Immer wenn es um die Instandhaltung von Anlagen, Maschinen und Ausrüstung geht, dann geht es auch um Aufwand und Kosten. Und genau diese Aufwände und Kosten können mittels „Predictive maintenance“ reduziert werden.

Reaktive Instandhaltungsstrategien verlieren an Bedeutung, wenn Maschinen anfangen, Daten über sich selbst zu sammeln und diese auch gleich an Datenanalysewerkzeuge weitergeben. Denn durch einen stetigen Datenfluss besteht die Möglichkeit, sich jederzeit ein aktuelles Bild über den Zustand liefern zu lassen.

So kann zum Beispiel das Schwingungsbild einer Maschine verfolgt werden. Wenn nun eine Veränderung zum Normalbild auftritt, kann man Schlüsse daraus ziehen und bevor vielleicht ein Schaden entsteht, eingreifen.

Predictive maintenance wird durch IoT zu einem neuen Geschäftsfeld für Serviceanbieter und liefert für alle Beteiligten einen Mehrwert. Der Anlagebetreiber verfügt nun über eine effizientere Wartung und in weiterer Folge über eine höhere Ausfallsicherheit. Der Serviceanbieter hingegen kann seine Kapazitäten und Einsätze besser koordinieren.

Die Analyse der Daten wird immer mehr von intelligenten und lernfähigen Systemen übernommen und damit die Effizienz kontinuierlich verbessert. Als produzierendes Unternehmen kann der Fokus also wieder ein Stück mehr auf das Kerngeschäft gelegt werden.

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