Predictive Maintenance beruht auf dem Einsatz der richtigen Werkzeuge und Techniken zur Messung der wichtigsten Wartungsindikatoren einer Anlage. Im Folgenden stellt Hexagon Asset Lifecycle Intelligence fünf der gängigsten Analysemethoden für die vorausschauende Instandhaltung vor.

1. Schwingungsanalyse: Die Schwingungsanalyse wird an rotierenden Maschinen durchgeführt, die mit kinetischer Energie arbeiten und eine messbare Menge an Schwingungen aussenden. Mit Hilfe von Sensoren wird zunächst eine Grundschwingung ermittelt. Anhand der von diesen Sensoren gesammelten Daten können subtile Veränderungen erkannt und zur Planung anstehender Reparaturen verwendet werden.

2. Akustische Überwachung: Bei der akustischen Überwachung werden ebenfalls Sensoren eingesetzt, um das Geräuschprofil einer Maschine zu erfassen. Eine KI wird dann darauf trainiert, zu erkennen, wenn Geräusche von diesem Profil abweichen. Diese Sensoren sind sehr gut auf Geräusche eingestellt und können erkennen, wenn Teile der Maschine locker sind oder nicht geschmiert werden.

3. Infrarotspektroskopie: Die Infrarotanalyse misst die Temperatur von Anlagen und erlaubt es, Probleme wie die Überhitzung von Maschinen zu erkennen, die zu einer Beeinträchtigung der Ausrüstung und zur Verletzung von Mitarbeitern führen kann. Auch undichte Dichtungen können zu Energieverlusten und höheren Kosten beitragen.

4. Ölanalyse: Bei der Ölanalyse wird die Schmierung einer Maschine analysiert. Mangelnde Schmierung oder der Verlust von ihrer Integrität kann bei allen Maschinen, die mit Öl arbeiten, zu ungeplanten Ausfällen und übermäßigen Ausfallzeiten führen. Wenn Unternehmen den Ölwechsel intelligent planen können, werden Produktionsausfälle auf ein Minimum reduziert.

5. Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen (ML) ist ein wichtiger Bestandteil von Predictive Maintenance, da es auf intelligente und automatische Weise erkennt, wann eine Wartung erforderlich ist. KI und ML sind an den meisten Strategien zur vorausschauenden Wartung beteiligt, da sie die Automatisierung von Überwachungen ermöglichen, die früher manuell durchgeführt werden mussten. Mit einer modernen, KI-gestützten Asset-Management-Lösung werden die Wartungspläne an die einzelnen Anlagen angepasst.

Predictive Maintenance kann für Unternehmen einen großen Vorteil schaffen – aber nur, wenn die richtige Technologie bei der richtigen Anlage eingesetzt wird. Daher ist vorab ein Auswahlverfahren unabdingbar, um sicherzustellen, dass es auch wirklich einen Mehrwert bringt.