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Predictive Maintenance Erklärung

Predictive Maintenance Erklärung von Vorausschauend

Eine Form der Wartung, bei der eine Kombination bestimmter Geräte und Techniken zur Überwachung der Leistung und des Zustands verschiedener Maschinen eingesetzt wird, um den Wartungsbedarf vorherzusagen, könnte eine einfache Erklärung der Predictive Maintenance sein. Diese wird seit den 1990er Jahren in verschiedenen Industriezweigen weithin eingesetzt. Dieses System nutzt maschinelles Lernen, das unter künstliche Intelligenz (KI) fällt, durch die Integration des Internets der Dinge (IOT), um seine Ergebnisse zu erzielen. Bei der KI handelt es sich um Algorithmen und Messen E-Learning Zusammenhänge die das System in die Lage versetzen vorausschauend zu handeln. Hierbei ist es besonders wichtig, eine Vernetzung gegeben ist und alle Softwareprodukte zusammenarbeiten. Die Möglichkeiten der vorausschauenden Instandhaltung sind dank KI schier unbegrenzt.

Verschiedenen Technologien bei Predictive Maintenance

IR-Thermografie

Die Infrarot-Thermografie ist eine der Technologien, die weder zerstörerisch noch aufdringlich ist. Das Personal kann IR-Kameras einsetzen, um abnorm hohe Temperaturen in Geräten zu erkennen, die indirekt auf abgenutzte oder nicht ordnungsgemäß funktionierende elektrische Schaltkreise hinweisen, da diese Teile in der Regel Wärme abgeben und auf Wärmebildern als Hotspots angezeigt werden. Eine schnelle Identifizierung von Hotspots würde helfen, abnormale Zustände zu erkennen und kostspielige Reparaturen und Produktionsausfälle in einer Industrie zu vermeiden. Dies ist eine der vielseitigsten Technologien, die in der PDM eingesetzt werden, und sie ist sowohl bei der Analyse einzelner Maschinenteile als auch bei der Analyse ganzer Gebäude und Anlagensysteme nützlich. Diese Technologie kommt auch bei der Erkennung von thermischen Anomalien und fehlerhaften Prozesssystemen zum Einsatz, die auf der Speicherung und/oder Übertragung von Wärme beruhen.

Akustische Überwachung

Die Erkennung von Gas- und Flüssigkeitslecks auf Schall- oder Ultraschallebene ist durch den Einsatz akustischer Technologien möglich. Schalltechnologien sind billiger als Ultraschalltechnologien. Allerdings sind ihre Einsatzmöglichkeiten bei mechanischen Geräten eingeschränkt. Die Ultraschalltechnologie kann zuverlässiger zur Erkennung mechanischer Probleme eingesetzt werden, da sie Töne, die das menschliche Hörvermögen übersteigen, in hörbare oder sichtbare Signale umwandelt. Diese Geräusche sind genau die Frequenzen von undichten Ventilen, nicht gut geschmierten Lagern, fehlerhaft arbeitenden elektrischen Geräten usw.

Schwingungsanalyse

Der Einsatz dieser Technologie ermöglicht es einem Techniker, die Schwingungen einer Maschine mit Hilfe von in den Maschinen vorinstallierten Echtzeitsensoren oder einem tragbaren Analysator zu analysieren. Bei dieser Form der Analyse ist eine vollständige Abhängigkeit vom maschinellen Lernen nicht möglich, da ein erfahrener Techniker benötigt wird, um fehlerhafte Komponenten nach dem Vergleich mit bekannten Schwingungsmustern von Teilen zu bestimmen, wenn diese defekt sind. Zu diesen Teilen gehören im Allgemeinen bestimmte Motorprobleme, falsch ausgerichtete, unwuchtige Komponenten usw. Personen, die in der Schwingungsanalyse geschult sind, sind aufgrund der Verwendung von Schwingungsmustern eine Voraussetzung für den Einsatz dieses Systems der vorausschauenden Wartung.

Ölanalyse

Diese Form der Technologie in einem PDM ermöglicht es einem Techniker, den Zustand des Öls anhand verschiedener Tests zu analysieren, die die Viskosität, den Wassergehalt, die Anzahl der Partikel, die Metalle und den sauren oder basischen Charakter bestimmen. Da die primäre(n) Prüfung(en) einen Maßstab für eine neue Maschine setzen würde(n), würde eine korrekt durchgeführte Ölanalyse dazu beitragen, dass das PDM mit seinen Ergebnissen erfolgreich ist.

Andere Technologien

Es gibt mehrere Technologien, die Teil des PDM sind. Dazu gehört die Motorzustandsanalyse, mit der der Betriebszustand der Motoren analysiert werden kann. Die sich ändernde Dicke der Rohrwände in Kesselanlagen und Zentrifugalkühlern wird mit Hilfe der Wirbelstromanalyse ermittelt. Es ist anzumerken, dass mehrere IOT-Geräte, die zusammen mit künstlicher Intelligenz und KI unter die Definition von PDM fallen, die Notwendigkeit des menschlichen Elements in dem gesamten Prozess nicht ausschließen.

 

Schlussfolgerung zur Erklärung:

Trotz all der verschiedenen Dinge, die in IOT verfügbar sind, ist ihre Integration vielleicht das Wichtigste, was den Erfolg des Predictive Maintenance (PDM) bestimmt. Dies würde zu einer besseren Genauigkeit und Leistung führen. Dank der KI und den regelmäßigen und schnellen auslesen der Daten auf den Maschinen der Produktion wird der bestmögliche Zeitpunkt errechnet an dem weitere Maßnahmen getroffen werden. Dies können zum einen vorausschauende Wartungsmaßnahmen sein aber auch die zuvor angesprochenen Technologien des Predictive Maintenance. Sensoren in den Maschinen nehmen zum Beispiel Temperaturen Geräusche und auch Schwingungen war. Diese Informationen leitet das System an eine zentrale Datenbank weiter. Eine Software errechnet aus all diesen Sensor Informationen und unter Mithilfe der künstlichen Intelligenz und den optimalen Zeitraum für die Wartungsarbeiten. Das bedeutet dass zum einen Ersatzteile erst eingebaut werden, wenn der Verschleiß des vorherigen Originalteils kurz bevorsteht. Die Mitarbeiter der Produktion werden durch die vorausschauende Instandhaltung weiter entlastet. Sie müssen nicht mehr nach sturen Zeitplan Ersatzteile bestellen und Wartungsarbeiten zu ungünstigen Zeitpunkten durchführen, weil diese auf dem Plan stehen. Das Predictive Maintenance wird auch der Geschäftsführung Kosten einzusparen und dank der genauen Definition die Wartungsintervalle zu kennen. So werden Produktionsausfälle vermieden und die höchste Effizienz erreicht.