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Predictive Maintenance
Was ist Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance ist das Vorgehen, Maschinen- und Produktionsdaten auszuwerten, um die Maschinen proaktiv warten zu können und so ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren. Im Deutschen wird Predictive Maintenance als vorausschauende Wartung bezeichnet. Es wird auch der Begriff prädiktive Instandhaltung benutzt.
Welche Gründe sprechen für Predictive Maintenance?
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1. Weniger Ausfälle
Predictive Maintenance unterstützt dabei, Probleme in Maschinen auf Basis von datengestützten Prognosen vorherzusehen. Dadurch werden kostenintensive und schwerwiegende Ausfälle verhindert.
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2. Optimierte Personaleinsätze und Einsatz von Ersatzteilen
Servicemitarbeiter kommen dank Predictive Maintenance gezielt zum Einsatz, wenn Wartungsmaßnahmen nötig sind. Auch das Ersatzteilmanagement lässt sich deutlich besser planen.
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3. Mehr Produktivität und Wirtschaftlichkeit
Predictive Maintenance verbessert die Leistung von Maschinen und steigert so die Produktivität in Unternehmen. Stillstandzeiten und die Kosten für unerwartete Ausfälle werden minimiert, die Wartungszeit optimal berechnet und die Wirtschaftlichkeit erhöht.
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4. Erhöhte Lebensdauer von Maschinen
Regelmäßige, rechtzeitige Wartung unterstützt dabei, die Lebensdauer von Maschinen zu verlängern.
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5. Wartung im Einklang mit der Produktion
Weil Wartungsmaßnahmen dank Predictive Maintenance geplant stattfinden, lassen sie sich genau dann durchführen, wenn der Produktionsprozess am wenigsten negativ beeinflusst wird.
Was sind die Ziele von Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance hat das Ziel, Maschinen und Anlagen proaktiv zu warten, um die Störungszeiten in Unternehmen mittels Monitoring auf ein Minimum zu reduzieren bzw. die Störung grundsätzlich durch frühzeitiges Handeln zu verhindern. Teilweise kommen dabei auch Daten zum Einsatz, die über das Internet of Things gesammelt wurden. Mittels Predictive Maintenance können außerdem Wartungs- und Instandhaltungspläne erstellt werden.
Wer nutzt Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance ist besonders in Industrie und Fertigung von Bedeutung, da diese Bereiche auf reibungslose Maschinenabläufe angewiesen sind.
Typische Beispiele sind:
Bei Maschinen mit hohem Belastungsgrad oder solchen, die einen besonderen Stellenwert in der Produktionskette einnehmen, wird der Bedarf an Predictive Maintenance noch verstärkt.
Lagertechnik ist unerlässlich, um den Warenfluss im Unternehmen zu gewährleisten.
Wartung, indem Sensoren in Motor oder Fahrwerk verbaut werden und die nötigen Informationen bereitstellen.
Wartungsbedarf und nötige Reparaturarbeiten frühestmöglich aufzeigen.
Turbinen oder hydraulische Pumpen werden geprüft, sodass bei einer Fehlererkennung frühzeitig gehandelt werden kann.
Spontane Zugausfälle werden vermieden, indem beschädigte Teile bereits im Vorfeld repariert werde können.
Wann lohnt sich Predictive Maintenance?
Unternehmen sollten die Kosten der Technik, die für Predictive Maintenance nötig ist, gegenüber den wirtschaftlichen Nutzen stellen. Grundsätzlich kann Predictive Maintenance für jedes Unternehmen eine Unterstützung sein und die Wirtschaftlichkeit steigern.
Maschinenausälle vorhersehen mit der Power Platform
Die Microsoft Power Platform ist ein Set aus verschiedenen Tools - mit denen Sie bei Bedarf auch Predictive Maintenance-Workflows nutzen. Mit der Power Platform automatisieren Sie Ihre Prozesse im Nu.
Was braucht man für Predictive Maintenance?
Um Predictive Maintenance einsetzen zu können, werden folgende Elemente benötigt:
Ein Invest in teure Technik ist allerdings nicht unbedingt erforderlich, da viele Hersteller entsprechender Anlagen dies bereits vorgesehen haben und über eigene Service-Dienstleistungen den Zugriff auf diese Daten ermöglichen bzw. diese Daten aktiv auswerten.
Was ist der Unterschied zwischen Preventive Maintenance und Predictive Maintenance?
Preventive Maintenance
beschreibt eine Instandhaltung zur Vorbeugung ungewollter Ereignisse.
Predictive Maintenance
hingegen meint die vorausschauende Instandhaltung.
Wie unterstützt die Software Microsoft Power Platform Predictive Maintenance?
Die Microsoft Power Platform kann die Umsetzung von Predictive Maintenance folgendermaßen unterstützen:
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1. Datenerfassung
Mit Microsoft Power Apps lassen sich benutzerdefinierte mobile Anwendungen erstellen. Mitarbeiter nutzen diese für die Erfassung von Daten zu Maschinenzuständen und Betriebsparametern vor Ort.
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2. Datenverarbeitung
Power Automate hilft bei der Erstellung von Workflows, mit deren Hilfe Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt und verarbeitet werden können. Es wird so möglich, Sensordaten, Daten von IoT-Geräten aus Datenbanken sowie weiteren Systemen zu integrieren und zu analysieren.
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3. Datenanalyse
Microsoft Power BI ermöglicht es, grafische Dashboards und Berichte zu erstellen, mit denen die Analyse und Überwachung von Daten vereinfacht werden.
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4. Vorhersagemodellierung
Azure Machine Learning hilft bei der Entwicklung und Bereitstellung von Vorhersagemodellen. Anhand von Daten aus der Power Platform werden so prädikative Modelle erstellt, die der vorausschauenden Wartung dienen.
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5. Benachrichtigungen und Aktionen
Benachrichtigungen oder Alarme lösen Sie mit Power Automate aus, wenn ein definierter Schwellenwert erreicht wird oder es zu einer Abweichung kommt.
Probleme, die vorhersehrbar sind, sind keine
Maschinenausfälle und Co. - passieren sie, kommt die Produktion zum Stillstand. Mit Predictive Analytics und Maintenance lässt sich das vermeiden. Möglich macht es die Microsoft Power Platform.
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