Autor: Firma Hexagon Asset Lifecycle Intelligence

5 Technologien für Predictive Maintenance

5 Technologien für Predictive Maintenance

Ungeplante Ausfallzeiten, langwierige Reparaturen, das Warten auf schwer zu beschaffende Ersatzteile – all das sind nicht nur Stressfaktoren für Unternehmen, sondern kann auch zu verpassten Produktfristen und damit zu finanziellen Schäden führen. Was leiten wir daraus ab? Unternehmen sind abhängig von ihren Anlagen – und sollten deshalb gut auf diese aufpassen. Eine Möglichkeit: Vorausschauende Instandhaltung, oder Predictive Maintenance.

Predictive Maintenance beruht auf dem Einsatz der richtigen Werkzeuge und Techniken zur Messung der wichtigsten Wartungsindikatoren einer Anlage. Im Folgenden stellt Hexagon Asset Lifecycle Intelligence fünf der gängigsten Analysemethoden für die vorausschauende Instandhaltung vor – und erläutert, wann es sinnvoll ist, sie einzusetzen.

1. Schwingungsanalyse

Die Schwingungsanalyse wird an rotierenden Maschinen durchgeführt, die mit kinetischer Energie arbeiten und eine messbare Menge an Schwingungen aussenden. Mit Hilfe von Sensoren wird zunächst eine Grundschwingung ermittelt. Anhand der von diesen Sensoren gesammelten Daten können subtile Veränderungen erkannt und zur Planung anstehender Reparaturen verwendet werden. Die Schwingungsanalyse kommt besonders in der Öl- und Gasindustrie zum Einsatz, in der Maschinen mit rotierenden Elementen alles andere als selten sind.

2. Akustische Überwachung

Bei der akustischen Überwachung werden ebenfalls Sensoren eingesetzt, um das Geräuschprofil einer Maschine zu erfassen. Eine KI wird dann darauf trainiert, zu erkennen, wenn Geräusche von diesem Profil abweichen. Diese Sensoren sind sehr gut auf Geräusche eingestellt und können erkennen, wenn Teile der Maschine locker sind oder nicht geschmiert werden. Die akustische Überwachung ist am erfolgreichsten in Umgebungen, in denen es wenig Hintergrundlärm gibt, der die Sensoren stören könnten.

3. Infrarotspektroskopie

Die Infrarotanalyse misst die Temperatur von Anlagen und erlaubt es, Probleme wie die Überhitzung von Maschinen zu erkennen, die zu einer Beeinträchtigung der Ausrüstung und zur Verletzung von Mitarbeitern führen kann. Auch undichte Dichtungen können zu Energieverlusten und höheren Kosten beitragen. Diese Art der Analyse kann auf viele verschiedene Arten von Anlagen angewendet werden, solange sie eine messbare Wärmemenge erzeugen. Die Sensoren können entweder an einer bestimmten Stelle der Maschine oder an mehreren Stellen angebracht werden, je nach Art der Anlage.

4. Ölanalyse

Bei der Ölanalyse wird die Schmierung einer Maschine analysiert. Mangelnde Schmierung oder der Verlust von deren Integrität kann bei allen Maschinen, die mit Öl arbeiten, zu ungeplanten Ausfällen und übermäßigen Ausfallzeiten führen. Wenn Unternehmen den Ölwechsel intelligent planen können, werden Produktionsausfälle auf ein Minimum reduziert. Die effektivste Art der Ölanalyse erfolgt mit Hilfe von Sensoren, die regelmäßig Proben nehmen und die Ölzusammensetzung analysieren.

5. Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Bestandteil von Predictive Maintenance, da es auf intelligente und automatische Weise erkennt, wann eine Wartung erforderlich ist. KI und maschinelles Lernen sind an den meisten Strategien zur vorausschauenden Wartung beteiligt, da sie die Automatisierung von Überwachungen ermöglichen, die früher manuell durchgeführt werden mussten. Mit einer modernen, KI-gestützten Asset-Management-Lösung werden die Wartungspläne an die einzelnen Anlagen angepasst und die Teammitglieder werden automatisch auf den Wartungsbedarf aufmerksam gemacht.

Predictive Maintenance kann für Unternehmen einen großen Vorteil schaffen – aber eben nur, wenn die richtige Technologie bei der richtigen Anlage eingesetzt wird. Bevor also der Implementierungsprozess beginnen kann, ist ein Auswahlverfahren unabdingbar. Nur dann ist sichergestellt, dass Predictive Maintenance auch wirklich einen Mehrwert bringt und nicht nur einen Kostenfaktor ohne echten Nutzen darstellt.

Über Hexagon Asset Lifecycle Intelligence

Hexagon ist ein weltweit führendes Unternehmen für Digital-Reality-Lösungen, das Sensor-, Software- und autonome Technologien kombiniert. Wir setzen Daten ein, um die Effizienz, Produktivität, Qualität und Sicherheit in Industrie, Fertigung, Infrastruktur, öffentlichem Sektor und Mobilitätsanwendungen zu steigern.

Unsere Technologien gestalten Produktions- und menschenbezogene Ökosysteme so, dass sie zunehmend vernetzt und autonom werden und so eine skalierbare, nachhaltige Zukunft gewährleisten.

Der Geschäftsbereich Asset Lifecycle Intelligence unterstützt Kunden dabei, profitable, sichere und nachhaltige Industrieanlagen zu entwerfen, zu bauen und zu betreiben. Wir ermöglichen ihnen, Daten zu erschließen, Industrieprojekte zu modernisieren und den digitalen Reifegrad zu beschleunigen, die Produktivität zu steigern und die Nachhaltigkeit zu verbessern.

Hexagon (Nasdaq Stockholm: HEXA B) hat etwa 23.000 Mitarbeiter in 50 Ländern und einen Nettoumsatz von ungefähr 4,3 Mrd. EUR. Erfahren Sie mehr unter hexagon.com und folgen Sie uns @HexagonAB.

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CERN maximiert Betriebszeit und Verfügbarkeit der größten und komplexesten Maschine der Welt mit HxGN EAM

CERN maximiert Betriebszeit und Verfügbarkeit der größten und komplexesten Maschine der Welt mit HxGN EAM

Die Asset Lifecycle Intelligence Division von Hexagon, einem weltweit führenden Anbieter von Digital-Reality-Lösungen, kündigt an, dass das CERN erfolgreich HxGN EAM einsetzt. Die Europäische Organisation für Kernforschung optimiert damit den Betrieb des Large Hadron Colliders, der größten jemals gebauten Maschine der Welt, die in diesem Jahr ihr 15-jähriges Bestehen feiert – und verbessert damit die Wartung, Effizienz und Betriebszeit der gesamten Organisation.

Mit 23 Mitgliedsstaaten ist CERN, die Europäische Organisation für Kernforschung, die weltweit größte Forschungsorganisation für Teilchenphysik. Sie stellt nicht weniger als 12.000 Wissenschaftlern von führenden Universitäten weltweit die Werkzeuge zur Verfügung, um die Ursprünge unseres Universums zu erforschen – und bei diesen handelt es sich mit um die komplexesten Gerätschaften, die jemals von Menschen gebaut wurden und dazu genutzt werden, Theorien über den Ursprung des Universums zu untersuchen.

Der Large Hadron Collider ist der größte und bekannteste Teilchenbeschleuniger des gesamten Komplexes. Er besteht aus Millionen von Hightech-Komponenten, die in einem kreisförmigen Tunnel installiert sind, der 27 Kilometer lang ist und sich 100 Meter tief unter der Grenze zwischen Frankreich und der Schweiz befindet.

Mehr Uptime für mehr Physik

HxGN EAM kommt am CERN zum Einsatz, um die Instandsetzung von defekten Geräten zu organisieren und durchzuführen, die Effizienz und Geschwindigkeit der geplanten Wartung zu erhöhen und die allgemeine Sicherheit in der gesamten Organisation zu verbessern.

Die Lösung erfüllt dabei vier wesentliche Aufgaben:

  • Minimierung der ungeplanten Downtime an Beschleunigern durch die optimale Wartung von High-Tech-Ausrüstung, einschließlich supraleitender Magnete, Kryogenik, Strahlungsüberwachung, sowie der zur Kontrolle der Anlage nötigen Elektronik.
  • Instandhaltung der technischen Basisinfrastruktur, einschließlich Tunnel, in denen sich die Beschleuniger befinden, aber auch Wegen, Straßen und Parkplätze, Strom-, Wasser-, Kühl- und Belüftungssysteme, Zugangskontrollsysteme und weiteren Werkzeugmaschinen und Hebevorrichtungen.
  • Zentralisierung detaillierter Aufzeichnungen über eine breite Palette von Wartungsaktivitäten, die sowohl von CERN-Mitarbeitern als auch von externen Auftragnehmern an Geräten und Maschinen mit einer geplanten Nutzungsdauer von häufig mehr als 50 Jahren durchgeführt werden.
  • Zentralisierung der Beschaffungsprozesse in einer Organisation von der Größe einer Kleinstadt, einschließlich Einzelhandel und mitarbeiterorientierter Geschäfte, Hotels und Restaurants

Wartung beschleunigen, um den Erkenntnisgewinn zu beschleunigen

CERN nutzt für diese Aufgaben seit 1989 HxGN EAM und kann technische Daten und Wartung wichtigster Geräte in der Beschleunigeranlage seit dem Zeitpunkt ihrer Herstellung nachverfolgen. Im CERN-Kontrollzentrum, das sicherstellt, dass die Beschleuniger wie vorgesehen arbeiten, bietet HxGN EAM der Leitstelle somit einen klaren Überblick über die Wartungshistorie. Mitarbeiter können dadurch Fehlfunktionen von Geräten diagnostizieren und sicherstellen, dass Instandhaltungsmaßnahmen so schnell wie möglich durchgeführt werden. Der gleiche Grad an Sichtbarkeit in der Wartungshistorie hilft dem Kryogenik-Team außerdem, zu optimieren, wann und in welchem Ausmaß präventive Wartung durchgeführt werden sollte. Zusammen mit den anschließend ausgewählten Ersatzteilen sorgt dies dafür, dass das CERN immer sicherstellen kann, dass alle Teile immer die exakt gleiche Leistung liefern können.

Klare messbare Outcomes

Die Einführung von HxGN EAM hat dem CERN klare, messbare Ergebnisse gebracht, darunter:

  • 200 Prozent mehr Anlagen, die mit IoT-Sensoren für Predictive Maintenance ausgestattet sind
  • Verkürzte Reaktionszeit auf Benachrichtigungen bei Geräteausfällen 
  • Bessere Betriebseffizienz der Strahlenschutzgruppe, die für die Rückverfolgbarkeit potenziell radioaktiv verstrahlter Anlagen zuständig ist
  • Abschaffung mehrerer papierbasierter Prozesse, einschließlich einer 99-prozentigen Reduzierung der Papier-Checklisten bei allen neuen Wartungsprojekten und -prozessen 
  • eine einfache, intuitive Self-Service-Funktion, die eine Schulung von Endnutzern wie Gastwissenschaftlern, Studierenden, externen Auftragnehmern und neuen Mitarbeitern überflüssig macht 
  • Verkürzung der Zeit für die Bearbeitung von elektronischen Kryogenikkarten mit Temperaturmessung, die den Beschleunigerkomplex verlassen, von 30 Minuten auf zwei Minuten pro Karte, was einer Arbeitsbelastung von durchschnittlich 15,2 Wochen eines Vollzeitmitarbeiters entspricht 
  • 10-mal schnellere Abfertigung von Reparaturaufträgen dank der Integration des Kontrollraums

„Was wir am CERN machen, ist etwas ganz Einzigartiges: Wir lassen Teilchen bei sehr hohen Energien kollidieren, um das Universum so nachzubilden, wie es nur den Bruchteil einer Sekunde nach dem Urknall war – und dadurch sehen wir Teilchen und Phänomene, die wir sonst nicht sehen würden“, sagt David Widegren, Head of Engineering Information Management bei CERN. „HxGN EAM hilft dem CERN bei der Verwaltung einer breiten Palette von Wartungsaktivitäten für viele Arten von Geräten, von den Magneten des Large Hadron Collider bis hin zu alltäglicher Infrastruktur wie Aufzügen und Feuerlöschern.“

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