Lagerkräfte messen.
Schmierung überwachen.
Schäden verhindern.

In unserer heutigen Industrie ist die Verfügbarkeit von zuverlässigen und effizienten Maschinen unerlässlich. Um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer von Maschinen zu maximieren, haben sich zwei Schlüsselstrategien herauskristallisiert: Predictive Maintenance und Condition Monitoring. Beide Ansätze sind essenziell für eine proaktive Instandhaltung, unterscheiden sich jedoch in ihrer Herangehensweise und ihren Zielen.

Optimale Instandhaltung
durch Predictive Maintenance und Condition Monitoring

Inhaltsverzeichnis

Predictive Maintenance

Predictive Maintenance, auch als vorausschauende Wartung bekannt, zielt darauf ab, den optimalen Zeitpunkt für Wartungsmaßnahmen vorherzusagen, um ungeplante Ausfälle zu vermeiden und die Effizienz von Maschinen zu steigern. Anstatt Wartungen nach einem festen Zeitplan durchzuführen oder erst dann zu reagieren, wenn ein Schaden bereits eingetreten ist, werden Maschinendaten verwendet, um Muster und Anomalien zu identifizieren. Dabei kommen fortgeschrittene Algorithmen und maschinelles Lernen zum Einsatz, um die verbleibende Nutzungsdauer von Komponenten zu prognostizieren und den idealen Wartungszeitpunkt festzulegen.

Wirtschaftliche Vorteile von Predictive Maintenance

Reduzierte
Betriebskosten

Wartungsarbeiten werden nur dann durchgeführt, wenn sie tatsächlich notwendig sind, wodurch Kosten für Ersatzteile und Arbeitszeit gesenkt werden

Erhöhte
Maschinenverfügbarkeit

Durch die proaktive Identifikation von Problemen und das rechtzeitige Ergreifen von Maßnahmen kann die Verfügbarkeit der Maschinen erhöht werden, was zu einer Steigerung der Produktivität führt

Erhöhte
Maschinen-verfügbarkeit

Durch die proaktive Identifikation von Problemen und das rechtzeitige Ergreifen von Maßnahmen kann die Verfügbarkeit der Maschinen erhöht werden, was zu einer Steigerung der Produktivität führt

Verlängerte
Maschinenlebensdauer

Durch gezielte Wartung und rechtzeitigen Austausch von Teilen wird unnötiger Verschleiß verhindert

Verlängerte
Maschinen-lebensdauer

Durch gezielte Wartung und rechtzeitigen Austausch von Teilen wird unnötiger Verschleiß verhindert

Reduzierte
Betriebskosten

Wartungsarbeiten werden nur dann durchgeführt, wenn sie tatsächlich notwendig sind, wodurch Kosten für Ersatzteile und Arbeitszeit gesenkt werden

Herausforderungen
bei der Implementierung

Datenqualität sicherstellen

Eine hohe Datenqualität ist entscheidend, um korrekte Vorhersagen zu ermöglichen. Schlechte Daten können zu ineffizienten Wartungsentscheidungen führen

Integration in bestehende Systeme

Die erfolgreiche Implementierung von Predictive Maintenance erfordert die Integration der entsprechenden Technologien in bestehende Wartungssysteme und Prozesse, was eine sorgfältige Planung und Umsetzung erfordert

Eine Graphik, die die Vorteile von HCP Sense Predictive Maintenance Technologie anzeigt. Das sin unter anderem Schäden früh erkennen und rechtzeitig verhindern und Wartungen planen.

Durch den Einsatz von Predictive Maintenance können Unternehmen ihre Wartungsstrategien optimieren, die Zuverlässigkeit und Effizienz ihrer Maschinen erhöhen und ihre Wettbewerbsfähigkeit steigern. Zusammen mit Condition Monitoring bildet Predictive Maintenance eine umfassende Strategie, die darauf abzielt, die Maschinenzuverlässigkeit zu maximieren und Ausfallzeiten zu minimieren.

Condition Monitoring

Im Gegensatz zu Predictive Maintenance bezieht sich Condition Monitoring auf die kontinuierliche Echtzeitüberwachung des aktuellen Zustands von Maschinen. Das Ziel ist es, sofortige Abweichungen vom Normalbetrieb zu erkennen und rechtzeitig präventive Maßnahmen einzuleiten. Hierbei werden verschiedene Sensoren zur Überwachung von Parametern wie beispielsweise Temperatur, Vibration, Druck und Geräuschpegel eingesetzt. Diese Daten werden kontinuierlich gesammelt und analysiert. Bei Überschreitung von festgelegten Grenzwerten werden sofort Alarme ausgelöst, die eine schnelle Reaktion ermöglichen. Durch die sofortige Erkennung und Behebung von Problemen, die Verhinderung schwerer Schäden und die Verbesserung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von Maschinen trägt Condition Monitoring wesentlich zur Reduzierung unerwarteter Ausfallzeiten bei.

Im Bereich der Lagerüberwachung gibt es im Condition Monitoring abgesehen von unserer Impedanzmessung noch weitere Methoden, wie man den Lagerzustand überwachen kann. Im Folgenden werden einige dieser Zustandsüberwachungsmethoden vorgestellt:

Ölanalyse

Diese Methode untersucht die Qualität und Zusammensetzung des Schmieröls in Lagern. Durch die Analyse von Partikeln, die im Öl verteilt sind, können Informationen über den Verschleißzustand der Lager gewonnen werden. Veränderungen in der Ölzusammensetzung können frühzeitig auf potenzielle Probleme hinweisen. Allerdings sind hierfür ein Maschinenstillstand oder speziell dafür ausgelegte Prüfstände nötig

Vibration

Die Vibrationsanalyse ist eine der häufigsten Methoden zur Überwachung von Lagerzuständen. Sensoren erfassen die Vibrationen von Maschinen und analysieren die Frequenzmuster, um Unregelmäßigkeiten zu erkennen. Anhand der Frequenzmuster können verschiedene Fehlerquellen wie Unwucht, Fehlausrichtungen oder Lagerdefekte identifiziert werden. Dabei ist der Installationsaufwand überschaubar. Nichts desto trotz werden hier Schäden erst dann identifiziert, wenn diese schon vorhanden sind.

Ultraschall

Diese Methode nutzt hochfrequente Schallwellen, um Anomalien und Defekte in Lagern zu erkennen. Ultraschall kann frühzeitig Probleme aufdecken, die bei anderen Methoden unbemerkt bleiben, wie zum Beispiel Mikrorisse oder Reibungen. Allerdings werden auch durch diese Methode Schäden erst dann entdeckt, wenn der Schaden bereits eingetreten und somit unvermeidbar ist. Weiterhin sind vorab umfangreiche Kalibrierungsmaßnahmen nötig, um brauchbare Werte aus den Ultraschallfrequenzen zu ermitteln.

Impedanzmessung von HCP Sense

Die Methode der Impedanzmessung vereint alle eben genannten Vorteile und punktet obendrein damit, dass sich anbahnende Schäden erkannt werden, bevor sie entstehen. Dies ist möglich, weil die Messtechnik durch maschinelles Lernen trainiert wurde und über die Impedanzmessung unter Anderem die Belastung, der Verschleiß und der Schmierungszustand identifiziert werden können. Des Weiteren punktet diese Methode damit, dass nur minimale Anpassungen an der Konstruktion der Maschine durchgeführt werden müssen und eine Anlernphase der Sensoren nicht nötig ist.

Ultraschall

Diese Methode nutzt hochfrequente Schallwellen, um Anomalien und Defekte in Lagern zu erkennen. Ultraschall kann frühzeitig Probleme aufdecken, die bei anderen Methoden unbemerkt bleiben, wie zum Beispiel Mikrorisse oder Reibungen. Allerdings werden auch durch diese Methode Schäden erst dann entdeckt, wenn der Schaden bereits eingetreten und somit unvermeidbar ist. Weiterhin sind vorab umfangreiche Kalibrierungsmaßnahmen nötig, um brauchbare Werte aus den Ultraschallfrequenzen zu ermitteln.

Messmethoden im direkten Vergleich

Das folgende Diagramm visualisiert zusammenfassend, dass es unsere Technologie ermöglicht, Lagerschäden zu verhindern, wohingegen die anderen drei Methoden die Schäden zwar identifizieren können, ein Lageraustausch allerdings nicht mehr zu vermeiden ist.

Zusammenfassende Gegenüberstellung zwischen
Predictive Maintenance und Condition Monitoring

Während sowohl Predictive Maintenance als auch Condition Monitoring darauf abzielen, die Zuverlässigkeit und Effizienz von Maschinen zu erhöhen, unterscheiden sie sich in ihrem Ansatz und ihrer Umsetzung. Predictive Maintenance ist zukunftsorientiert und konzentriert sich auf die Vorhersage von Wartungsbedarf, während Condition Monitoring gegenwartsorientiert ist und den aktuellen Zustand der Maschinen in Echtzeit überwacht. Predictive Maintenance basiert auf umfangreicher Datenanalyse und dem Einsatz fortgeschrittener Algorithmen zur Vorhersage von Ausfällen. Condition Monitoring nutzt Echtzeit-Daten und setzt auf sofortige Reaktionen bei Abweichungen. Bei Predictive Maintenance erfolgen Wartungsmaßnahmen basierend auf Vorhersagen, um ungeplante Ausfälle zu verhindern, während bei Condition Monitoring Maßnahmen unmittelbar bei Erkennung von Abweichungen getroffen werden, um direkte Probleme zu beheben.

Zusammenfassende Gegenüberstellung zwischen
Predictive Maintenance und Condition Monitoring

Während sowohl Predictive Maintenance als auch Condition Monitoring darauf abzielen, die Zuverlässigkeit und Effizienz von Maschinen zu erhöhen, unterscheiden sie sich in ihrem Ansatz und ihrer Umsetzung. Predictive Maintenance ist zukunftsorientiert und konzentriert sich auf die Vorhersage von Wartungsbedarf, während Condition Monitoring gegenwartsorientiert ist und den aktuellen Zustand der Maschinen in Echtzeit überwacht. Predictive Maintenance basiert auf umfangreicher Datenanalyse und dem Einsatz fortgeschrittener Algorithmen zur Vorhersage von Ausfällen. Condition Monitoring nutzt Echtzeit-Daten und setzt auf sofortige Reaktionen bei Abweichungen. Bei Predictive Maintenance erfolgen Wartungsmaßnahmen basierend auf Vorhersagen, um ungeplante Ausfälle zu verhindern, während bei Condition Monitoring Maßnahmen unmittelbar bei Erkennung von Abweichungen getroffen werden, um direkte Probleme zu beheben.

In der Praxis können und sollten beide Ansätze kombiniert eingesetzt werden. Condition Monitoring kann dabei helfen, sofortige Probleme zu erkennen und zu beheben, während Predictive Maintenance langfristig die Wartungsstrategie optimiert und die Effizienz verbessert. Dabei steht bei beiden Methoden im Vordergrund, aus Daten Wissen, bzw. Handlungsfähigkeit zu generieren. Gemeinsam bilden sie eine umfassende Strategie zur Maximierung der Maschinenzuverlässigkeit und Minimierung von Ausfallzeiten, weshalb sie für eine zukunftsorientierte Produktion unabdingbar sind.

Lassen Sie sich von HCP Sense
bei der Realisierung Ihrer Ziele in den Bereichen
Predictive Maintenance und Condition Monitoring begleiten!

HCP Sense Technologie ermöglicht die gleichzeitige Implementierung von Zustandsüberwachung und vorausschauende Wartung und verspricht somit die Optimierung der Maschinenlebensdauer, indem Schäden effizient verhindert werden können.

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