effizientere geschäftsabläufe mit predictive maintenance und … · 2020. 7. 6. · bei der...
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Anlagenwartung – Strategien von gestern
Instandhaltungs- und Wartungsservices sorgen dafür, dass die
Funktionsfähigkeit einer Anlage aufrechterhalten oder wieder-
hergestellt wird. Dafür gibt es verschiedene Strategien:
■ Reaktive Wartung: Nach dem Eintreten einer Störung
werden korrektive Wartungsmaßnahmen vorgenommen.
■ Geplante Wartung: Wartung in bestimmten zeitlichen Inter-
vallen, die auf Basis von Erfahrungswerten definiert werden.
■ Zustandsabhängige Instandhaltung: Maßnahmen werden
bei Eintreten eines bestimmten Zustands initiiert.
Unabhängig davon, welche Wartungsstrategie oder welche
Strategiekombination Sie verwenden, sie alle weisen
Schwachstellen auf, weil sie den Zustand einer Maschine nicht
in Echtzeit bewerten.
Mit smarter Echtzeitanalyse in die Zukunft!
Die Evolution der Produktionswartung
Als Kernkomponente von Industrie 4.0 schafft Predictive
Maintenance neue Möglichkeiten für die Instandhaltung in der
Produktion. Auf der Basis von Sensordaten können
Intelligente Vorhersagen über industrielle Maschinen oder
Anlagen getroffen werden.
Predictive Maintenance stellt damit eine Evolution der
zustandsabhängigen Instandhaltung dar. Durch die Erkennung
von Anomalien in den Daten reduzieren Sie Ausfallzeiten im
Vergleich zu den klassischen Strategien erheblich und können
Prozessabläufe kontinuierlich verbessern.
Intelligente Vorhersagen für die Produktion
Effizientere Geschäftsabläufe mit Predictive Maintenance und Machine Learning
Fact Sheet
Die hohe Verfügbarkeit von Maschinen ist fundamental für den Geschäftserfolg von produzierenden Unternehmen. Services
der Instandhaltung und Wartung sind in der Industrie gefragt wie nie und damit Teil der bedeutendsten
B2B-Dienstleistungsmärkte Deutschlands. Doch im Zuge von Industrie 4.0 lassen Wartungsstrategien viele Wünsche offen.
Intelligente Vorhersagen schließen diese Lücke, bringen mehr Effizienz in Ihre Geschäftsabläufe und helfen Ihnen,
weitere lukrative Geschäftsfelder und Services zu erschließen. Nutzen Sie unser Know-how und unsere Expertise in den
Bereichen Business Intelligence & Analytics, Predictive Maintenance, Innovation und Digitalisierung. Wir unterstützen Sie von
der Auswahl passender Technologien, über die Verprobung im Digital Lab bis zu Aufbau und Betrieb einer Datenplattform.
■■■ Digitale Service Manufaktur
Predictive-Maintenance in der Praxis
Smarte Verarbeitung: Sensordatenerfassung und -analyse
im Predictive-Maintenance-System
Eine Voraussetzung für die Umsetzung von Predictive
Maintenance ist die Erfassung und die Verarbeitung von
maschinengenerierten Sensordaten sowie der Aufbau
eines Predictive-Maintenance-Systems, z. B. in der Cloud.
Dort werden Sensordaten für die Bewertung des Maschinen-
zustands zu Messgrößen, wie zum Beispiel Schwingung oder
Temperatur, kontinuierlich gespeichert und analysiert.
Intelligente Vorhersagen mithilfe statistischer Modelle
und Machine Learning
Im nächsten Schritt werden mit statistischen Modellen oder
Machine Learning intelligente Vorhersagen getroffen. Gewon-
nene Erkenntnisse und Erfahrungswerte fließen permanent in
den Prozess zurück, um das Modell und damit die Vorher-
sagen kontinuierlich zu verbessern. Mithilfe von statistischen
Modellen lässt sich der Zustand einer Anlage sehr genau
bestimmen, dabei kommen Verfahren wie Cluster- oder Klassi-
fikationsanalyse zur Anwendung. Im Bereich von Machine
Learning sind Verfahren wie selbstorganisierte Karten eine
Möglichkeit, nicht nur den Zustand einer Anlage zu bestimmen,
sondern auch die Quelle des Verschleißes zu lokalisieren.
Monitoring und Visualisierung: Ihre Entscheidungsvorlage
für die Prozessoptimierung
Mit einem Predictive-Maintenance-System können Sie nicht
nur den aktuellen Zustand der Anlage in einem Dashboard
visualisieren, sondern auch den zukünftigen Zustand intelligent
vorhersagen. Die Daten dienen Ingenieuren als Entscheidungs-
grundlage für die Prozessoptimierung.
Umsetzung in drei Phasen
■ Innerhalb eines zweitägigen Workshops definieren wir einen
Use Case und analysieren die Signifikanz der Daten.
■ Bei der darauffolgenden dreiwöchigen Entwicklung eines
PoC validieren wir die erarbeiteten Konzepte.
■ Nach der erfolgreichen Evaluierung des Prototyps, erfolgt
die Beauftragung und damit die Realisierung Ihres
personalisierten Predictive-Maintenance-Systems.
In jeder einzelnen Phase findet
eine enge Kommunikation mit
Ihnen statt, um vom Optimum
Ihrer Daten zu profitieren und
nicht nur eine personalisierte,
sondern auch eine intelligente
Plattform zu schaffen.
Unser Angebot auf einen Blick
Ihre Daten optimal managen
■ Intelligente Vorhersagen
■ Predictive Maintenance für Ihr Business
■ Maßgeschneiderte Systemrealisierung, z. B. in der Cloud
Die passende Technologie auswählen
Gemeinsam mit Ihnen analysieren wir den Nutzen von
Technologien aus den Bereichen BI, Analytics und Big Data
für Ihr Unternehmen.
Neue Geschäftsmodelle verproben
Unser Digital-Labor OC|lab® bietet Ihnen die Chance, neue
Geschäftsmodelle unkompliziert zu verproben.
Datenplattform aufbauen und betreiben
Unsere schnell skalierbaren DevOps-Teams übernehmen
für Sie den Aufbau und den Betrieb einer Datenplattform.
Warum OPITZ CONSULTING?
■ Unsere Experten verfügen über umfassendes Know-how in den Bereichen
■ Business Intelligence, Analytics und Big Data
■ Predictive Maintenance,
■ Machine Learning,
■ DevOps,
■ Innovation,
■ Digitalisierung.
■ Profitieren Sie von unserer langjährigen Erfahrung in BI-, Analytics- und Big-Data-Projekten.
■ Wir beraten Sie technologisch unabhängig.
Wir freuen uns auf Ihre Kontaktanfrage!
Sprechen Sie uns an:
Thomas Unterbörsch
Consulting Manager
Leiter Competence Center Big Data
+49 173 7252431
Unsere Leistungen im Bereich BI, Analytics & Big Data:
www.opitz-consulting.com/bi-analytics-big-data