{"id":154495,"date":"2021-02-09T08:00:16","date_gmt":"2021-02-09T07:00:16","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=154495"},"modified":"2023-03-09T14:02:29","modified_gmt":"2023-03-09T13:02:29","slug":"predictive-maintenance-wartungsprozesse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2021\/02\/predictive-maintenance-wartungsprozesse\/","title":{"rendered":"Predictive Maintenance: pr\u00e4zise Planung von Wartungsprozessen leicht gemacht"},"content":{"rendered":"

Eine effektive Instandhaltung lebt von einer genauen Planung. Mit der Methode der vorausschauenden Instandhaltung<\/a> (Predictive Maintenance) gibt es mittlerweile einen Ansatz, der sich schon in der Praxis bew\u00e4hrt. Ausgereifte Software macht es m\u00f6glich, mit hoher Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, wann eine Wartungsma\u00dfnahme n\u00f6tig und wirtschaftlich sinnvoll ist.<\/p>\n

Erfahrene Produktionsmitarbeiter kennen ihre Maschinen und entwickeln ein gewisses Gesp\u00fcr daf\u00fcr, wann eine Maschine Wartung ben\u00f6tigt. Die Idee von Predictive Maintenance basiert auf der Vorstellung, dass sich diese Erfahrung auch maschinell erzeugen und nutzen l\u00e4sst.<\/p>\n

Die Mittel daf\u00fcr sind gro\u00dfe Mengen an Messwerten aus den unterschiedlichsten Teilen einer Maschine oder Anlage. Dazu z\u00e4hlen Temperaturen, Dr\u00fccke, Energieverbr\u00e4uche und vieles mehr. Auch die Temperatur und Luftfeuchtigkeit der Umgebung kann mit einflie\u00dfen. All diese Daten werden kontinuierlich erhoben und l\u00e4ngerfristig gespeichert.<\/p>\n

Big Data und KI f\u00fcr pr\u00e4zise Prognosen<\/strong><\/h2>\n

Mit Methoden des \u201eBig Data\u201c, also des systematischen Auswertens gro\u00dfer, heterogener Datenmengen, lassen sich im Vorfeld vergangener St\u00f6rungen und Ausf\u00e4lle von Maschinen und Anlagen in den Messdaten Muster und Trends herausarbeiten. Diese Auff\u00e4lligkeiten dienen dann als Fr\u00fchindikator f\u00fcr k\u00fcnftige St\u00f6rungen.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> wiederum kann im kontinuierlichen Datenstrom des t\u00e4glichen Betriebs die Fr\u00fchindikatoren erkennen. Daraus kann sie eine Prognose ableiten, welche Art von St\u00f6rung in welchem Zeitraum wahrscheinlich ist.<\/p>\n

Auf dieser Basis l\u00e4sst sich leicht und zielsicher entscheiden, welche Wartungsma\u00dfnahme ansteht und wann diese im besten Falle zu ergreifen ist.<\/p>\n

Kennzahlen und Ampeln f\u00fcr Predictive Mainenance<\/strong><\/h2>\n

Als \u00fcbersichtliche und schnell zu erfassende Darstellung hat sich ein einfaches Ampelsystem bew\u00e4hrt. Es zeigt Ihnen den Wartestatus der einzelnen Maschinen und die Dringlichkeit von Ma\u00dfnahmen an. Nach Abschluss der Wartung zeigt die Ampel automatisch wieder gr\u00fcn.<\/p>\n

Systeme f\u00fcr Predictive Maintenance k\u00f6nnen auch konkrete Kennzahlen ermitteln, anhand derer sich Instandhaltungsma\u00dfnahmen so planen lassen, dass sie mit hoher Wahrscheinlichkeit rechtzeitig, aber nicht unn\u00f6tig fr\u00fch erfolgen. Es sind dies die \u201emittlere Betriebsdauer bis zum Ausfall\u201c (mean time to failure), die \u201emittlere Zeit bis zur Wiederherstellung\u201c (mean time to repair) und die \u201emittlere Betriebsdauer zwischen Ausf\u00e4llen\u201c (mean time between failures).<\/p>\n

In Verbindung mit der Produktionsplanung k\u00f6nnen Sie damit g\u00fcnstige Zeitpunkte f\u00fcr Instandhaltungsvorg\u00e4nge identifizieren. Auch k\u00f6nnen Sie absch\u00e4tzen, ob sich n\u00f6tige Ma\u00dfnahmen in naher Zukunft statistisch zu h\u00e4ufen drohen. Dann kann es sinnvoll sein, manche Eingriffe vorzuziehen, um die Lage zu entzerren.<\/p>\n

Immer pr\u00e4zisere Vorhersagen<\/strong><\/h2>\n

Ob Wetter oder Verkehrslage \u2013 Vorhersagen basieren immer auf Informationen aus der Vergangenheit, deren Muster in die Zukunft projiziert werden. Je mehr digitale Erfahrungen in Form von Daten vorliegen, desto zuverl\u00e4ssiger kann eine solche Vorhersage werden.<\/p>\n

Daher ist es f\u00fcr eine Prognose zur Zuverl\u00e4ssigkeit einer Maschine oder Anlage gleicherma\u00dfen wichtig, so viele spezifische Informationen zusammenzutragen wie m\u00f6glich. Zwei prinzipielle Quellen stehen Ihnen als betreibendes Unternehmen zur Verf\u00fcgung: Daten aus Ihrem eigenen Unternehmen und Daten des Herstellers.<\/p>\n

W\u00e4hrend die Daten Ihrer eigenen Anlagen n\u00e4her an Ihren tats\u00e4chlichen Produktionsbedingungen sind, verf\u00fcgt der Hersteller \u00fcber eine ungleich gr\u00f6\u00dfere Datenbasis. Er ist bem\u00fcht, von m\u00f6glichst vielen seiner ausgelieferten Anlagen Daten zusammenzuf\u00fchren, um seinen Service zu verbessern.<\/p>\n

Es ist daher sinnvoll, einen Weg zu finden, wie auch Sie Daten aus Ihrem Live-Betrieb beisteuern k\u00f6nnen. Durch eine transparente und differenzierte Auswahl der \u00fcbermittelten Parameter kann auch gew\u00e4hrleistetwerden, dass keine Betriebsgeheimnisse, wie beispielsweise Rezepturen und Prozessdetails, nach drau\u00dfen gelangen.<\/p>\n

Die Vernetzung mit dem Hersteller erlaubt auch, dass dieser die Definition neuer Trigger f\u00fcr Instandhaltungsma\u00dfnahmen beisteuert. Er kann dar\u00fcber hinaus auch Wartungspl\u00e4ne erstellen und die passenden Handlungsanweisungen bereitstellen. In letzter Konsequenz k\u00f6nnen Sie dem Hersteller die Wartung der Anlagen in Ihrem Haus komplett \u00fcbertragen.<\/p>\n

Integration f\u00fcr mehr Automation<\/strong><\/h2>\n

Die Digitalisierungsbem\u00fchungen der vergangenen zehn Jahre haben den Unternehmen vor Augen gef\u00fchrt, wie schwer beherrschbar und weiterentwickelbar ein gewachsenes Nebeneinander verschiedenster IT-Systeme auf Dauer ist. Demgegen\u00fcber hat eine integrierte, modulbasierte IT-Landschaft zahlreiche Vorteile, von denen die vergleichsweise leichte Automatisierbarkeit von Prozessen viel zur Steigerung der Produktivit\u00e4t beitr\u00e4gt.<\/p>\n

51风流bietet beispielsweise f\u00fcr die Nutzer von 51风流S\/4HANA Asset Management oder 51风流Plant Maintenance die erg\u00e4nzende L\u00f6sung 51风流Predictive Asset Insights an. Damit l\u00e4sst sich die vorausschauende Wartung realisieren, und Sie haben jederzeit den \u00dcberblick \u00fcber den Gesundheitszustand der angebundenen Assets. \u00dcbrigens arbeitet die L\u00f6sung sowohl mit 51风流S\/4HANA als auch mit \u00e4lteren ERP-L\u00f6sungen reibungslos zusammen.<\/p>\n

Best Practices f\u00fcr Predictive Maintenance<\/strong><\/h2>\n

Ein erfahrener Betriebsleiter wusste auch bisher, wann es an der Zeit ist, vorbeugende Wartungen durchzuf\u00fchren. Dennoch ist das ein Blindflug im Vergleich zu dem, was die vorausschauende Instandhaltung zu leisten in der Lage ist. Daher kann man ein gut eingeschwungenes Predictive-Maintenance-System durchaus als revolution\u00e4r bezeichnen \u2013 mit allen positiven Effekten f\u00fcr Ausfallsicherheit, Produktqualit\u00e4t und Produktivit\u00e4t.<\/p>\n

Mit 51风流Predictive Asset Insights s<\/a>teht f\u00fcr Ihr Unternehmen ein System bereit, das mit Best Practices die rasche Einf\u00fchrung von vorausschauender Instandhaltung erlaubt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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