Digitalisierung von Spritzgießwerkzeug bei HAIDLMAIR: Mould Monitoring ist die Antwort von HAIDLMAIR... » weiterlesen
Jüngste Untersuchungen haben gezeigt, dass ungeplante Ausfallzeiten den Industriesektor jedes Jahr schätzungsweise 50 Milliarden US-Dollar kosten. Aus diesem Grund ist die Fähigkeit Fehler vorherzusagen essenziell und auch die weiteren Vorteile von Predictive Maintenance so relevant für produzierende Unternehmen.
Fehler beheben, bevor sie einen kritischen Zustand erreichen und Wartungsarbeiten durchführen, während die Anlagen in Betrieb sind, verringert zusätzlich die Zahl der Betriebsunterbrechungen. IoT und KI-gesteuerte Analysen haben die Art und Weise verändert, wie Unternehmen die Wartung von Anlagen und das Management von Produktionslinien vornehmen. Mit Sensoren, die in der Lage sind, Echtzeitdaten über eine Vielzahl von Geräten, Anlagen, Systemen und Standorten zu erfassen, ermöglicht es IoT-basiertes Predictive Maintenance Unternehmen, eine effektive Vorhersage und Planung von Ereignissen wie dem Austausch von Teilen oder dem Ausfall von Anlagen.
Im diesem Blogbeitrag finden Sie 5 wichtige Vorteile des IoT-gestützten Predictive Maintenance:
1. Verringerung von Ausfallzeiten und Wartungskosten
Durch State of the Art Predictive Maintenance wird es den Unternehmen ermöglicht, proaktiv Anlagenfehler zu erkennen. Insbesondere können historische Daten von einer Vielzahl an IoT-Geräten und Sensoren gesammelt werden, die wichtige Informationen und Metriken über den Zustand, die Nutzung und unterschiedliche Risikobereiche von Maschinen liefern. Falls historische Daten nicht vollständig verfügbar sind, können KI-gestützte Modelle dabei helfen, Frameworks zu erstellen, die die Lücken füllen und reale Anwendungsfälle simulieren. Wenn die auf Basis von Predictive Maintance geplanten Maßnahmen umgesetzt werden, können die Kosten deutlich gesenkt und gleichzeitig die Ausfallzeiten der Anlagen stark reduziert werden.
2. Verbesserung der Lebensdauer von Anlagen
Traditionell wurden bei der Prognose von Produktionsproblemen quantitative und qualitative Metriken verwendet, um Ausfallzeiten zu reduzieren. IoT-basiertes Predictive Maintenance ermöglicht es Unternehmen nun, die Lebensdauer ihrer Anlagen erfolgreich zu maximieren. Die von IIoT-Sensoren generierten Echtzeitdaten von Anlagen und Produktionslinien können Unternehmen einen umfassenden Überblick über den Zustand der Anlagen geben, um Reparaturen effektiv zu priorisieren und zu planen sowie sie für eine bessere Leistung zu optimieren. Durch die Vorhersage potenzieller Ausfälle, bevor sie auftreten, können die Teams Probleme frühzeitig lösen und Maschinen und Geräte über längere Zeiträume mit höchster Effizienz laufen lassen.
3. Identifizierung ineffizienter Bereiche
Die Analyse von Sensordaten und fortschrittliche Algorithmen können genauere Hinweise auf den Zustand der Anlage liefern. Schnelle Einblicke in Echtzeit sind entscheidend für die frühzeitige Erkennung von Ineffizienzen und können sogar genutzt werden, um Systeme bei Bedarf zu verbessern. So können beispielsweise die Datenerkenntnisse aus einem IoT-basierten Sensorik-Framework, das durch KI-Lösungen ergänzt wird, einem Unternehmen neue Möglichkeiten eröffnen, das Produktionsnetz zu verbessern und größere Vorteile zu erzielen. Darüber hinaus können potenzielle Sicherheitsrisiken, Gefahrensituationen und Compliance-Probleme erkannt und entsprechende Abhilfemaßnahmen ergriffen werden.
4. Verbesserung der Produktionsqualität
Laut einer kürzlich durchgeführten Studie hat der Industriesektor gezeigt, dass die Einführung von Predictive Maintenance in 83 % der Fälle einen positiven Return on Investment (ROI) erbrachte und dass 45 % der Befragten eine Amortisation in weniger als einem Jahr meldeten. Dies ist auf die Fähigkeit von Predictive Maintenance Systemen zurückzuführen, Fehler in Echtzeit zu erkennen. Wenn Probleme proaktiv angegangen werden können, werden Faktoren, die sich auf die Gesamtproduktivität auswirken, wie Ausfallzeiten, Kosten und Sicherheitsprobleme, die Unternehmen nicht mehr so stark behindern wie früher. Wartungsteams können durch die vorausschauende Planung von Reparaturen eine maximale Effizienz erreichen. Mit IoT-Systemen, die regelmäßig und zeitnah Daten und Änderungen an Prozessen liefern, können Probleme frühzeitig behoben und gleichzeitig die Produktionsqualität insgesamt verbessert werden.
5. Schnelle und informierte Entscheidungsfindung
Aufgrund ihres vernetzten Charakters können IoT-Geräte jederzeit und überall als Echtzeit-Datenlieferanten fungieren. Für Predictive Maintenance ist dies eine Möglichkeit, schnelle und fundierte Entscheidungen aus einer ortsunabhängigen Position heraus zu treffen. Die von den Sensoren und der Fertigungsanalytik gesammelten Daten liefern ein klares Bild von Fehlern, Verbesserungsbereichen und anderen wichtigen Leistungsmerkmalen, auf die sich die Manager bei Bedarf konzentrieren können.
Fazit
In Zukunft wird Predictive Maintenance als Standardanforderung in jede Unternehmenssoftware eingebettet sein. Um die Zuverlässigkeit dieser Lösung zu gewährleisten, müssen Unternehmen jedoch sicherstellen, dass sie über eine robuste Datenarchitektur verfügen, die fortschrittliche maschinelle Lernmodelle ergänzt. Schließlich nimmt die Zahl der Datenquellen in einem industriellen Umfeld ständig zu. In Zukunft hängt der Wettbewerbsvorteil für Unternehmen stark davon ab, ob sie starke Datenverarbeitungslösungen direkt an dem Punkt entwickeln, an dem sie die Daten sammeln.
Falls auch Sie ein produzierendes Unternehmen sind und die Vorteile von Predictive Maintenance nutzen wollen, ist dataformers genau der richtige Partner! Egal ob Sie ganz am Anfang dieses Vorhabens stehen, oder bereits mittendrin sind, wir stoßen gerne dazu. Kontaktieren Sie uns gerne für ein unverbindliches Gespräch.
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