Predictive Maintenance Vorausschauende statt aufwendige Wartung

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Predictive Maintenance, also vorausschauende Wartung, ist ein zentraler Baustein für die moderne Industrie und entwickelt sich immer stärker zum Wettbewerbsvorteil für Unternehmen unterschiedlichster Branchen.

Durch das frühzeitige Erkennen von Anomalien lassen sich Ausfallzeiten in der Fertigung drastisch reduzieren, Wartungsintervalle optimal planen und Produktivitätssteigerungen erzielen, die sonst unmöglich wären. Gerade in Zeiten globaler Lieferkettenprobleme und steigender Qualitätsansprüche erhöht sich der Druck, Maschinen und Anlagen so effizient wie möglich zu betreiben. Gleichzeitig wollen viele Betriebe bestehende Anlagen (Brownfield) schrittweise digitalisieren, ohne jedoch hohe Investitionen oder komplizierte Umrüstungen vornehmen zu müssen. Genau hier bietet die Plug-&-Play-Philosophie erhebliche Vorteile, weil sie eine schnelle, unkomplizierte Anbindung von Maschinen und Sensoren ermöglicht – häufig sogar ohne fundierte Programmier- oder IT-Kenntnisse auf Betreiberseite.

Ein weiterer Aspekt, der Predictive Maintenance zunehmend an Bedeutung gewinnen lässt, ist die steigende Verfügbarkeit bezahlbarer Sensortechnik und leistungsstarker Hardware. Was früher teuren Speziallösungen vorbehalten war, kann heute mit vergleichsweise geringem Aufwand umgesetzt werden. Die Herausforderung besteht jedoch häufig nicht darin, die Sensoren selbst einzusetzen, sondern vielmehr in der Integration unterschiedlichster Signale und Schnittstellen. Jede Branche, jede Anlage und jeder Maschinentyp bringen diese Besonderheiten mit sich. Das Ziel ist jedoch stets, Maschinendaten kontinuierlich zu erfassen, sie in Echtzeit oder nahezu Echtzeit zu analysieren und daraus verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Eine Plattform wie Siineos von dem in Chemnitz ansässigen Unternehmen „in.hub" verschafft anderen Unternehmen einen schnellen Zugang, indem sie alle wesentlichen Funktionen bereits an Bord hat und sich flexibel auf verschiedenste Anforderungen anpassen lässt.