Software für vorausschauende Wartung

Predictive Maintenance nutzt Sensordaten wie beispielsweise Temperatur, Vibration, und Druck, um den Zustand von Maschinen in Echtzeit zu überwachen und Anomalien frühzeitig zu erkennen.

Condition Monitoring und Predictive Maintenance spielen eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Anlagenzuverlässigkeit. Während Condition Monitoring den aktuellen Zustand von Maschinen überwacht, geht Predictive Maintenance einen Schritt weiter: Mit KI-gestützter Analysen prognostiziert sie Fehler, bevor Ausfälle auftreten. Unsere Software für vorausschauende Wartung reduziert so ungeplante Stillstände, verlängert die Lebensdauer von Anlagen und senkt Wartungskosten. Gemeinsam ermöglichen die beiden Methoden eine effizientere Planung und sichern den reibungslosen Betrieb.

Bei unserer Software kommt Künstliche Intelligenz an mehreren Stellen zum Einsatz:

1. Maschinenverständnis:
Die KI hilft dabei, die Struktur und Funktionsweise von Anlagen zu verstehen und sinnvoll zu analysieren.

‍2. Berechnung des Health Scores:
Statt nur feste Schwellenwerte zu nutzen, berücksichtigt die KI adaptive Schwellenwerte. Das bedeutet, dass sie Veränderungen in den Anlagen im Laufe der Zeit erkennt, daraus lernt und die Bewertungen entsprechend anpasst.

Predictive Maintenance Software reduziert Kosten, indem sie Ausfälle vorhersagt, ungeplante Stillstände vermeidet und die Lebensdauer von Maschinen durch gezielte Wartung verlängert. Außerdem werden Wartungszyklen optimiert und die Verfügbarkeit von Maschinen erhöht, was zu einer besseren Produktionsleistung führt.

Herausforderungen umfassen die Integration verschiedener Datenquellen, die Auswahl und ggf. Nachrüstung geeigneter Sensoren, die Notwendigkeit von qualifiziertem Personal für die Datenanalyse und den anfänglichen Investitionsaufwand. Das Expertenteam von aiomatic unterstützt Sie bei allen Schritten.

Die Implementierung eines Predictive Maintenance Projekts beginnt mit einer Ist-Analyse: Identifizieren Sie relevante Maschinen und verfügbare Sensordaten. Anschließend wählen Sie eine passende Softwarelösung und führen einen Proof of Concept (PoC) durch, um die Machbarkeit und den Nutzen zu prüfen. Danach erfolgt die Integration der Lösung in Ihre Prozesse, begleitet von Schulungen für Ihr Team.