1. So funktioniert Predictive Maintenance

Sogar die robusteste Maschine bekommt eines Tages ihre kleinen Wehwehchen – die Frage ist nur, wann. Wenn es dann so weit ist, geschieht es immer zum ungünstigsten Zeitpunkt und mit entsprechend unangenehmen Folgen. Der plötzliche Ausfall eines einzigen Bauteils stoppt im schlimmsten Fall ganze Fertigungsanlagen. Als Folge gelangt bestellte Ware nur verzögert zum Kunden oder es platzen gleich ganze Aufträge. Das kostet Zeit, Geld, Nerven – und Reputation. Predictive Maintenance will derlei böse Überraschungen verhindern. Das Besondere an dieser Form der Wartung und Überwachung: Sie arbeitet vorausschauend.

Predictive Maintenance

Der Begriff lässt sich als „vorausschauende Wartung“ übersetzen und bedeutet, dass Defekte bereits vor ihrem Eintritt erkannt werden können. Unternehmen haben dadurch die Möglichkeit, frühzeitig zu reagieren und Produktionsausfälle zu vermeiden.

Das klappt dank der digitalen Möglichkeiten der Industrie 4.0. Genauer gesagt: mit dem Internet of Things (IoT). Dafür erhalten technische Elemente von Maschinen oder Fahrzeugen Sensoren. Diese erfassen den aktuellen Zustand der so ausgestatteten Hardware und funken ihn in Echtzeit an einen zentralen Rechner. Dort ermittelt eine spezielle Software die Daten, wertet sie aus und kombiniert sie mit Big-Data-Lösungen wie ERP- oder CRM-Systemen (Predictive Analytics). So lassen sich jeweils frühzeitig Abweichungen von Normwerten erkennen, die auf Verschleiß oder Defekte hindeuten. Ein Anbieter, der diese Technologie aus ineinandergreifender Mobilfunktechnik, Sensorik und Analyse im Programm hat, ist zum Beispiel die Telekom.

Heute schon wissen, was übermorgen kaputtgeht Dank Predictive Maintenance wissen Mechaniker vor einer Reparatur, welche Werkzeuge sie brauchen. (© 2017 Shutterstock / mihalec)

2. Ganzheitliches Konzept

Predictive Maintenance funktioniert im Verbund. Das heißt, die einzelnen Werte werden nicht nur separat gewichtet, sondern auch für Vorhersagen von Ausfällen ganzer Prozesse extrapoliert. Am Ende stehen eine Prognose zum wahrscheinlichen Eintritt von Defekten sowie Hinweise, wie diese zu vermeiden oder zu beheben sind.

Drohende oder tatsächliche Fehlfunktionen einzelner Teile können ihre Ursache an anderer Stelle haben – deshalb der ganzheitliche Ansatz. Zeigt etwa ein Ventil in einem Heizungssystem verdächtige Werte, so mag es selbst kaputt sein. Die Ursache kann aber auch ein leckes Rohr sein, aus dem Wasser und damit Druck entweicht. Predictive Maintenance deckt dank Vernetzung solche Zusammenhänge auf. Und vermeidet so Reparaturen nach dem Trial-and-Error-Prinzip.

3. Universeller Einsatz

Predictive Maintenance eignet sich für viele Branchen. Beispiel Logistik: Transportunternehmen stehen unter einem enormen Termindruck. Zeitkritische Lieferungen müssen pünktlich beim Kunden ankommen. Überraschende Ausfälle von Frachtmaschinen und Lastern kann hier niemand gebrauchen. Dennoch passieren sie. Es sei denn, man kommt der Panne zuvor. Dafür sollen bislang feste Wartungsintervalle sorgen. Allerdings funktioniert dieses Sicherheitsprinzip nicht immer perfekt. Denn die regelmäßigen Inspektionen finden nur auf Verdacht statt. Also unabhängig davon, ob zum Prüfzeitpunkt tatsächlich irgendwelche Defekte vorliegen. Gibt es keine, dann war der Check überflüssig. Zudem werden dabei unter Umständen intakte Teile gewechselt, weil sie laut Inspektionsplan einfach „dran“ sind. Treten später echte Mängel auf, muss der betroffene Lkw ein weiteres Mal in die Werkstatt. Das ist nicht sehr effektiv.

Heute schon wissen, was übermorgen kaputtgeht Lkw müssen nur noch dann zur Inspektion, wenn es wirklich nötig ist. (© 2017 )

Mit Predictive Maintenance muss das nicht mehr sein. Die Technologie erkennt, wann und wo Schäden tatsächlich auftauchen werden. Das reduziert den Wartungsaufwand erheblich. Ein Vorteil nicht nur im Transportwesen, sondern beispielsweise auch für Produktionsbetriebe.

4. Planungssicherheit

Predictive Maintenance mindert also die Kosten und erhöht zugleich die Planungssicherheit – ebenfalls ein günstiger Faktor für prozessorientierte, hardwarebasierte Unternehmen. Denn es ist frühzeitig klar, welche Schritte wann und wo zwecks Instandhaltung oder Reparatur zu machen sind. Termine lassen sich so über einen längeren Zeitraum festlegen, weil Ausfallzeiten und wartungsbedingte Engpässe kalkulierbar werden. Unternehmen eröffnet das einen größeren zeitlichen Spielraum bei der Auftragsannahme. Sie können durch Predictive Maintenance Bestellungen zusagen, die weiter in der Zukunft liegen dürfen, als sie zuvor kalkulieren konnten.