Anlagenwartung – Strategien von gestern

Instandhaltungs- und Wartungsservices sorgen dafür, dass die

Funktionsfähigkeit einer Anlage aufrechterhalten oder wieder-

hergestellt wird. Dafür gibt es verschiedene Strategien:

■ Reaktive Wartung: Nach dem Eintreten einer Störung

werden korrektive Wartungsmaßnahmen vorgenommen.

■ Geplante Wartung: Wartung in bestimmten zeitlichen Inter-

vallen, die auf Basis von Erfahrungswerten definiert werden.

■ Zustandsabhängige Instandhaltung: Maßnahmen werden

bei Eintreten eines bestimmten Zustands initiiert.

Unabhängig davon, welche Wartungsstrategie oder welche

Strategiekombination Sie verwenden, sie alle weisen

Schwachstellen auf, weil sie den Zustand einer Maschine nicht

in Echtzeit bewerten.

Mit smarter Echtzeitanalyse in die Zukunft!

Die Evolution der Produktionswartung

Als Kernkomponente von Industrie 4.0 schafft Predictive

Maintenance neue Möglichkeiten für die Instandhaltung in der

Produktion. Auf der Basis von Sensordaten können

Intelligente Vorhersagen über industrielle Maschinen oder

Anlagen getroffen werden.

Predictive Maintenance stellt damit eine Evolution der

zustandsabhängigen Instandhaltung dar. Durch die Erkennung

von Anomalien in den Daten reduzieren Sie Ausfallzeiten im

Vergleich zu den klassischen Strategien erheblich und können

Prozessabläufe kontinuierlich verbessern.

Intelligente Vorhersagen für die Produktion

Effizientere Geschäftsabläufe mit Predictive Maintenance und Machine Learning

Fact Sheet

Die hohe Verfügbarkeit von Maschinen ist fundamental für den Geschäftserfolg von produzierenden Unternehmen. Services

der Instandhaltung und Wartung sind in der Industrie gefragt wie nie und damit Teil der bedeutendsten

B2B-Dienstleistungsmärkte Deutschlands. Doch im Zuge von Industrie 4.0 lassen Wartungsstrategien viele Wünsche offen.

Intelligente Vorhersagen schließen diese Lücke, bringen mehr Effizienz in Ihre Geschäftsabläufe und helfen Ihnen,

weitere lukrative Geschäftsfelder und Services zu erschließen. Nutzen Sie unser Know-how und unsere Expertise in den

Bereichen Business Intelligence & Analytics, Predictive Maintenance, Innovation und Digitalisierung. Wir unterstützen Sie von

der Auswahl passender Technologien, über die Verprobung im Digital Lab bis zu Aufbau und Betrieb einer Datenplattform.

■■■ Digitale Service Manufaktur

Predictive-Maintenance in der Praxis

Smarte Verarbeitung: Sensordatenerfassung und -analyse

im Predictive-Maintenance-System

Eine Voraussetzung für die Umsetzung von Predictive

Maintenance ist die Erfassung und die Verarbeitung von

maschinengenerierten Sensordaten sowie der Aufbau

eines Predictive-Maintenance-Systems, z. B. in der Cloud.

Dort werden Sensordaten für die Bewertung des Maschinen-

zustands zu Messgrößen, wie zum Beispiel Schwingung oder

Temperatur, kontinuierlich gespeichert und analysiert.

Intelligente Vorhersagen mithilfe statistischer Modelle

und Machine Learning

Im nächsten Schritt werden mit statistischen Modellen oder

Machine Learning intelligente Vorhersagen getroffen. Gewon-

nene Erkenntnisse und Erfahrungswerte fließen permanent in

den Prozess zurück, um das Modell und damit die Vorher-

sagen kontinuierlich zu verbessern. Mithilfe von statistischen

Modellen lässt sich der Zustand einer Anlage sehr genau

bestimmen, dabei kommen Verfahren wie Cluster- oder Klassi-

fikationsanalyse zur Anwendung. Im Bereich von Machine

Learning sind Verfahren wie selbstorganisierte Karten eine

Möglichkeit, nicht nur den Zustand einer Anlage zu bestimmen,

sondern auch die Quelle des Verschleißes zu lokalisieren.

Monitoring und Visualisierung: Ihre Entscheidungsvorlage

für die Prozessoptimierung

Mit einem Predictive-Maintenance-System können Sie nicht

nur den aktuellen Zustand der Anlage in einem Dashboard

visualisieren, sondern auch den zukünftigen Zustand intelligent

vorhersagen. Die Daten dienen Ingenieuren als Entscheidungs-

grundlage für die Prozessoptimierung.

Umsetzung in drei Phasen

■ Innerhalb eines zweitägigen Workshops definieren wir einen

Use Case und analysieren die Signifikanz der Daten.

■ Bei der darauffolgenden dreiwöchigen Entwicklung eines

PoC validieren wir die erarbeiteten Konzepte.

■ Nach der erfolgreichen Evaluierung des Prototyps, erfolgt

die Beauftragung und damit die Realisierung Ihres

personalisierten Predictive-Maintenance-Systems.

In jeder einzelnen Phase findet

eine enge Kommunikation mit

Ihnen statt, um vom Optimum

Ihrer Daten zu profitieren und

nicht nur eine personalisierte,

sondern auch eine intelligente

Plattform zu schaffen.

Unser Angebot auf einen Blick

Ihre Daten optimal managen

■ Intelligente Vorhersagen

■ Predictive Maintenance für Ihr Business

■ Maßgeschneiderte Systemrealisierung, z. B. in der Cloud

Die passende Technologie auswählen

Gemeinsam mit Ihnen analysieren wir den Nutzen von

Technologien aus den Bereichen BI, Analytics und Big Data

für Ihr Unternehmen.

Neue Geschäftsmodelle verproben

Unser Digital-Labor OC|lab® bietet Ihnen die Chance, neue

Geschäftsmodelle unkompliziert zu verproben.

Datenplattform aufbauen und betreiben

Unsere schnell skalierbaren DevOps-Teams übernehmen

für Sie den Aufbau und den Betrieb einer Datenplattform.

Warum OPITZ CONSULTING?

■ Unsere Experten verfügen über umfassendes Know-how in den Bereichen

■ Business Intelligence, Analytics und Big Data

■ Predictive Maintenance,

■ Machine Learning,

■ DevOps,

■ Innovation,

■ Digitalisierung.

■ Profitieren Sie von unserer langjährigen Erfahrung in BI-, Analytics- und Big-Data-Projekten.

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Wir freuen uns auf Ihre Kontaktanfrage!

Sprechen Sie uns an:

Thomas Unterbörsch

Consulting Manager

Leiter Competence Center Big Data

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