Fokusthema Predictive Maintenance

Fokusthema Predictive Maintenance

Wie wird Predictive Maintenance definiert? Was kann Technologie bei dieser Instandhaltungsstrategie heute schon leisten und was haben die Anbieter noch in der Pipeline? Außerdem klären wir, was Predictive Maintenance mit Künstlicher Intelligenz (KI), Machine Learning, Condition Monitoring oder Big Data zu tun hat und was Anwender wissen müssen, um die Technologie gewinnbringend zu nutzen. All diese Fragen und noch viel mehr erklären wir auf den nachfolgenden Seiten.

Wer Predictive Maintenance in seinem Maschinenbauunternehmen einführen möchte, kann bei der Implementierung jetzt auf unsere Checkliste mit hilfreichen Tipps und Beispielen zurückgreifen.
Anleitung zur Einführung

Checkliste: Predictive Maintenance im Maschinenbau

Möchten Sie im Maschinenbauunternehmen Predictive Maintenance einführen, aber wissen nicht, wo Sie anfangen sollen? Unsere Checkliste bietet Ihnen nicht nur einen detaillierten Fahrplan zur Implementierung, sondern auch Tipps und Beispiele.

Das Forschungsprojekt „KausaLAssist“ nutzt erklärende Graph-AI für kooperatives Fehlermanagement.
Industrie 4.0

Intelligentes Fehlermanagement durch erklärende KI

Künstliche Intelligenz braucht Kausalität. Dazu forschen aktuell das Fraunhofer IWU und das Institut für angewandte Informatik unter dem Projekttitel „KausaLAssist“. Partner aus der Industrie 4.0 ist unter anderem Schuster Maschinenbau.

Henkel
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LOCTITE® Pulse: IIoT für Anlagen

LOCTITE® Pulse: IIoT-Plattform für Anlagenüberwachung und Effizienzsteigerung

Entdecken Sie die neuen LOCTITE® Pulse-Lösungen: Ihre Schlüssel zur effizienten Anlagenüberwachung. Sensoren liefern Echtzeitdaten, Cloud-Analyse warnt vor Problemen. Steigern Sie Sicherheit und Produktivität – Reduzieren Sie Ihre CO²-Emissionen. Bereit für IIoT-Innovation?

Foto von Flugzeugen auf Flughafen
Instandhaltung

Optimiertes Ersatzteilmanagement für Flughäfen

Um reibungslose Abläufe zu garantieren, muss die Infrastruktur an Flughäfen leistungsfähig und widerstandsfähig sein. Für die Instandhaltung bringt dieser Anspruch Herausforderungen mit sich. Ein optimiertes Ersatzteilmanagement ist dafür essenziell.

Um die gegenwärtigen Herausforderungen in der Instandhaltung zu meistern, benötigen Instandhalter leistungsstarke Tools, die sie bei ihren täglichen Aufgaben unterstützen, relevante Informationen bereitstellen sowie lästige und zeitaufwändige Dokumentationsarbeiten im Hintergrund erledigen.
Mobile Instandhaltung

Live-Daten bringen Echtzeit in die Instandhaltung

IoT-Szenarien erweitern Membrains mobile Lösung für mehr Produktivität in der Instandhaltung. Mit Live-Daten aus Sensoren und Steuerungen lassen sich präventive Maßnahmen automatisch initiieren und eine höhere Maschinenverfügbarkeit erzielen.

Die Softwarelösung proSVIFT der Fraunhofer-Institute IGD und LBF überführt das Konzept der probabilistischen FMEA mittels Visualisierung in die Praxis.
Wahrscheinlichkeitsschätzung

Risiken verringern: Fraunhofer-Software entwickelt FMEA weiter

Fraunhofer-Forscher haben ein Analysewerkzeug entwickelt, das auf einer probabilistischen Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) basiert. Anwender sollen so Produktionsausfälle, kritische Auswirkungen und Folgekosten reduzieren können.

Predictive Maintenance
Von Vernetzung bis Prozessautomatisierung

Die drei Phasen der Predictive Maintenance

Lesen Sie, wie Unternehmen Predictive-Maintenance-Lösungen in ihre Produkte implementieren können und welche Mehrwerte so entstehen.

Maschinenpark in einer Großdruckerei
Datenmanagement

Wie Sie optimale Voraussetzungen für Predictive Maintenance schaffen

Wenn Unternehmen Predictive Maintenance einführen wollen, muss das Umfeld stimmen. Eine Enterprise Data Fabric sorgt für die Vernetzung des Maschinenparks.

Instandhaltung Ultimo
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Gezielt mehr Wirtschaftlichkeit erreichen

Big Data: Viel hilft viel!

Eine optimale Auslastung von Assets, geringe Stillstandzeiten und niedrige Instandhaltungskosten sorgen für höchstmögliche Produktivität. Voraussetzung dafür: eine intelligente EAM-Lösung zur Erfassung und Analyse der Daten.

Im Projekt Boost 4.0 arbeiteten Experten aus Forschung und Wirtschaft zusammen, um Maschinen und Anlagen mittels Predictive Maintenance effektiver zu machen.
Vorausschauende Instandhaltung

Mit Big Data zu konstant höherer Qualität

Predictive Maintenance kann die Anlageneffektivität steigern, wie ein EU-Forschungsprojekt in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEM, Atlantis Engineering und Benteler zeigt.