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.

Live-Daten bringen Echtzeit in die Instandhaltung.
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.

Risiken verringern: Fraunhofer-Software entwickelt FMEA weiter
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.

Die drei Phasen der 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.

Wie Sie optimale Voraussetzungen für Predictive Maintenance schaffen
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.

Big Data: Viel hilft viel!
Anzeige
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.

Mit Big Data zu konstant höherer Qualität
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.

Wie Sie Predictive Maintenance richtig umsetzen
Realitäts-Check Teil III

Wie Sie Predictive Maintenance richtig umsetzen

Welche Anforderungen stellt Predictive Maintenance an Infrastruktur und Datengrundlage? Und welcher Aufwand geht mit der Einführung einher? Das lesen Sie hier!

So führen Sie Predictive Maintenance richtig ein
Realitäts-Check Teil II

So führen Sie Predictive Maintenance richtig ein

Mit einer effektiven Entwicklungsstrategie in für die Instandhaltung lohnt sich der weite Weg zur Etablierung von Predictive Maintenance. Lesen Sie mehr!

Das muss man vor einem Predictive Maintenance Projekt wissen
Realitäts-Check Teil I

Das muss man vor einem Predictive Maintenance Projekt wissen

Predictive Maintenance weckt hohe Erwartungen bei Anwendern, kann sie bislang aber kaum erfüllen. Florian Defèr vom FIR zeigt, wie sich das ändern kann.

Predictive Maintenance - Nr.1 der Instandhaltungsstrategien
Vorausschauende Wartung

Predictive Maintenance - Nr.1 der Instandhaltungsstrategien

In Sachen Instandhaltungsstrategien und vorausschauender Wartung macht der Predictive Maintenance so schnell niemand was vor. Warum, das lesen Sie hier.