Predictive Maintenance

Muster aus Maschinenverhalten ableiten und vorausschauende Wartung ermöglichen.

Predictive Maintenance Lösungen für den Maschinenbau: Lebenszeiten verlängern und neue Servicemodelle anbieten

Die Kombination von IoT, Big Data und Data Analytics ermöglicht zunehmend datengetriebene Entscheidungen. Die größte Chance für Unternehmen, daraus Mehrwerte zu generieren sind Datenanalysen und Geschäftsmodelle, die daraus entstehen können. Eines davon ist Predictive Maintenance – die vorausschauende Wartung mithilfe von Mess- und Produktionsdaten von Maschinen und Anlagen für die Ableitung von Wartungsinformationen

Der Einsatz einer Predictive Maintenance Lösung im Maschinenbau reduziert zeit- und kostenintensive Schadensermittlungen, Wartungen oder Stillstände von Maschinen- und Anlagenparks. Ausfälle werden frühzeitig erkannt und Optimierungspotenziale zum Anlagenbetrieb lassen sich leichter identifizieren. Auf Dauer verlängert vorausschauende Instandhaltung die Lebenszeit von Maschinen und versetzt Hersteller und Betreiber in die Lage, ihren Kunden einen besseren Service und neue Geschäftsmodelle anzubieten.

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Predictive Maintenance Beratung: Antworten auf relevante Fragen im Umfeld der vorausschauenden Wartung

Der Einsatz von Predictive Maintenance sollte immer eine Win-Win-Situation sein – für Sie als Hersteller und für Ihre Kunden. Das bedeutet vor allem, erst einmal die eigenen Nutzenversprechen und Optimierungspotenziale klar zu definieren.

Eine Predictive Maintenance Beratung klärt die relevanten Fragen:
 

Wie profitiert mein Unternehmen vom Einsatz einer Predictive Maintenance Lösung?

  • Wie kann ich Störungen an meiner Anlage so schnell wie möglich erkennen und beheben?
  • Wie bekomme ich eine Übersicht über meine relevanten Betriebsdaten, für datenbasierte Analysen und Entscheidungen?
  • Wie kann ich meine Maschinen so kostengünstig wie möglich betreiben?
  • Wie bekomme ich zuverlässige Aussagen und Analysen zur Anlagenverfügbarkeit und der verbleibenden Nutzungsdauer meiner Maschinen?
  • Welches Know how brauche ich für die Umsetzung von Predictive Maintenance?

Wie profitieren meine Kunden vom Einsatz einer Predictive Maintenance Lösung?

  • Welche Geschäftsmodelle kann ich mit Predictive Maintenance anbieten? 
  • Welchen Mehrwert kann ich meinen Kunden mit einer Predictive Maintenance Lösung bieten?
  • Wie kann ich mit einer Predictive Maintenance Lösung Geld verdienen? 
  • Was haben meine Kunden für Bedürfnisse und Mehrwerte, die ich mit Predictive Maintenance adressieren kann?

Einsatz von Predictive Maintenance Lösungen – Ihre Vorteile auf einen Blick

  • Ungeplante Ausfallzeiten vermeiden und Gesamtanlageneffektivität erhöhen: Mit einer Predictive Maintenance Lösung lassen sich im Maschinenbau Service- und Wartungsarbeiten so terminieren, dass sie außerhalb der Maschineneinsatzzeiten liegen. Das sorgt für optimale Produktivität. Durch frühzeitiges Erkennen von möglichen Defekten lassen sich Probleme proaktiv identifizieren und lösen – ohne ungeplante Ausfallzeiten
  • Ihren Kunden neue Geschäftsmodelle anbieten: Da mit dem Einsatz von Predictive Maintenance eine hohe Verfügbarkeit und Laufzeit von Maschinen angestrebt wird, ist sie die Grundlage für neue Geschäftsmodelle wie Pay per Use, wo nur für die Nutzung einer Maschine und nicht deren Anschaffung bezahlt wird.

  • Optimierungspotenziale schneller identifizieren: Über Predictive Maintenance lässt sich nachvollziehen, wie sich eine Maschine oder Komponente im Produktiveinsatz verhält. Fließen diese Erkenntnisse in den Produktentwicklungsprozess zurück, lassen sich daraus Verbesserungen für künftige Maschinen Generationen ableiten.

 

  • Erwartete Lebenszeit von Maschinen erreichen: Garantieverlängerungen, die Senkung der „Cost of Engery“ und das Anbieten neuer Services funktioniert nur, wenn die Maschine ihre erwartete Lebenszeit erreicht oder sogar übersteigt. Mit Predictive Maintenance kann der Betrieb Ihrer Anlagen so optimiert und gesteuert werden, dass die maximale Lebensdauer erreicht wird.
  • Monetarisierung von Predictive Maintenance Lösungen: Für einen Premium Service, wie höhere Verfügbarkeit oder längere Laufzeit sind auch Ihre Kunden bereit, Geld auszugeben. Denn sie können damit Kosten sparen oder hochwertiger produzieren. So entwickelt sich Predictive Maintenance für Sie zu einem servicebasierten Geschäftsmodell, dass auch nutzungsbasierte Rechnungen erstellen und Geldflüsse abwickeln kann. Aus Produktmanagement Sicht hilft Ihnen eine Predictive Maintenance Lösung dabei, sich am Markt qualitativ zu differenzieren. Das rechtfertigt auch einen höheren Invest in Ihr Produkt.

Mehr zu Predictive Maintenance im Maschinenbau

Predictive Maintenance Beispiele – Best Practices für vorausschauende Wartung aus Maschinenbau und Industrie

Lebenszeiten von Windturbinengetrieben verlängern

Mit der Vernetzung von Windturbinen gelingt es einem Komponentenhersteller für Getriebe, anhand der gesammelten Daten Vorhersagen zum Verhalten des Windenergieanlagengetriebes zu treffen. Im Schadensfall ist so vorab bekannt, welches Teil ausgetauscht werden muss. Darüber hinaus wird durch die Information über das Getriebeverhalten im tatsächlichen Betrieb ein vorrausschauendes Eingreifen ermöglicht. So kann die Lebenszeit verlängert und eine optimale Steuerung von Windparks gewährleistet werden.

Predictive Maintenance als Basis für Pay per Use

Eine lange Produktlaufzeit bei niedrigen Wartungskosten reduziert die Betriebskosten drastisch. Mit den geringeren Betriebskosten legen Sie die wirtschaftliche Grundlage, um Pay per Use Modelle einzuführen. Denn der ROI ist damit schneller bzw. bei geringeren Volumen zu erreichen. In einem immer mehr auf Wachstum ausgerichteten Markt können Unternehmen mit dem Einsatz von Predictive Maintenance der Herausforderung des nicht grenzenlos steigenden Abverkaufs vorbeugen und ihre Serviceumsätze ausbauen.

Gefahrensituationen durch proaktive Wartung vermeiden

Auch im Flugzeugbau wird Predictive Maintenance eingesetzt: Durch das Generieren von Sensordaten und Erwartungswerten können Ersatzteile bestellt und ausgetauscht werden, bevor überhaupt ein Verschleiß entsteht. So lassen sich Wartezeiten durch einen möglichen Ausfall vermeiden und die Wahrscheinlichkeit von Gefahrensituationen auf der Flugstrecke sinkt.

 

 

„Die ZF Predictive Maintenance Cloud dient zur Visualisierung von Belastungen und Optimierungspotenzialen im Betrieb von Windenergieanlagen, inklusive detaillierter Berechnungen für Windenergiegetriebe. Zudem ist sie Plattform für die Cloud-Collaboration mit weiteren Partnern rund um die Zustandsüberwachung von Windenergieanlagen. Das von doubleSlash entwickelte Backend in der Microsoft Azure Cloud verarbeitet Daten in Echtzeit und das Frontend stellt diese Daten aufbereitet für den Benutzer dar.“

Dr.-Ing. Andreas Vath //  Division Industrietechnik/Division Industrial Technology //  ZF Industrieantriebe Witten GmbH

Experteninterview

Lesen Sie im Interview mit Dr. Dietmar Tilch von der ZF Industrieantriebe Witten GmbH, welche Mehrwerte Predictive Maintenance bei ZF bietet.

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doubleSlash: Ihr Dienstleister von der Beratung bis zur Umsetzung einer Predictive Maintenance Lösung

Wir begleiten Sie von Anfang an in Ihrem Predictive Maintenance Projekt, sei es bei der Klärung relevanter Fragen, Modellierung Ihrer Geschäftsprozesse oder der Entwicklung und Umsetzung Ihrer Predictive Maintenance Lösung. Mit unserer Big Data und Machine Learning Expertise leiten wir aus Ihren Vorgaben präzise Anforderungen ab und realisieren eine effiziente Lösung, die sich nahtlos in Ihre vorhandenen Geschäftsprozesse und IT-Landschaft integriert.


Im Rahmen unseres Predictive Maintenance Angebots bieten wir Ihnen:

  • Konzeption und Modellierung: Spezifikation und Konzeption von Anforderungen, Prozessen und Architekturen als Grundlage für die vorausschauende Wartung.
  • Umsetzung und Softwareentwicklung: Technische Umsetzung der Predictive Maintenance Lösung – egal ob on Premise oder in der Cloud, mit Technologien wie Azure IoT oder ThingWorx setzen wir auf etablierte IoT Plattformen.
  • Visualisierung der Maschinendaten: Ob Dashboard im Web, Darstellung als App oder in Augmented bzw. Mixed Reality Devices – wir entwickeln das passende Frontend, abhängig von Ihren individuellen Anforderungen.
  • Integration in Ihre IT-Landschaft: Anbindung von Services, Daten und weiteren Systemen – mit modernen IT-Architekturkonzepten effizient umgesetzt .
  • Machine Learning: Ob Data Science Strategie, Datenintegration, Datenanalyse oder Datenvisualisierung – wir decken mit Machine Learning Beratung das gesamte Spektrum ab und verhelfen Ihnen zu schnelleren Entscheidungen.

 

Wie können wir Sie bei der Entwicklung einer Predictive Maintenance Lösung unterstützen?

Ob Beratung oder Entwickling einer Predictive Maintenance Lösung für die vorausschauende Instandhaltung Ihrer Maschinen – wir unterstützen Sie gerne. Sprechen Sie uns an.

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