein Wartungsmanager und ein Wartungsteam drohende Geräteausfälle und Reparaturaufgaben mithilfe von Technologien zur vorausschauenden Wartung und Anlagenverwaltungssystemen.
Einige Beispiele für Predictive Maintenance
Vorbeugung von Stromausfällen
Stromausfälle können für die Betroffenen äußerst unangenehm sein und in Krankenhäusern oder Pflegeheimen sogar tödlich enden. Sie können durch den Einsatz von Predictive-Maintenance-Technologie verhindert werden, die eine frühzeitige Erkennung ermöglicht. Mithilfe von Cloud-basierten Computern und künstlicher Intelligenz liefern Sensoren Informationen zu Anlagen. Unternehmen im Energiesektor werden durch dieses Wissen darüber informiert, wann ein Geräteausfall am wahrscheinlichsten ist.
Gebäudemanagement
Mithilfe von Umweltüberwachung und Software für Belüftung und Energiemanagement können Gebäude aus der Ferne verwaltet und gesteuert werden. Durch den Einsatz von auf das gewünschte Ergebnis zugeschnittenen Sensoren können Eigentümer und Verwalter auch die Temperatur der Gebäudeumgebung steuern und die Luftfeuchtigkeit oder Feuchtigkeit überwachen. Die Sensoren liefern die Daten an Cloud-basierte Datenanalysetools, mit denen Sie Anomalien oder Änderungen im Laufe der Zeit erkennen und bei Bedarf Wartungsarbeiten planen können. Diese Art der Überwachung kann die Gesamtenergiekosten des Gebäudes senken.
Gebäudemanagement
Da ein Fertigungsbetrieb in der Regel viele teure Anlagen und wertvolle Geräte besitzt, wird möglicherweise in Infrarotkameras investiert, um Aspekte der Anlagen wie z. B. die Temperatur zu überwachen und Überhitzung zu vermeiden. Dieses System der vorausschauenden Wartung hilft Werken, eine Überbeanspruchung wichtiger Geräte zu vermeiden, die zu erheblichen Ausfällen der Maschinen führen kann.
Vorteile:
- Weniger Anlagenausfälle führen zu kürzeren Ausfallzeiten.
- Reduzierter Gesamtarbeitszeit- und Kostenaufwand für die Gerätewartung.
- Automatische Einblicke in Ihre Daten.
- Kontrolle des Ersatzteilbestands.
- Verbessert die Sicherheit der Arbeiter und der Umwelt.
- Steigert die Effizienz der Mitarbeiter.
- Steigert die Produktion und den ROI durch ordnungsgemäß gewartete Geräte.
Remote-Überwachung
Automatisches Erfassen und Übertragen von Messwerten in eWorkOrders ist möglich, indem Sie ein IoT-Sensorgerät an Ihre Ausrüstung anschließen. Wenn die Bedingungen außerhalb der festgelegten Parameter liegen, wird ein Arbeitsauftrag generiert und zur Inspektion oder Reparatur an einen Techniker gesendet.
Reporting
Sensorwerte können zur Anzeige von Diagrammen verwendet oder für einen bestimmten Datumsbereich in eine Tabelle exportiert werden. Meldungen Zur Detaillierung der prädiktiven Wartungsarbeitsaufträge und der Anlagenhistorie können problemlos Informationen erstellt werden.
Zusätzlicher Aufwand
Abhängig von Ihren Anforderungen erfordert die Implementierung eines Programms zur vorausschauenden Wartung den Kauf zusätzlicher Hardware, beispielsweise von Geräten zur Überwachung der Anlagen: Vibration, Thermografie, Ölanalyse oder Ultraschall.
Die Implementierung eines Programms zur vorausschauenden Wartung in Ihrer Einrichtung erfordert zusätzliche Schulungen der Mitarbeiter im Umgang mit der Ausrüstung und der Interpretation der Analysen.
Predictive Maintenance und CMMS
Während Unternehmen von reaktiver zu proaktiver und schließlich zu prädiktiver Wartung übergehen, spielt computergestützte Wartungsmanagementsoftware (CMMS) eine entscheidende Rolle bei der Erleichterung der prädiktiven Wartung.
Für ein erfolgreiches PdM ist das richtige Gleichgewicht zwischen Technologie und menschlicher Interaktion erforderlich. CMMS vereinfacht den Prozess, und zwar aus folgenden Gründen:
- CMMS ist der Motor, der die PdM-Funktionalität antreibt. Alle Informationen zur Anlagenleistung, die im Laufe der Jahre in Ihrem CMMS gesammelt und gespeichert wurden, sind ein Ausgangspunkt und der anfängliche Datensatz vor der PdM-Implementierung.
- CMMS lässt sich in die PdM-Technologie integrieren, um Warnmeldungen und Arbeitsaufträge zu generieren. Durch die Integration von Sensoren zur Zustandsüberwachung können einige CMMS automatisch eine Warnmeldung oder einen Arbeitsauftrag erstellen, wenn Sensoren erkennen, dass ein Betriebsmittel außerhalb vordefinierter Parameter arbeitet. Diese Warnmeldungen veranlassen das Wartungsteam, vorbeugende Maßnahmen zu ergreifen, bevor die Maschine ausfällt und unerwartete Ausfallzeiten verursacht.
- CMMS ist ein zentralisiertes System, das alle Informationen auf einer zentralen Plattform sammelt und speichert, auf die jederzeit und überall zugegriffen werden kann.
Vorausschauende Wartung und Return on Investment (ROI)
Die Implementierung eines Programms zur vorausschauenden Wartung erfordert erhebliche Investitionen in Geld, Ressourcen und Schulungen. Unter Berücksichtigung dieser Faktoren übersteigt der Return on Investment (ROI) der vorausschauenden Wartung diese Kosten bei weitem.
Die Gründe dafür:
- Kosten für reaktive Wartung, Ressourcenzeit, Produktivitätsverlust, Lagerrückstände, Produktionsverzögerungen, Geräteausfallzeiten und mehr wirken sich negativ auf Ihr Endergebnis aus.
- Durch den Zugriff auf genauere Daten können Sie die Lebensdauer Ihrer Geräte verlängern und die Effizienz der Wartungsvorgänge verbessern.
eWorkOrders CMMS – Vorausschauende Wartung
Predictive Maintenance (PdM) ermöglicht Ihnen, Ausfälle vorherzusagen und die Leistung Ihrer wichtigsten Anlagen zu überwachen. Die Kosten für Investitionen in PdM-Technologie mögen zwar sehr hoch erscheinen, doch im Laufe der Zeit kann diese Lösung erhebliche Einsparungen beim ROI und eine bessere Maschinenleistung ermöglichen.
Durch die Verknüpfung der Zustandsüberwachungsdaten mit Ihrem CMMS können Techniker schneller entsandt werden, sodass Reparaturen schneller durchgeführt werden können. Mit eWorkOrders CMMS Predictive Maintenance: Sie können Betriebsgrenzen für Geräte definieren, die Messwerte importieren, Ergebnisse grafisch darstellen und automatisch eine E-Mail auslösen, um einen Arbeitsauftrag zu generieren, wenn die Messwerte die festgelegten Grenzen überschreiten. Wenn alle Ihre Daten in einem CMMS gespeichert sind, können Sie die Anlagenzuverlässigkeit verbessern, Kosten senken und die Effizienz Ihrer Wartungsvorgänge steigern.
Wenn Sie mehr über Predictive Maintenance oder eine der anderen CMMS-Funktionen erfahren möchten, wenden Sie sich bitte an einen unserer Kundenbetreuer, der Ihre Fragen beantwortet und Ihnen eine kostenlose Demo zur Verfügung stellt.
