Datenbasierte Modelle für Predictive Maintenance

Unerwartete Fehler, Ausfälle und ungeplante Stillstände führen zu mangelnder Effizienz von Anlagen, Maschinen und Komponenten. Darüber hinaus kann dies auch die Produktqualität beeinträchtigen. Andererseits entstehen jedoch auch übermäßige Kosten, wenn Wartungstätigkeiten zu häufig durchgeführt oder Komponenten zu oft getauscht werden. Die Bestimmung optimaler Wartungsintervalle ist eine komplexe Aufgabe, die nicht nur die Zustandsüberwachung mit Hilfe von geeigneten Sensoren erfordert, sondern auch die fachgerechte Analyse der gewonnenen Daten und die Entwicklung von zuverlässigen Vorhersagemodellen.

Was bringt Predictive Maintenance (PdM)?

PdM liefert die Basis für bedarfsgerechte Wartung, die Reduktion von Stillstandszeiten sowie das Vermeiden von ungeplanten Ausfällen. Durch präzise Wartungsmaßnahmen werden Verschleiß und frühzeitige Ausfälle reduziert und dadurch die Lebensdauer von Anlagen und Komponenten verlängert. Da Wartungsarbeiten nur dann stattfinden, wenn Bedarf besteht, werden personelle und materielle Ressourcen effizienter genutzt.

Unser Angebot:

• Analyse und Beurteilung der Eignung bereits vorhandener Daten für PdM
• Entwicklung von Prognosemodellen für Verschleiß, Degradation, Standzeiten oder Lebensdauer
• Ausarbeiten von optimalen Instandhaltungsstrategien, Wartungsintervallen oder Zeitpunkten für Komponententausch