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100.000 Euro - das sind die durchschnittlichen Kosten für fünf Minuten Produktionsstillstand in der Automobilproduktion. Um den Ausfall von Maschinen und Anlagen zu verhindern, werden diese meist in festgelegten Intervallen gewartet – egal, ob eine Fehlfunktion vorliegt oder nicht.

Branchenunabhängig sind effiziente Produktionsprozesse das A und O. Immer mehr Unternehmen setzen daher auf vorausschauende Wartung, sprich: Predictive Maintenance. Sensoren, Vernetzung sowie moderne Datenanalyse-Methoden ermöglichen es, Störfälle vorherzusehen und rechtzeitig konkrete Maßnahmen einzuleiten.

Neben einer effizienten und störungsfreien Produktion bietet Predictive Maintenance noch weitere Möglichkeiten. Dazu zählen unter anderem neue Geschäftsmodelle im Bereich Service, Support und Dienstleistungen.

Finden Sie in diesem Newsletter Anregungen, wie Sie die vorausschauende Wartung für Ihr Unternehmen gewinnbringend nutzen können.

Eine spannende Lektüre wünscht Ihnen

Ihre Andrea Gillhuber

Interoperabilität als Grundlage

Das Potenzial von Predictive Maintenance

Maschinen, die im Bedarfsfall proaktiv eine Wartung anfordern, Produktionslinien, die in Echtzeit über ihre aktuelle Auslastung informieren - diese Beispiele zeigen das große Potenzial des Internet der Dinge für die Industrie der Zukunft.

Advanced Analytics

Intelligente und bedarfsgerechte Wartung

Komplexe Zusammenhänge lassen sich auf der Basis von Daten genau analysieren und auf die Zukunft hochrechnen. Besonders häufig kommt Advanced Analytics bei der vorausschauenden Wartung in der Produktion zur Anwendung.

Präventives Wartungsmanagement

Den Roboter fit halten

Wartung und Instandhaltung gewährleisten in Industrieanlagen eine hohe Produktivität und Verfügbarkeit. Das gilt gerade für komplexe Industrieroboter. Neue Lösungen für ein präventives Wartungsmanagement erschließen dabei neue Effizienzpotenziale.

Predictive Maintenance

Vorausschauende Wartung optimieren mit KI

Predictive Maintenance basiert nicht auf statischen Modellen, sondern muss sich ständig den Gegebenheiten anpassen. Machine-Learning-Algorithmen können dabei helfen.

Predictive Maintenance

RWTH Aachen bietet Handlungsleitfaden

Einen generischen Handlungsleitfaden für die erfolgreiche Anwendung von Predictive Maintenance hat das WZL der RWTH Aachen entwickelt. Er steht nun zum Download bereit.

RS Components

Eigenes Informationsportal für die Instandhaltung

RS adressiert das Feld „Wartung und Instandhaltung“ mit einem dedizierten Online-Portal, das alle relevanten Informationen zu diesem Themenfeld auf einen Blick zusammenfasst.