Predictive Maintenance: 7 Aspekte, die Unternehmen bei der Evaluierung berücksichtigen sollten

Vorausschauende Wartung (Englisch: Predictive Maintenance, PM) gilt als ein Paradebeispiel unter den IoT-Anwendungsszenarien. Manche sprechen sogar von einer Killerapplikation. Aber lohnt sich dieser vielgepriesene Use Case wirklich? Der IoT-Spezialist ECS mit jahrzehntelanger Erfahrung im angestammten Geschäft im Bereich der diskreten Fertigung nennt sieben kritische Punkte, die Unternehmen vor der Investition in eine Predictive-Maintenance-Anwendung abwägen sollten.
 
Predictive Maintenance ist eine Instandhaltungsstrategie, bei der Maschinen und Anlagen bedarfsgerecht gewartet werden – bevor es zu Ausfällen, Störungen oder Qualitätsverlusten kommt. Dazu sammelt und analysiert ein Unternehmen Zustandsdaten einer Maschine und kann so den optimalen Wartungszeitpunkt bestimmen. Die vorausschauende Instandhaltung löst damit die traditionelle Instandhaltung ab, bei der Anlagen unnötig früh oder erst bei Auftreten der Störung – sprich zu spät – gewartet werden. Die Vorteile der Predictive Maintenance liegen auf der Hand: Die Anlagenverfügbarkeit steigt und Qualitätseinbußen werden vermieden. Hinzu kommt eine bessere Planbarkeit von Ausfallzeiten, Serviceeinsätzen und Ersatzteillogistik. Insgesamt sinken die Wartungskosten, weil nur bei echtem Bedarf gewartet wird.
Doch die Voraussetzungen sind nicht zu unterschätzen. Um verlässliche Vorhersagen zu treffen, gilt es riesige Datenmengen in Echtzeit zu übertragen, zu analysieren und in Verbindung mit Bestandsdaten zu evaluieren.

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