Predictive Maintenance

Predictive Maintenance - Agieren anstatt reagieren

Das Ziel von Predictive Maintenance ist es, Ausfälle von Maschinen zu vermeiden und dient zur Sicherstellung, dass eine ununterbrochene Funktionstüchtigkeit von Maschinen durch geplante Instandhaltungsmaßnahmen gewährleistet werden kann. Geplante Instandhaltungsmaßnahmen leiten sich aus dem derzeitigen qualitativen Zustand der Maschine sowie durch Machine Learning generierte Daten betreffend Abnutzungsverlauf und anderen Einflüssen ab. Durch dieses Zusammenspiel von „Ist und Vorhersage“ können Wartungszyklen genau geplant werden und notwendige Maßnahmen und Vorkehrungen rechtzeitig getroffen werden.

Vorteile von Predictive Maintenance

Predictive Maintenance in Verbindung mit Microsoft Power BI und Machine Learning ermöglicht Ihnen nicht nur die visuelle Darstellung der Zustände von Maschinenkomponenten in Echtzeit, sondern auch die Darstellung von zu erwartenden Wartungszyklen und vorhersehbaren Maschinenausfällen. Anhand der vorhergesagten Wartungstermine haben sie immer den richtigen Techniker und die richtigen Ersatzteile zur Hand. Sollte es zu geplanten längeren Maschinenausfällen kommen, können sie rechtzeitig reagieren und eventuelle zu ändernde Prozesse zeitgerecht auf andere Maschinen oder Personen übertragen.

Vorhersage Modelle und Einflüsse

Die Erstellung von Vorhersagemodellen durch Machine Learning Modellen wird nicht nur durch Maschinendaten durchgeführt, sondern es können auch andere Einflussfaktoren hinzugefügt werden. So können Wetterdaten genauso Einfluss auf die Verfügbarkeit von Maschinen haben wie eine geringere Anzahl von Personal während z.B. Urlaubszeiten. Weiters könnte auch ein eventueller Einfluss von Rohmaterialien durch Machine Learning festgestellt werden, wodurch möglicherweise wieder die Wartungszyklen verkürzt oder verlängert werden.

Predictive Maintenance hilft nicht nur dem eigenen Unternehmen Kosten zu senken, sondern steigert auch die Zufriedenheit der Kunden. Es müssen keine ungeplanten Zusatzschichten eingelegt werden, es müssen keine Liefertermine verschoben werden und es müssen nicht unnötige Ersatzteile auf Lager gelegt werden.
Durch Predictive Maintenance müssen sie nicht mehr in höchster Not auf Maschinenausfälle reagieren, sondern sie planen und agieren rechtzeitig, mit Hilfe von den verschiedensten Einflussfaktoren, seien es Maschinendaten, Einflüsse von außen oder einfach bekannte, normale Abnützungserscheinungen der Maschinen.

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