DEF.: Predictive Maintenance (PM) ist eine Technik zur Voraussage von Wartungsbedarf bei Maschinen und Anlagen, bevor Fehler auftreten. Diese Methode verwendet Datenanalyse-Tools und Techniken wie maschinelles Lernen, um Muster und Anzeichen für mögliche Defekte oder Ausfälle in den Betriebsdaten zu erkennen. Ziel ist es, Wartungen präzise zu planen und unerwartete Ausfälle zu vermeiden.

Beispiel: Ein Hersteller von Windturbinen nutzt Sensoren, um Vibrationen, Temperatur und Leistung in Echtzeit zu überwachen. Mithilfe von Predictive Maintenance analysiert das Unternehmen diese Daten, um vorherzusagen, wann eine Turbine gewartet werden muss, noch bevor tatsächlich eine Störung auftritt. Dadurch kann die Turbine zum optimalen Zeitpunkt gewartet werden, was unerwartete Ausfälle und teure Reparaturen verhindert.

Vorteile:

1. Kostenersparnis: Durch die Vermeidung unerwarteter Ausfälle und teurer Notfallreparaturen können erhebliche Kosten gespart werden.
2. Verlängerte Lebensdauer von Anlagen: Regelmäßige, datengestützte Wartung trägt dazu bei, die Lebensdauer von Maschinen und Anlagen zu verlängern.
3. Optimierung der Wartungsplanung: PM ermöglicht eine effiziente Planung von Wartungsarbeiten, indem genau vorhergesagt wird, wann eine Wartung notwendig ist.
4. Steigerung der Anlagenverfügbarkeit und Produktivität: Durch die Minimierung unerwarteter Ausfälle werden Betriebsunterbrechungen reduziert und die Produktivität gesteigert.

Zusammenfassung: Predictive Maintenance revolutioniert die Wartung von Anlagen durch datengestützte Vorhersagen, die unerwartete Ausfälle verhindern, Kosten sparen und die Effizienz steigern. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten und maschinellem Lernen ermöglicht es Unternehmen, proaktiv zu handeln und ihre Wartungsstrategien zu optimieren.