Das Ziel der prädiktiven Instandhaltung ist klar: Die Anzahl ungeplanter Maschinenzustände sollte möglichst null sein. Der Weg zum Ziel ist in der Praxis allerdings nicht so einfach. An fehlenden mathematischen Methoden liegt es nicht, da sie in großer Auswahl existieren und in anderen Bereichen recht gut funktionieren.
Der Grundgedanke einer prädiktiven Instandhaltung ist es, in Echtzeit relevante Daten zu sammeln, mithilfe geeigneter Modelle im Rahmen einer Datenanalyse auszuwerten und fällige Wartungstermine rechtzeitig vorherzusagen – also die Frage "Was wird wann passieren?".
Genau hier wird häufig auch das erste Praxisproblem deutlich: Daten, aus denen sich geeignete Variablen, die bspw. einen Maschinenzustand beschreiben, bilden lassen, gibt es in den meisten Maschinenlandschaften überhaupt nicht.
SSV CEO Klaus-Dieter Walter gibt in diesem Fachbeitrag in der Industrial Production einen Überblick, mit welcher Vorgehensweise eine Predictive-Maintenance-Lösung für eine Maschine oder Baugruppe Schritt für Schritt entwickelt werden kann.
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