Definition
Predictive Maintenance nutzt Zustandsdaten, historische Ereignisse und analytische Modelle, um den künftigen Wartungsbedarf abzuschätzen. Maßnahmen werden möglichst nah am tatsächlichen Bedarf geplant, ohne den Ausfall abzuwarten.
Key Facts
- Grundlage sind verlässliche Sensor-, Prozess- und Instandhaltungsdaten.
- Das Verfahren prognostiziert eine Entwicklung und reagiert nicht nur auf einen Grenzwert.
- Wartungsfenster und Ersatzteile lassen sich früher vorbereiten.
- Datenqualität und ein klarer betrieblicher Anwendungsfall sind wichtiger als Modellkomplexität.
Warum ist Predictive Maintenance für die Instandhaltung wichtig?
Messwerte wie Schwingung, Temperatur oder Stromaufnahme werden mit Betriebszuständen und früheren Ausfällen verknüpft. Modelle erkennen Veränderungen und schätzen ein Risiko oder einen verbleibenden Nutzungszeitraum ab.
Wie wenden Instandhaltungsteams Predictive Maintenance an?
Besonders geeignet sind kritische Anlagen mit messbaren Verschleißsignalen, ausreichender Datenhistorie und hohen Stillstandskosten. Nicht jede Komponente benötigt ein Prognosemodell.
Was ist gute Praxis für Predictive Maintenance?
Ein klar abgegrenzter Fehlerfall ist ein besserer Startpunkt als eine flächendeckende Sensorinitiative. Prognosen müssen in Arbeitsaufträge, Planung und Verantwortlichkeiten übersetzt werden, damit daraus ein betrieblicher Nutzen entsteht.