Predictive Maintenance

Björn Lambertz

5. Februar 2019

Was ist Predictive Maintenance?

Vorausschauende Instandhaltung basiert auf einer permanenten Zustandsanalyse von Bauteilen während des laufenden Betriebs direkt an der Maschine. Eine Wartungs-Software erfasst die Sensordaten und erkennt frühzeitig einen möglichen Ausfall einzelner Komponenten. Die Wartung bezieht sich damit stets auf den tatsächlichen Zustand und nicht auf routinemäßige oder zeitbasierte Wartungsintervalle. Die Produktionssysteme organisieren sich selbst und senden eigenständig Signale, sobald Wartungsbedarf an Bauteilen entsteht. Statt Zeit für eine detaillierte Analyse von Problemen aufwenden zu müssen, kümmert sich der Mensch nur noch um deren Lösung. Predictive Maintenance optimiert die Bedienung von Maschinen damit grundlegend.

Einsatz von Künstlicher Intelligenz für die Vorhersage von Fehlern

Immer mehr Geräte und Produktionsanlagen werden mit Sensoren ausgestattet. Eine intelligente Auswertung der Sensordaten identifiziert Änderungen in der Funktionsweise, bewertet diese, und ermöglicht so eine frühzeitige Reaktion. Für die vorausschauende Wartung ganzer Anlagen wird eine Fülle von Sensordaten in Echtzeit erfasst und online an zentrale Steuerungen oder Dienstleister weitergegeben. Aufgrund der Menge der gesammelten Daten, ist diese Technik nur mit Big-Data-Methoden einsetzbar. Anfangs galten die KI-Anwendungen nur bei großen Maschinen und Produktionsanlagen als wirtschaftlich sinnvoll. Inzwischen kommen sie auch in kleineren Business Cases dank der immer effizienteren Software und Sensoren ebenso erfolgreich zum Einsatz.

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Vorteile und Abgrenzung von Predictive Maintenance zu herkömmlichen Verfahren

Die regelmäßige, also „vorbeugende“ Wartung in Intervallen birgt in sich das Problem, dass sich Verschleiß nicht kalkulieren lässt – jeder Anwender nutzt Maschinen unterschiedlich. Entsprechend ist Verschleiß nicht kalkulierbar. Demgegenüber zeichnet sich Predictive Maintenance durch die Prognosefähigkeit aus – ein Ansatz, der erhebliche Kosteneinsparungen verspricht. Instandsetzungs- und Wartungs-Aufgaben werden nicht mehr turnusmäßig, sondern kostenoptimal bei Bedarf ausgeführt. Die zustandsbasierte Wartung verwandelt ungeplante Stopps in geplante und kürzere Stopps. Bei einer alternden Infrastruktur ist dies von besonderer Bedeutung. Ersatzteile können rechtzeitig beschafft werden, die Sicherheit und Verfügbarkeit der Anlage werden erhöht. Im Ergebnis führt der Einsatz von Predictive Maintenance zur Verlängerung der Betriebsdauer. Abläufe und Entscheidungen werden unterstützt, aufgrund der besseren Kontrolle und Planbarkeit müssen Ersatzteile nicht ständig vorrätig gehalten werden. Studien belegen Einsparpotenziale von bis zu 30 % niedrigeren Wartungskosten und bis zu 70 % verringerten Stillstandzeiten. Dies macht Predictive Maintenance zu einem der großen Potenzialfelder in der industriellen Digitalisierung.

Methoden und Techniken

Um den Gerätezustand zu ermitteln, kommen unterschiedliche zerstörungsfreie Prüf- und Messverfahren zum Einsatz. Dazu gehören Infrarot-Temperaturmessgeräte wie IR-Kameras, die unerwünschte Temperaturschwankungen an Geräten wie Druckmaschinen und Fräsen sowie in Fahrzeugen oder Flugzeugen ermitteln. Sie gehören zu den wichtigsten verfügbaren Technologien von Predictive Maintenance und ermöglichen die Überwachung von Temperaturabweichungen ganzer Dächer oder Gebäude. Gasleckagen hingegen werden über Akustik-Analysen geortet, die auf Schall- oder Ultraschallniveau durchgeführt werden, etwa um hochfrequente Töne zu messen, die das menschliche Ohr nicht erfasst. Vibrations- und Ölanalysen sowie spezifische Online-Tests sind weitere Predictive-Maintenance-Technologien.

Anwendungsbeispiele

Der größte Anwendungsbereich für Predictive Maintenance liegt in der herstellenden Industrie:

• Werkshallen/Industrieanlagen: Hersteller sammeln in ihren Fabriken zunehmend Big-Data-Informationen über IoT-Sensoren (Internet of Things oder Internet der Dinge) und verwenden verschiedenste Algorithmen für die Auswertung der gesammelten Daten, um kostenintensive Ausfälle zu vermeiden.
• Schienenverkehr: Große Schienenverkehrsunternehmen, wie die US-amerikanische Union Pacific, Trenitalia in Italien oder Transport for London in England sparen dank der vorausschauenden Wartung jährlich Millionenbeträge. Sie verbessern damit die Sicherheit ihrer Züge, durch einen zuverlässigeren Service steigt zudem die Kundenzufriedenheit.
• Automobilindustrie: Ein hoher Prozentsatz der Hersteller nutzt Methoden der vorausschauenden Wartung und betrachtet die Minimierung von Reparaturzeiten und Ausfallzeiten als unabdingbar für einen langfristigen Unternehmenserfolg.
• Öl und Gas: Öl- und Gasunternehmen haben oft kaum Einblick in den Zustand ihrer Anlagen, insbesondere an abgelegenen Offshore- und Tiefwasserstandorten. Täglich sammeln Öl- und Gasunternehmen riesige Datenmengen durch (vor allem drahtlose) Sensoren in Ölfeldern auf der ganzen Welt. Predictive-Maintenance-Technologien verschaffen den gewünschten Überblick. Ausfälle von Geräten sowie die optimale Lebensdauer des Systems und einzelner Komponenten lassen sich damit analysieren und vorhersagen.

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Probleme

Trotz der enormen Vorteile gibt es auch Skepsis gegenüber Predictive Maintenance, etwa weil der Faktor menschliches Versagen (z. B. Fehlbedienung) durch die selbstlernenden Algorithmen nicht auf Anhieb erfasst wird und Entscheider an dieser Stelle ein Sicherheitsrisiko fürchten. Hier lässt sich Predictive Maintenance für einen besonders zuverlässigen Mehrwert neben der intelligenten Datenanalytik mit weiteren Leistungen koppeln, wie zum Beispiel mit Assistenzsystemen, die menschliche Fehler ausschließen. Insgesamt fehlt es allerdings in Unternehmen oft an Knowhow für die Erschließung eines systematischen Geschäftskonzepts. Dies verstärkt mögliche Bedenken, weil man sich dann auch für den Umgang mit möglichen Problemen bei der Implementierung nicht ausreichend vorbereitet fühlt.

Fazit

Predictive Maintenance betrifft alle Branchen und gestattet Führungskräften, Aspekte ihres Geschäfts umfassend neu zu überdenken. Vorausschauende Instandhaltung bedarf allerdings der systematischen Formulierung eigener Notwendigkeiten und Möglichkeiten sowie entsprechender Fachkenntnisse im Bereich Big Data, damit sich die hohen Erwartungen an die Technologie auch erfüllen können.

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