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