Predictive Maintenance Whitepaper

Experte: Carlo Voß

Umfang: 20 Seiten

Format: PDF, Download

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Kunden, die uns vertrauen

Unsere Strategie und Erfahrung bei Predictive Maintenance – Projekten in einer PDF

Wurde in der Vergangenheit die Instandhaltung nach festen, vordefinierten Intervallen durchgeführt, lassen sich heute mithilfe von KI-Modellen vorausschauende Wartungsszenarien realisieren. Diese Modelle können aktuelle Sensordaten mit historischen Daten vergleichen und so ungewöhnliche Verhaltensmuster von Komponenten einer Maschine erkennen, die sonst verborgen bleiben. Auf diese Weise können frühzeitig Maßnahmen ergriffen werden, um einen Rückgang der Produktqualität, sowie eine Verschlechterung oder gar einen Ausfall der Maschine zu verhindern.

Der zustandsbasierte Ansatz (Condition Based Monitoring) bezieht sich auf die kontinuierliche Überwachung des Anlagenzustands, in der Regel durch Sensoren. Ziel ist es, Veränderungen zu erkennen, die auf mögliche Schäden hindeuten, sodass Reparaturen durchgeführt werden können, bevor es zu einem Ausfall kommt.  Die Grundlage dieses Ansatzes ist die Erfassung einer großen Menge von Maschinendaten, die von Sensoren gesammelt werden. Teile werden ausgetauscht, wenn ein Messwert oder ein berechneter Wert einen bestimmten Schwellenwert erreicht, über den hinaus die normale Funktion des Systems nicht mehr gewährleistet ist.

Predictive Maintenance ist eine Weiterentwicklung des zustandsorientierten Ansatzes, da die Analyse des aktuellen Zustands einen Schritt weiter geht. Das Ziel ist nicht mehr nur die frühzeitige Erkennung von degenerativen Prozessen, sondern vielmehr die zusätzliche tiefere Diagnose, um das erwartete anomale Prozessverhalten vorherzusagen. Dann ist es möglich, zu antizipieren, wie sich eine Produktionsanlage verschlechtern könnte, und die Wartung kann entsprechend diesen Erwartungen geplant werden.

Erfahren Sie in unserer zwanzig Seiten starken PDF mehr über Predictive Maintenance Prozesse und Strategien. Vorgestellt werden Ihnen diese unter anderem anhand eines Kundenprojektes beim Fahrzeughersteller MAN.

Lesen Sie mehr in unserem Whitepaper. Für Sie kostenfrei zum Herunterladen.

Inhaltsverzeichnis

  1. Basic Concepts
  2. Predictive Maintenance in a Nutshell
  3. PdM Projects in our daily Business
  4. [at]’s PdM Maturity Level Framework
  5. Key Enables for Predictive Maintenance
  6. Domain Knowledge Matters
  7. How to define the Unknown?
  8. Financial Implication & Cost Justification
  9. [at]’s Data Journey in context of PdM
  10. Cases
  11. About [at]
Carlo Voss - Data Scientist

Ihr Experte

Carlo Voß | Data Scientist | Alexander Thamm GmbH

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Viel Spaß beim Lesen und inspirieren lassen!