Ungeplante Ausfallzeit ist ein unerwartetes Herunterfahren oder Versagen von Geräten aufgrund unvorhergesehener Ausfälle. Sie kann jederzeit eintreten und zu Betriebsstörungen und finanziellen Einbußen führen. Laut einer Umfrage von Service Max im Jahr 2017, gibt es verschiedene Ausfälle, darunter Hardware- (46%), Software-Fehlfunktionen (40%) und Bedienungsfehler (17%). Ungeplante Ausfallzeiten können eine enorme Unterbrechung der Fertigung verursachen, die viel Zeit und Geld kostet, nämlich Reparatur- und Arbeitskosten. Deloitte schätzt, dass schlechte Wartungsstrategien die Gesamtproduktivität um 51 TP3T bis 201 TP3T reduzieren können.

Um dies zu verhindern, ist eine Wartungsstrategie im Hinblick auf Effizienz und Kosteneinsparungen äußerst wichtig. GE Oils & Gas Umfrage zeigt, dass traditionelle Wartungsansätze weniger effizient sind als vorausschauende. Da der vorausschauende Ansatz disruptive Technologieinnovationen umfasst, ist er effektiver und führt zu einer durchschnittlichen jährlichen ungeplanten Ausfallzeit von 5,241 TP3T. Im Vergleich dazu führt ein geplanter Wartungsansatz zu 7,961 TP3T und ein reaktiver zu 8,431 TP3T zu ungeplanten Ausfallzeiten. Es hilft Unternehmen, fast 60% ihrer finanziellen Auswirkungen zu verringern.

Wie funktioniert Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance ist ein datengetriebener und technologiebasierter Ansatz, der mit dem Sammeln von Daten von Maschinen oder Anlagen beginnt. Mit dem Internet verbundene Sensoren ermöglichen eine ständige Überwachung der Geräteleistung, indem sie an Maschinen oder Geräten angebracht werden und es ihnen ermöglichen, Maschinenzustandsdaten in Echtzeit zu überwachen. Eine Predictive-Maintenance-Plattform verwendet Datenanalysen, um potenzielle Probleme zu identifizieren. Die Plattform kann Technikern Vorwarnungen in Echtzeit senden.

Die Anfangsinvestition für vorausschauende Wartung verursacht einige Kosten, aber es lohnt sich für den zukünftigen ROI. Ein funktionierendes vorausschauendes Wartungsprogramm kann zu einer zehnfachen Steigerung des ROI führen. Laut dem US-Energieministerium kann es auch die Wartungskosten um 25%-30% senken und Ausfallzeiten um 35%-45% reduzieren.

Um ein vorausschauendes Wartungsprogramm einzurichten, müssen Unternehmen über angeschlossene Sensoren, eine IT-Infrastruktur und geschultes Personal verfügen. Das Umwandeln und Analysieren von Daten von Monitorsensoren auf einer Plattform und das Implementieren von Dashboards und Kommunikationssystemen sind für Unternehmen erforderlich, um Benutzer über erweiterte Warnungen zu informieren. Darüber hinaus benötigen Unternehmen das Wissen von Experten und Datenwissenschaftlern, um ein vorausschauendes Wartungsprogramm aufzubauen und aufrechtzuerhalten. Die Schulung von Personal für den präzisen Betrieb und Umgang mit Informationen kann für kleine und mittlere Unternehmen ein großes Hindernis darstellen.

Zustandsbasierte Überwachung und prädiktive Analytik

NOVO AI bietet eine Maschinenüberwachungslösung namens AVa, das einen I-IOT-Signalsensor verwendet. AVa kann Anomalien in kritischen Maschinenteilen erkennen und Informationen zu Wartungsbedingungen liefern. Es kann Daten sammeln und über Wi-Fi in die Cloud übertragen. 

Die Wächter Die Plattform verarbeitet und analysiert Daten in der Cloud, und Benutzer sehen die resultierenden Informationen auf dem „Watchmen Dashboard“. Die Plattform versetzt den Kunden in das Cockpit des Produktionsprozesses und ermöglicht ihm den Zugriff auf den Echtzeitstatus der Maschine.