Decision Intelligence

Predictive Maintenance braucht die richtige Strategie

Eine Redewendung sagt: 'Vorhersagen sind schwierig, vor allem wenn sie die Zukunft betreffen.' Jedoch können Daten helfen, bessere Entscheidungen für Morgen zu treffen. Dieser Beitrag erläutert, wie das funktioniert und warum manche Unternehmen das Potenzial von Predictive Maintenance nicht richtig nutzen.
 Um das Risiko von 
Maschinenausfällen 
präventiv zu reduzieren, bietet Lapp den Health-Check Service für industrielle Netzwerke an.
Um das Risiko von Maschinenausfällen präventiv zu reduzieren, bietet Lapp den Health-Check Service für industrielle Netzwerke an.Bild: Lapp

Field Power SuppliesDecision Intelligence gehört zu den Top 10 der strategischen Technologietrends 2022. So sieht es jedenfalls das US-Marktforschungsunternehmen Gartner. Damit meinen die Analysten die Fähigkeit von Unternehmen, auf Basis von digitalen Informationen fundierte Entscheidungen zu treffen. Das steigert nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit, sondern hilft auch, sich gegen die Auswirkungen von Pandemien, Kriegen und Knappheiten zu wappnen. Decision Intelligence – die intelligente Entscheidungsfindung – ist mittlerweile in den Produktionshallen angekommen, etwa im Maschinen- und Anlagenbau. Dort können falsche oder ausbleibende Entscheidungen unmittelbare (teure) Konsequenzen haben, etwa wenn eine Maschine ausfällt und die Produktion stillsteht. Dann kann man nur noch reaktiv handeln, und jede Minute kann eine mehrstellige Summe kosten.

 Das Überwachungsgerät Etherline Guard überwacht in ethernetbasierten Netzwerken die Lebensdauer einer ausfallgefährdeten Datenleitung.
Das Überwachungsgerät Etherline Guard überwacht in ethernetbasierten Netzwerken die Lebensdauer einer ausfallgefährdeten Datenleitung.Bild: Lapp

Teuer gleich kritisch – das ist falsch

Predictive Maintenance ist die Lösung. Doch die vorausschauende Wartung braucht neben guten Daten – auch die richtige Strategie. Denn man kann nicht den Zustand jedes einzelnen Geräts in einer Produktion überwachen. Betriebsleiter müssen also entscheiden, welche Geräte sie zuerst überprüfen wollen – und liegen oft falsch. Meist kaufen sie Predictive-Maintenance-Technologie für die Geräte ein, die am teuersten sind, zum Beispiel für Antriebe. Mehr als die Hälfte der Maschinenausfälle gehen aber auf Fehler bei der Konnektivität zurück, sagt der Vortex-Report 2021. Kabel und Steckverbinder – Komponenten, bei denen gerne gespart wird – verursachen demnach die größten Schäden, weil sie eine ganze Fertigungslinie lahmlegen können. Für den Hersteller von Kabel- und Verbindungstechnologie Lapp ist das Thema Predictive Maintenance damit hoch relevant. Der Vortex-Report belegt: Nicht der Preis entscheidet, was überwacht werden sollte, sondern die Ausfallwahrscheinlichkeit und die Wichtigkeit der Komponente.

Wächter für Datenleitungen

Auch Kabel sind nicht alle gleich wichtig. Besonders kritisch für die Konnektivität sind Kabel, die bewegt werden, etwa in Schleppketten. Das Stuttgarter Unternehmen hat sich dafür eine Lösung einfallen lassen: das stationäre Überwachungsgerät Etherline Guard. Es wird in eine Ethernet-Leitung geschleift und überwacht den Abfall der Übertragungsparameter. Damit können Entscheider kalkulieren, wann ein Austausch in dieser konkreten Anwendung ratsam ist.

Datenaustausch im großen Stil

Es gibt allerdings keine Garantie, dass eine Entscheidung wirklich gut war. Vielleicht kollidiert sie mit Entscheidungen in einem anderen Bereich, der ebenso wichtig ist, das zeigt sich oft erst nach einiger Zeit. In vernetzten Produktionsumfeldern müssen Betriebe daher Daten aus allen Bereichen sammeln, ordnen und hinsichtlich ihrer Priorität in der Anlage analysieren. Nur so können sie aus dem Gesamtblick eine gute Entscheidung fällen. Eine Person kann nicht jedes Detail und jede Verbindung in der Anlage in seiner Gesamtheit überblicken – hier braucht es Datenaustausch im großen Stil – und Automatisierung.

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