Was ist vorausschauende Wartung?

Vorausschauende Wartung ist eine intelligente Geschäftspraxis, die Datenanalysen und künstliche Intelligenz einsetzt, um proaktiv zu erkennen, wann Geräte wahrscheinlich ausfallen werden, so dass die Wartung erfolgen kann, bevor es zu Ausfällen kommt. Dies reduziert ungeplante Ausfallzeiten, vermeidet unnötige Reparaturen, verlängert die Lebensdauer von Anlagen und verbessert die Kundenzufriedenheit und Serviceverfügbarkeit.

Durch das Sammeln und Analysieren von Daten aus Sensoren und Leistungsprotokollen können Unternehmen den Zustand ihrer Geräte in Echtzeit überwachen und von reaktiven Reparaturen zu proaktiver Planung übergehen. 

Die vorausschauende Wartung umfasst Aufgaben wie die Erkennung sich anbahnender Ausfälle, die Vorhersage von Kapazitätsproblemen, die Identifizierung von Fehlern und die Schätzung der verbleibenden Nutzungsdauer.

In der Vergangenheit wurde die Wartung in der Regel nach einem Zeitplan durchgeführt, d.h. Teile wurden nach einer bestimmten Zeit ausgetauscht, unabhängig davon, ob sie benötigt wurden oder nicht. Dies verringert zwar das Risiko eines Fehlschlags, führt aber oft zu unnötigem Aufwand und Kosten. Die vorausschauende Wartung verbessert dies, indem sie die tatsächlichen Leistungsdaten nutzt, um sich auf die Teile zu konzentrieren, die wirklich Aufmerksamkeit benötigen.

Was sind die vier Säulen der vorausschauenden Wartung?

Die vorausschauende Wartung nutzt Echtzeitüberwachung, historische Daten und maschinelles Lernen, um den Zustand der Geräte zu beurteilen und Ausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Im Gegensatz zur vorbeugenden Wartung, die einem festen Zeitplan folgt, stützt sich die vorausschauende Wartung auf die tatsächlichen Leistungsdaten, um zu entscheiden, wann eine Wartung erforderlich ist.

Die Grundlage der vorausschauenden Wartung ruht auf vier wichtigen Säulen:

• Datenerfassung: Sensoren erfassen in Echtzeit die Leistung der Geräte, die Umgebungsbedingungen und wichtige Kennzahlen.
• Erweiterte Analysen: Algorithmen analysieren große Datensätze, um Trends, Anomalien und Frühwarnzeichen zu erkennen.
• Maschinelles Lernen: Die Modelle verwenden Daten aus der Vergangenheit, um die Genauigkeit der Fehlerprognose im Laufe der Zeit zu verbessern.
• Systemintegration: Verbindet sich mit Wartungsmanagement-Plattformen, um Serviceaufgaben automatisch auszulösen.

Warum ist vorausschauende Wartung wichtig?

Vorausschauende Wartung hilft, kostspielige Geräteausfälle und ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden. In Branchen mit strengen SLAs können selbst kurze Serviceunterbrechungen zu Geldstrafen, Umsatzeinbußen und Unterbrechungen der Lieferkette führen.

Durch den Einsatz von Sensoren, Analytik und KI überwachen vorausschauende Wartungssysteme den Zustand der Geräte in Echtzeit. Wenn ein Teil auszufallen beginnt, sendet das System eine Warnung, so dass Sie eingreifen können, bevor es zu einem Ausfall kommt.

Die wichtigsten Vorteile

• Ersetzen Sie nur fast defekte Teile - keine Verschwendung von Arbeit oder Material.
• Halten Sie eine hohe Systemverfügbarkeit aufrecht und vermeiden Sie SLA-Strafzahlungen.
• Planen Sie Reparaturen zum günstigsten Zeitpunkt.
• Reduzieren Sie Bestandsverluste, Kundenabwanderung und betriebliche Verzögerungen.
• Steigern Sie die Kundenzufriedenheit.
• Service-Unterscheidungsmerkmal gegenüber der Konkurrenz.

Welche Auswirkungen hat die vorausschauende Wartung auf das Geschäft?

Vorausschauende Wartung hilft, Risiken zu reduzieren, Kosten zu kontrollieren und die betriebliche Effizienz zu verbessern - vor allem in der Fertigung und in der Industrie, wo ungeplante Ausfallzeiten extrem kostspielig sein können.

Mit vorausschauender Wartung können Unternehmen:

• Minimieren Sie Ausfallzeiten, indem Sie Probleme beheben, bevor es zu Ausfällen kommt.
• Senken Sie die Wartungskosten, indem Sie die Geräte nur bei Bedarf warten.
• Verlängern Sie die Lebensdauer von Anlagen, indem Sie schwere Schäden verhindern.
• Erhöhen Sie die Sicherheit durch frühzeitiges Erkennen von Ausrüstungsrisiken.
• Verbessern Sie die SLA-Leistung durch einen zuverlässigeren Betrieb.
• Implementieren Sie intelligente Servicepraktiken.

Wie funktioniert die vorausschauende Wartung?

Bei der vorausschauenden Wartung werden Sensoren und echte Online-Daten verwendet, um den Zustand der Geräte zu überwachen, einschließlich Vibrationen, Temperatur und Energieverbrauch. Diese Sensoren senden Echtzeitdaten an ein verbundenes System - vor Ort oder in der Cloud - wo sie mithilfe von KI und maschinellem Lernen analysiert werden.

Das System sucht nach Mustern, die bekannten Anzeichen von Verschleiß oder Ausfall entsprechen. Wenn es ein Problem entdeckt, alarmiert es das Wartungsteam, damit es das Problem beheben kann, bevor es zu Ausfallzeiten führt.

Im Laufe der Zeit, wenn mehr Daten gesammelt werden, wird das System immer besser darin, zukünftige Ausfälle vorherzusagen. Dies ermöglicht intelligentere Entscheidungen darüber, wann Reparaturen geplant, Ersatzteile bestellt oder Techniker eingesetzt werden müssen, damit die Geräte effizient laufen und die Wartungskosten gesenkt werden.

Welche Rolle spielen KI und maschinelles Lernen bei der vorausschauenden Wartung?

KI und maschinelles Lernen spielen eine entscheidende Rolle bei der vorausschauenden Wartung, indem sie große Mengen von Gerätedaten analysieren, um frühe Anzeichen von Ausfällen zu erkennen. Diese Technologien erkennen Muster, die bei herkömmlicher Überwachung möglicherweise übersehen werden, und helfen den Teams zu handeln, bevor Probleme auftreten.

Durch kontinuierliches Lernen aus historischen und Echtzeitdaten verbessern KI und ML die Genauigkeit von Fehlervorhersagen, optimieren Wartungspläne und verbessern die Gesamteffizienz von Geräten.

Wie KI fortschrittliche vorausschauende Wartung ermöglicht

KI unterstützt die moderne vorausschauende Wartung durch die Analyse großer Mengen von Sensordaten, historischen Wartungsaufzeichnungen und Echtzeit-Leistungsmetriken. Es erkennt subtile Anomalien und Muster, die herkömmliche Methoden übersehen könnten, und hilft Teams, Ausfälle zu vermeiden und Ausfallzeiten zu reduzieren.

Zu den wichtigsten KI-Funktionen gehören:

• Erkennung von Anomalien: KI-Modelle lernen, wie "normal" für jedes Asset aussieht, und erkennen selbst kleine Abweichungen, die auf zukünftige Probleme hinweisen könnten.
• Prädiktive Ausfallmodellierung: Maschinelles Lernen sagt auf der Grundlage der aktuellen Bedingungen und früherer Ausfälle voraus, wann und wie Geräte ausfallen könnten.
• Komplexe Mustererkennung: KI verknüpft Daten über mehrere Eingänge hinweg - Vibrationen, Temperatur, Stromverbrauch - um Risiken zu erkennen, die ein einzelner Sensor übersehen würde.

Techniken des maschinellen Lernens bei der Wartung von Geräten

Das maschinelle Lernen verbessert die vorausschauende Wartung, indem es verschiedene Methoden zur Identifizierung und Behebung von Risiken für den Zustand der Geräte bereitstellt.

Zu den wichtigsten Ansätzen gehören:

• Überwachtes Lernen: Modelle, die auf der Grundlage historischer Ausfälle trainiert wurden, sagen ähnliche Bedingungen in aktuellen Daten voraus und bieten so Frühwarnungen.
• Unüberwachtes Lernen: Diese Algorithmen finden neue Muster im Verhalten der Geräte und decken unbekannte Ausfallrisiken auf.
• Tiefes Lernen: Fortschrittliche neuronale Netzwerke verarbeiten komplexe Daten aus verschiedenen Quellen, um einen vollständigen Überblick über den Zustand der Geräte zu erhalten.

Was sind die realen Anwendungen von KI in der vorausschauenden Wartung?

Die Industrie setzt KI und maschinelles Lernen für Wartungsprogramme ein, um die Zuverlässigkeit der Geräte zu verbessern und Ausfallzeiten zu reduzieren:

• Herstellung: Erkennen Sie Werkzeugverschleiß frühzeitig, um Qualitätsprobleme zu vermeiden.
• Energie: Prognostizieren Sie Ausfälle in Turbinen und Stromsystemen.
• Transport: Überwachen Sie Flugzeuge und Fahrzeugkomponenten für einen sichereren Betrieb.
• Gesundheitswesen: Sichern Sie die Betriebszeit für kritische medizinische Geräte.
• Logistik: Optimieren Sie die Wartungspläne Ihrer Flotte und reduzieren Sie Pannen.

Was sind die häufigsten Herausforderungen bei der KI-basierten vorausschauenden Wartung?

Trotz ihrer Vorteile ist die vorausschauende Wartung mit KI mit Hürden bei der Umsetzung verbunden:

• Anforderungen an die Datenqualität: KI-Modelle benötigen große, saubere historische Datensätze.
• Hohe Anforderungen an die Rechenleistung: Die Analyse von Sensordaten in großem Maßstab erfordert eine leistungsfähige Infrastruktur.
• Mangel an spezialisierten Fähigkeiten: Der Erfolg hängt von Teams mit ML-, Data Science- und Fachwissen ab.
• Kontinuierliche Modelloptimierung: ML-Modelle müssen ständig trainiert werden, um genau zu bleiben.
• Komplexität der Integration: Die Kombination von Echtzeit-Sensordaten mit Altsystemen ist oft schwierig.
• Datensilos: Inkonsistente Formate und Speichersysteme erschweren die Zusammenführung von Daten.
• Operationalisierung von ML: Vielen Teams fehlen die Werkzeuge oder das Fachwissen, um ML-Erkenntnisse in die Tat umzusetzen.
• Falsche Positivmeldungen: Schlecht abgestimmte Modelle können unnötige Alarme auslösen, was zu Ermüdung führt.

OpenText™ Analytics Cloud hilft, viele dieser Herausforderungen zu lösen, indem es skalierbare, integrierte KI-Tools anbietet, die für industrielle Anwendungsfälle entwickelt wurden - für eine schnellere Bereitstellung, bessere Modellgenauigkeit und eine vereinfachte Integration von Wartungsdaten.

Was sind die Herausforderungen bei der Umsetzung der vorausschauenden Wartung?

Big Data-Techniken, einschließlich des maschinellen Lernens und der Verarbeitung riesiger Datensätze, haben sich weiterentwickelt, um Ausfallzeiten und MTTR (mittlere Wiederherstellungszeit) zu minimieren. Und obwohl diese Vorteile auf der Hand liegen, gibt es einige Herausforderungen, denen sich moderne Unternehmen stellen müssen, darunter:

Datenintensive Prozesse

Die Notwendigkeit, Modelle für maschinelles Lernen auf langfristigen historischen Daten in großem Umfang zu trainieren und zu pflegen, kann für die meisten analytischen Datenbanken auf dem Markt entmutigend sein.

Datenverwaltung und Integration

Moderne Industrieanlagen können riesige Mengen an Sensordaten erzeugen, die effektiv erfasst, gespeichert und analysiert werden müssen. Unternehmen müssen über eine robuste Dateninfrastruktur verfügen, die in der Lage ist, diesen kontinuierlichen Informationsstrom zu verarbeiten und ihn mit den vorhandenen Wartungsaufzeichnungen und Betriebsdaten zu integrieren.

Analytische Kompetenz

Die Umsetzung einer effektiven vorausschauenden Wartung erfordert spezielle Kenntnisse in Bereichen wie Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und industrielle Prozesse. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten, Mitarbeiter mit der erforderlichen Kombination aus technischem und fachlichem Know-how zu finden und zu halten.

Modellgenauigkeit und Verfeinerung

Um zuverlässige Vorhersagen zu treffen, müssen die Modelle des maschinellen Lernens auf der Grundlage neuer Daten und Wartungsergebnisse kontinuierlich verfeinert werden. Unternehmen müssen Prozesse zur Überwachung der Modellleistung und zur Aktualisierung der Algorithmen einrichten, um die Genauigkeit im Laufe der Zeit zu verbessern.

Getrennte Datenspeicherung

Genaues maschinelles Lernen und andere Formen der Analyse zur Identifizierung von Fehlermustern erfordern den Zugriff auf entfernte Datensilos und/oder die Verarbeitung von Daten. Das Aggregieren von Daten unterschiedlicher Typen oder sogar von Daten ähnlicher, aber nicht identischer Typen - wie z.B. Zeitreihendaten von zwei Geräten, die in verschiedenen Intervallen erfasst wurden - kann zeitaufwändig und schwierig sein.

Schwierigkeiten bei der Operationalisierung von ML

Die Komplexität der Datenwissenschaft und das fehlende Fachwissen können die Fähigkeit eines Teams behindern, maschinelles Lernen als wichtige Fähigkeit im Werkzeugkasten der vorausschauenden Wartung zu nutzen.

Falsch-positive Meldungen

Wenn die Regeln für einen Fehleralarm zu starr sind oder die Modellmuster zu restriktiv definiert sind, kann eine große Anzahl von Alarmen erzeugt werden, die eigentlich keine Aktion erfordern. Dies kann zu Müdigkeit führen. Ein wichtiger Aspekt der vorausschauenden Wartung ist die Möglichkeit, Vorhersagen zu überarbeiten und kontinuierlich zu verbessern.

Was sind die Unterschiede zwischen reaktiven und vorausschauenden Wartungsansätzen?

Unternehmen verlassen sich in der Regel auf eine von zwei Wartungsstrategien: reaktiv (Reparatur, wenn etwas kaputt geht) oder vorausschauend (Vorbeugung von Ausfällen, bevor sie passieren). Das Verständnis des Unterschieds ist entscheidend für die Minimierung von Ausfallzeiten, das Kostenmanagement und die Verbesserung der Anlagenleistung.

Die Strategie der reaktiven Wartung

Bei der reaktiven Wartung, auch Break-Fix genannt, werden Geräte erst repariert, nachdem ein Fehler aufgetreten ist. Es ist einfach, aber oft kostspielig.

Typischer reaktiver Prozess:

1. Unerwarteter Ausfall der Ausrüstung
2. Ausfallzeit beginnt
3. Das Problem wird gemeldet und protokolliert
4. Techniker beheben Probleme vor Ort
5. Teile werden bestellt und geliefert
6. Die Reparaturen sind abgeschlossen
7. Das System kehrt zum Betrieb zurück
8. Probleme werden oft von Endbenutzern gemeldet

Die wichtigsten Nachteile:

• Ungeplante Ausfallzeiten
• Hohe Reparatur- und Transportkosten
• Gebühren für Notdienste
• Kürzere Lebensdauer der Ausrüstung
• Verlorene Produktivität und Kundenvertrauen

Der Vorteil der vorausschauenden Wartung

Die vorausschauende Wartung nutzt Sensoren, Analysen, Daten und maschinelles Lernen, um frühe Anzeichen von Ausfällen zu erkennen und Reparaturen zu planen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Prädiktiver Prozess:

1. Echtzeit-Überwachung erkennt Leistungsprobleme
2. Warnmeldungen lösen eine proaktive Serviceplanung aus
3. Die Wartung wird während der geplanten Ausfallzeit durchgeführt

Vorteile der vorausschauenden Wartung:

• Minimale ungeplante Ausfallzeiten
• Niedrigere Wartungskosten
• Bessere Bestands- und Ressourcenplanung
• Längere Lebensdauer der Ausrüstung
• Höhere Servicezuverlässigkeit
• Höhere Kundenzufriedenheit

Vergleich der Auswirkungen auf das Geschäft

Reaktive Wartungskosten:

• 48+ Stunden unerwartete Ausfallzeit
• Notfallreparaturen und eilige Ersatzteile
• Produktions- und Umsatzverluste
• SLA-Verletzungen und Kundenabwanderung

Einsparungen durch vorausschauende Wartung:

• Geplanter Service in Zeiten geringer Belastung
• Standardversand und weniger Teilemangel
• Geringeres Risiko von Folgeschäden
• Konsistente Leistung und Kundenzufriedenheit

Wie ermöglicht OpenText vorausschauende Wartung?

OpenText bietet umfassende Datenanalyselösungen, die Unternehmen dabei helfen, mit leistungsstarken Analysen, maschinellem Lernen und Datenverarbeitung in Echtzeit vorausschauende Wartung in großem Umfang zu implementieren. Unsere integrierten Lösungen liefern verwertbare Erkenntnisse, die Ausfallzeiten reduzieren und die Leistung von Anlagen verbessern.

Was bedeutet vorausschauende Wartung mit OpenText Analytics Cloud?

OpenText™ Analytics Database (ehemals Vertica) wurde für Hochleistungsanalysen entwickelt und ist damit ideal für die vorausschauende Wartung geeignet.

Zentrale Fähigkeiten

• Echtzeitverarbeitung von Sensordaten in großem Maßstab.
• Zeitserienanalyse und Erkennung von Ereignismustern.
• Über 650 integrierte Funktionen zur Erkennung von Anomalien und zur statistischen Modellierung.
• Skalierbares maschinelles Lernen für die Analyse von jahrelangen historischen Daten.
• Flexible Bereitstellung (vor Ort, in der Cloud oder als Hybrid).

Wie es funktioniert

1. Historische Daten aus Wartungsprotokollen und Sensoren werden in Systemen wie HDFS oder S3 gespeichert.
2. Modelle für maschinelles Lernen werden trainiert, um Fehlermuster zu erkennen.
3. Neue Daten werden gestreamt und in Echtzeit analysiert.
4. Das Modell zeigt mögliche Probleme an, bevor es zu einem Ausfall kommt.
5. Teams handeln proaktiv und vermeiden so kostspielige Ausfallzeiten.

Integrierte Optimierung der Wartung

OpenText geht mit seinen Tools zur vollständigen Optimierung von Wartungsabläufen über vorausschauende Warnmeldungen hinaus:

• Nahtlose Integration mit Enterprise Asset Management (EAM)-Systemen.
• Automatisierte Arbeitsaufträge, die durch vorausschauende Erkenntnisse ausgelöst werden.
• Visuelle Dashboards für die Planung und Prioritätensetzung.
• Kollaborationstools für Wartungsteams.
• Detaillierte Berichte zur Verfolgung von ROI und Programmleistung.

Die Zukunft der vorausschauenden Wartung

OpenText ist in der Lage, sich entwickelnde Strategien für die vorausschauende Wartung zu unterstützen, wenn neue Technologien auftauchen.

Was kommt als Nächstes?

• Tiefere IoT-Integration für eine detailliertere Geräteüberwachung.
• Klügere KI für genauere Vorhersagen.
• AR-Tools zur Anleitung von Technikern bei Reparaturen.
• Digitale Zwillinge, um das Verhalten von Anlagen zu simulieren und zu optimieren.
• Edge Computing für Echtzeit-Analysen vor Ort.

Unternehmen, die jetzt in vorausschauende Wartung investieren, erhalten sowohl einen unmittelbaren Nutzen als auch eine solide Grundlage für zukünftige Innovationen.