IIoT
4 min Lesezeit

DATENBASIERTE ERKENNTNISSE UND PRÄDIKTIVE WARTUNG

Jahr für Jahr kommt immer mehr IIoT zum Einsatz, weltweit erreicht dieser Markt 2023 voraussichtlich ein Volumen von etwa 1,6 Mrd. EUR. Prädiktive Wartung ist eine proaktive Wartungsstrategie, bei der der Ausfall von Maschinen und Anlagen anhand von Echtzeitdaten und Analysetools prognostiziert wird, bevor er eintritt. Wir loten die Möglichkeiten der prädiktiven Wartung und anderer Datenanalysetools aus, um Unternehmen bei der Optimierung ihres Betriebs zu helfen.

In der industriellen Automatisierung ist das Industrial Internet of Things (IIoT) schon lange kein unbekannter Name mehr. Der globale IIoT-Markt wird 2023 voraussichtlich ein Volumen von etwa 1,63 Mrd. EUR erreichen, und für die kommenden 5 Jahre wird ein Wachstum von 25 % erwartet. Immer mehr Unternehmen setzen diese Technologie ein, um effizienter zu werden und sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.

DATEN IN HÜLLE UND FÜLLE

Dank des IIoT stehen in der Automatisierungsindustrie Daten in Hülle und Fülle zur Verfügung. Hinter dem Begriff IIoT (Industrial Internet of Things, also das industrielle Internet der Dinge) versteht man das Netzwerk von Geräten, Sensoren und Maschinen, die in industriellen Umgebungen wie Produktionsstätten oder Lagern verwendet werden und per Internet miteinander vernetzt sind. Dabei werden eine große Menge an Daten über die Leistung und Funktion der Geräte, Produktionskennzahlen, den Energieverbrauch und viele weitere Informationen erzeugt.

Oft wird jedoch nicht das volle Potential ausgeschöpft, das in diesen Daten schlummert, häufig bleiben sie sogar vollständig ungenutzt. Hier kommen prädiktive Wartung und andere Datenanalysetools ins Spiel, mit denen Unternehmen diesen Daten wertvolle Informationen entnehmen und so bessere Ergebnisse erzielen können.

DAS POTENZIAL VON IIOT-DATEN AUSSCHÖPFEN

Häufig erhalten wir Anfragen von Kunden, die ihre Datenanalysestrategie optimieren möchten, um das volle Potenzial ihrer IIoT-Daten ausschöpfen zu können. Dank unserer langjährigen Erfahrung mit der Erbringung von Dienstleistungen in den Bereichen Instandhaltung und Wartung sowie Zuverlässigkeitsmanagement kennen wir die Herausforderungen genau, vor denen unsere Kunden stehen. Diese Erfahrung ermöglicht es uns, anhand von IIoT-Daten unserer Kunden und mit fortschrittlichen Analysetools die Machbarkeit einer prädiktiven Wartung auszuloten, auf den Zug der Industrie 5.0 aufzuspringen und am Menschen orientierte Lösungen zu finden, die dem Arbeitsprozessen einen echten Boost geben.

 

PRÄDIKTIVE WARTUNG: MEHR ALS NUR ZAHLEN

Prädiktive Wartung ist eine proaktive Wartungsstrategie, bei der der Ausfall von Maschinen und Anlagen anhand von Echtzeitdaten und Analysetools prognostiziert wird, bevor er eintritt. In der Automatisierungsbranche ist prädiktive Wartung aufgrund der kritischen Rolle, die Maschinen und Anlagen in der Fertigung spielen, von besonderer Wichtigkeit. Durch das Aufspüren früher Warnzeichen für Probleme lassen sich korrektive Maßnahmen ergreifen, bevor eine Fehlfunktion auftritt. So bleiben Ausfallzeiten und deren Auswirkungen auf das Unternehmen auf ein Minimum begrenzt.

Zwar spielen anspruchsvolle statistische Methoden und Analyseverfahren in der prädiktiven Wartung eine entscheidende Rolle, doch es geht um weit mehr als nur Zahlen: Um zu einer korrekten Analyse und Prognose zu gelangen, müssen Faktoren wie der aktuelle Zustand von Maschinen und Anlagen, die Wartungshistorie, Produktionspläne und die Verfügbarkeit von Ressourcen gleichzeitig und in Echtzeit betrachtet werden.

GANZHEITLICHE INNOVATION IM BEREICH PRÄDIKTIVE WARTUNG

Wir gehen ganzheitlich an die Innovation im Bereich prädiktive Wartung heran. Dazu loten wir aktuell verschiedene innovative Technologien und Tools aus, zum Beispiel IIoT-Sensoren und Software für die prädiktive Wartung, um in Echtzeit Daten zu sammeln und zu analysieren. Dank unserer Expertise sind wir in der Lage, auf effektive Weise Daten über Maschinen und Anlagen zu gewinnen und diese in andere Systeme zu überführen, um eine akkurate Analyse zu ermöglichen.

Nicht zuletzt untersuchen wir die bestehenden Wartungsstrategien unserer Kunden und die Verfügbarkeit entsprechender Daten, um die konkreten Bedürfnisse identifizieren, die Daten detailliert analysieren und herausfinden zu können, welche Daten fehlen und warum das so ist. Vier Aspekte machen am besten deutlich, welchen Mehrwert dieses Verfahren bietet:

Zusammengefasst besteht das Ziel darin, Muster und Anomalien in IIoT-Daten zu erkennen, die möglicherweise auf zukünftige Ausfälle von Maschinen und Anlagen hindeuten, um Abhilfemaßnahmen zu ergreifen, bevor gravierende Probleme entstehen.

Wir sind davon überzeugt, dass weniger Ausfallzeiten und Reparaturarbeiten sowie optimierte Wartungspläne und eine erhöhte Produktivität und Rentabilität auch für Sie ein optimales Ergebnis sind.

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