Vorausschauende Wartung

Durch die Einführung einer vorausschauenden Instandhaltungsstrategie erhalten Sie verwertbare Daten für Ihr Instandhaltungs- und Anlagenmanagementkonzept. Industrieunternehmen müssen eine vorausschauende Instandhaltung einführen, um Anomalien zu erkennen und Kosten zu senken.

Erkennen Sie Anomalien, bevor sie auftreten

Ende ungeplanter Stillstandszeiten

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Steigerung der Effizienz durch vorausschauende Wartung

Bis zu 50%

Verringerung des Zeitaufwands für die Wartungsplanung

Bis zu 20%

Steigerung der Betriebszeit der Anlagen

Bis zu 10%

Senkung der gesamten Wartungskosten

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Vorstellung

Vorausschauende Wartung, Anomalien erkennen und Kosten senken

Derzeit wenden Sie wahrscheinlich einen reaktiven Wartungsansatz an, der es Ihnen ermöglicht, nur dann einzugreifen, wenn Geräte ausfallen. Diese Methode ist kostspielig und führt zu Ausfallzeiten, die die Produktivität beeinträchtigen. Mit AVEVA Software bieten wir einen Ansatz, der auf zustandsorientierter Überwachung basiert, d. h. wir sammeln und analysieren Daten, während die Maschinen in Betrieb sind. Heute gehen wir mit der vorausschauenden Wartung, die eine modellbasierte Anomalieerkennung beinhaltet, noch einen Schritt weiter. Diese Strategie nutzt die kontinuierliche Online-Erfassung von Sensordaten, ergänzt durch Datenanalyse und KI, um die Zuverlässigkeit von Maschinen genauer vorherzusagen.

Das Ende ungeplanter Stillstandszeiten

Die Predictive Analytics-Software von AVEVA hat sich bei der Verhinderung ungeplanter Stillstände in verschiedenen Branchen als hilfreich erwiesen. So sparte Duke Energy durch eine frühzeitige Benachrichtigung über 34 Mio. €, und SCG Chemicals erhöhte die Zuverlässigkeit seiner Anlagen auf 100%. Es wird erwartet, dass der globale Markt für prädiktive Analytik aufgrund der Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen erheblich wachsen wird. Unternehmen müssen bei der Auswahl von Predictive Analytics Tools auf ROI, Hardware-Kompatibilität und einfache Implementierung achten. Die Lösungen von AVEVA, einschließlich AVEVA Predictive Analytics und AVEVA PI Data Infrastructure, bieten fortschrittliche Warnmeldungen, Fehlerdiagnosen und präskriptive Maßnahmen, die die betriebliche Effizienz verbessern und die Betriebskosten um bis zu 20% senken. Mitsubishi Power nutzte diese Tools, um das Bewusstsein für den Betrieb zu schärfen und ungeplante Stillstände zu vermeiden.

4 Schritte zur Umsetzung Ihrer vorausschauenden Wartungsstrategie

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Aufbau einer Betriebsdaten-Infrastruktur

Nutzen Sie eine unternehmensweite Betriebsdateninfrastruktur wie das PI System, um Echtzeitdaten von Sensoren und Geräten zu erfassen und in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. Dies erhöht die Zuverlässigkeit der Anlagen, die Prozesseffizienz und die Verwaltung von Energie und Ressourcen und verbessert gleichzeitig die Umwelt-, Gesundheits- und Sicherheitsergebnisse, die Produktqualität und die Leistungsberichte.

Daten anreichern und kontextualisieren

Stellen Sie sicher, dass die Datenerfassung durch eine wirksame Aufbereitung ergänzt wird, um sie in wertvolle Informationen umzuwandeln. Die Bereitstellung von Kontext zu den Daten, z. B. die Unterscheidung, ob ein Maschinenstillstand auf eine Fehlfunktion oder einen Notstopp zurückzuführen ist, verleiht den Daten eine zusätzliche Bedeutung. Auf diese Weise können Analysten feststellen, ob Datenpunkte auf potenzielle Ausfälle hinweisen oder ob es sich um unzusammenhängende Ereignisse handelt. Das PI System hilft dabei, indem es kontextualisierte Daten liefert, die einen intelligenteren Betrieb ermöglichen.

Implementierung zustandsorientierter Wartung

Bei der vorausschauenden Instandhaltung wird ein zustandsorientierter Instandhaltungsansatz (CBM) verfolgt, der kontextbezogene Daten verwendet. Dieser Ansatz identifiziert Zustände, die zu Anlagenausfällen führen, und automatisiert die Wartung auf der Grundlage des aktuellen Zustands der Anlage. Beispielsweise können steigende Lagertemperaturen auf einen drohenden Ausfall hinweisen, so dass Echtzeitwarnungen für rechtzeitige Reparaturen möglich sind. Das PI System kann CBM mit grundlegenden Analysen erweitern und Wartungsstrategien durch die Erkennung von Leistungsmustern vorausschauender machen. Bekannte Ausfallmuster aus der Zuverlässigkeitsanalyse können in eine Echtzeit-Dateninfrastruktur implementiert werden.

Einführung der vorausschauenden Instandhaltung

Implementieren Sie die vorausschauende Wartung / Predictive Maintenance 4.0 (PdM 4.0). AVEVA Predictive Analytics liefert in Verbindung mit fortschrittlichen Analyse- und Mustererkennungswerkzeugen umsetzbare Informationen in Echtzeit, mit denen Unternehmen ihren Betrieb optimieren können. Zusammen eingesetzt können diese Werkzeuge Muster erkennen, die auf einen bevorstehenden Ausfall hinweisen. Im Beispiel des Lagers könnten die Daten verwendet werden, um das Muster zu identifizieren, das die Lagertemperatur über den normalen Betriebsbereich hinaus ansteigen lässt. Einmal implementiert, kann dieser Ansatz die Produktivität erheblich steigern und die Wartungskosten senken.

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Die wichtigsten Funktionen von AVEVA Predictive Analytics

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Integrieren Sie Ihren eigenen Algorithmus

Data Scientists können mit Python oder ähnlichen Sprachen ihre eigenen Algorithmen in Ihre vorausschauenden Wartungslösung einbinden. Überwachen Sie alle Analysen innerhalb einer Anwendung und verbessern Sie Ihre eigenen Algorithmen mit integrierten Modellvorlagen, Datenbereinigung, Alarmierung, Fehlerdiagnose, prädiktiven Maßnahmen, Prognosen und einer Fallbibliothek. Nutzen Sie Echtzeit- und historische Daten durch nahtlose Integration mit AVEVA-Software.

Erkennung von Anomalien

Erhalten Sie erweiterte Warnmeldungen und nutzen Sie das Fallmanagement für die Wissenserfassung und umfassende Berichterstattung. Benutzer ohne Programmier- oder Data-Scientist-Knowhow können Vorhersagemodelle bereitstellen, validieren und interpretieren. Die vordefinierten Vorlagen der Software beschleunigen die Konfiguration, Bereitstellung und Skalierung.

Fehlerdiagnose

Nutzen Sie benutzerdefinierte Daten und Diagnosetools für präzise Echtzeiteinblicke, die eine zeitnahe und konsistente Analyse von Warnbedingungen für eine schnelle Problemdiagnose und -behebung ermöglichen. Bewerten Sie, wie die aktuelle Leistung mit den Fehlerbedingungen der Anlage übereinstimmt, und identifizieren Sie einzelne Sensoren, die zu Fehlern beitragen. Nutzen Sie die Vorverarbeitung von Sensoren, um Probleme und Inkonsistenzen zu erkennen und so die Datenqualität zu verbessern.

Überwachen und vergleichen

Einfache Überwachung abnormaler Bedingungen während transienter Perioden, wie z. B. An- und Herunterfahren. Automatisches Erkennen und Vergleichen früherer transienter Ereignisse anhand von Daten aus dem Historian.

Welche AVEVA Software erfüllt Ihre Anforderungen an die vorausschauende Wartung?

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AVEVA PI Data Infrastructure

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AVEVA Predictive Analytics

Reduzieren Sie unerwartete Ausfallzeiten und verbessern Sie die Zuverlässigkeit Ihrer Anlagen durch Self-Service-Analysen.

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AVEVA Insight

AVEVA Insight ermöglicht einen einfachen Zugriff auf cloudbasierte Informationen und bietet programmierfreie Self-Service-Analysen für die Nutzer. Durch fortschrittliche Datenanalysen können Teams die Abläufe und Anlagen gemeinsam in der Cloud effektiver verwalten.

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Vertiefen Sie Ihre Datenanalyse- und KI-Strategie

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