Fällt ein Fahrzeug, eine Anlage oder ein Lager aus, wenn man es nicht erwartet hat, stellt man sich die Frage: Hätte das nicht verhindert werden können? Es ist der Albtraum jedes Unternehmens im Bereich Produktion, Handel und Transport, wenn ein tragendes Element ausfällt. Solche Unterbrüche können sehr rasch viel Geld kosten. Doch dies kann heute dank intelligenten und innovativen Systeme vermieden werden.
Ein wichtiges Element dabei ist die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance, PM). Sie kann heute in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, in der Maschinenindustrie, in der Produktion, aber auch in Transport und Verkehr. Ziel von PM ist, die für den Unterhalt und den Betrieb von Anlagen und Fahrzeugen Verantwortlichen rechtzeitig auf allfällige Probleme aufmerksam zu machen.
Doch wie funktioniert PM? Die vorausschauende Instandhaltung kategorisiert den Zustand von Anlagen und Aggregaten sowie von Fahrzeugen und überprüft diese Daten periodisch. Voraussetzung dafür sind drei Arbeitsschritte: Erstens die Erfassung, Digitalisierung und Übermittlung der Daten, zweitens die Speicherung, Analyse und Bewertung der erfassten Daten sowie drittens die Berechnung von Eintrittswahrscheinlichkeiten für bestimmte Ereignisse. Dies umfasst die Verarbeitung von erheblichen Datenmengen. Von deren effizienter Erfassung hängt die Leistungsfähigkeit der vorausschauenden Instandhaltung in hohem Masse ab. Je grösser die Datenbasis und je intelligenter der Algorithmus ist, desto verlässlicher sind die Erkenntnisse, die aus der Datenanalyse gezogen werden können.
Predictive Maintenance im Verkehr
Mit einer intelligenten vorausschauenden Vernetzung von Transportfahrzeugen können allfällige kritische Situationen erkannt werden, und der Austausch von Komponenten lässt sich frühzeitig in die Wege leiten. Mit Datenerhebungen durch Sensoren im Motor oder im Fahrwerk der Fahrzeuge können teure Reparaturen oder Ausfälle frühzeitig vermieden und vorbeugende Aktivitäten eingeleitet werden. Durch die Analyse und Verwertung der erfassten Daten lassen sich Reparaturanweisungen auswählen und passende Ersatzteile bereitstellen, um den Ausfall so kurz wie möglich zu gestalten. Das umfasst beispielsweise den Austausch eines beschädigten Fahrzeugteils beim nächsten Werkstattbesuch, bevor das Teil irgendwann komplett ausfällt. Dabei soll aufgrund der Datenanalyse jedoch verhindert werden, dass Teile frühzeitig ausgetauscht werden, obwohl diese noch einwandfrei funktionieren und auch weiterhin einwandfrei funktioniert hätten.
Die führenden Hersteller von Schienen- und Nutzfahrzeugen haben in den vergangenen Jahren entsprechende Apps entwickelt und sie den Fahrzeugbesitzerinnen und -besitzern zur Verfügung gestellt. Sensoren im Fahrzeug melden permanent Daten an ein Datencenter weiter, in welchem diese Informationen verzugslos ausgewertet werden, um allfällige vorbeugende Massnahmen vorzuschlagen. Für Fahrzeugbetreibende bedeutet dies eine spürbare Planbarkeit von Werkstattaufenthalten und der Fahrzeugverfügbarkeit.
Die Datenerfassung der eingesetzten Fahrzeuge kann zudem zu Analysezwecken genutzt werden. So etwa lässt sich der Energieverbrauch jedes Fahrzeuges erfassen und auswerten. Die vorausschauende Instandhaltung unterscheidet sich von der vorbeugenden Instandhaltung (Preventive Maintenance) darin, dass sie auf dem tatsächlichen Zustand der Anlagen basiert und sich nicht auf die durchschnittliche oder erwartete Lebensdauer stützt, um Voraussagen machen zu können, wann eine Wartung oder Reparatur erforderlich ist.
Predictive Maintenance (PM) Richtig und vor allem umfassend eingesetzt, lassen sich zahlreiche Vorteile aus ihr ziehen.
Wirtschaftlichkeit Werden Stillstandzeiten von Maschinen, Anlagen oder Fahrzeugen verringert, können unter Umständen erhebliche Kosten gespart werden.
Höhere Maschinenleistung Durch die permanente Analyse der Daten kann die Leistung von Maschinen und Anlagen verbessert werden, was eine höhere Produktivität erlaubt.
Optimaler Wartungszeitpunkt Fällige Wartungsarbeiten werden dank den erfassten Daten exakter bestimmt und können in den Fertigungsprozess oder in das Management von Maschinen, Anlagen und Fahrzeugen auf der Strasse und auf der Schiene integriert werden. Man denke dabei etwa an den kürzlichen Unfall im Gotthardtunnel, der mit PM wohl hätte vermieden werden können.