Vorhersagende statt vorbeugende Instandhaltung

Vorbeugende Instandhaltung kann teuer werden. Manche Teile werden nach einem vorgegebenen Zeitraum ausgetauscht und hätten noch etliche Betriebsstunden durchgehalten. Es kommt aber auch vor, dass ein Teil vorzeitig versagt, was dann teure Stillstandszeiten verursacht. Diese Probleme gehören bald der Vergangenheit an. Die Bauteile mit der höchsten Belastung können mit Big Data-Analysen überwacht werden und das System meldet Warnungen, bevor eine Vorschädigung eintritt. Das verheißt die sogenannte „Predictive Maintenance“ oder vorhersagende Instandhaltung.

Glauben Sie, das sei nur Zukunftsmusik? Dann lassen Sie sich von dem Start-up SensOsurfeines Besseren belehren. 5 µm-dünne Dehnungsstreifen werden auf das Bauteil aufgetragen. Die Daten werden erfasst und von einem lernenden System ausgewertet sowie interpretiert, berichten die Gründer in den VDI nachrichten. Das Verfahren eignet sich sogar zum Nachrüsten.

Erste Anwendungen für ähnliche Systeme auf Infrarot-Basis hat das Center for Intelligent Maintenance Systems (IMS) der Universität Cincinnati bereits in Windkraftanlagen installiert. Mit dem „Watchdog Agent“ lassen sich ungeplante Ausfallzeiten vermeiden. Auch BMW setzt auf Vorhersagen und nutzt dafür die Data Mining-Lösung IBM-SPSS. Beim nächsten Wartungsintervall werden die betroffenen Teile ausgetauscht. Im Extremfall werden die Fahrzeughalter in die Werkstatt gebeten.

In das System fließen auch die Produktionsparameter ein, selbst von Lieferanten, wie beispielsweise der Gießerei. So können Schwachstellen im Prozess identifiziert werden und die Produktqualität wird gesteigert. Eine verbesserte Produktionsplanung wird möglich.
ak-t



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