Seit etwa drei Jahren hat die Digitalisierung und Vernetzung in der Produktion rasant an Bedeutung gewonnen und lässt bisher ungeahnte Nutzenpotentiale zu. Modernste Informations- und Kommunikationstechniken verändern nachhaltig die Art und Weise der Produktion. Maschinen, Anlagen, Logistik und Produkte müssen zur Kooperation miteinander vernetzt sein. Das Zeitalter der Industrie hat sich zur vierten industriellen Revolution weiterentwickelt und ermöglicht mit der digitalen und vernetzten Produktion den Unternehmen sich am Markt zu differenzieren und die Produktivität zu steigern.
Die Unternehmen aus den Branchen wie Maschinen- und Anlagebau, Elektrotechnik, Automobilherstellung und chemische Industrie können davon profitieren. Besonders große Konzerne der Branche Maschinen- und Anlagenbau beschäftigen sich verstärkt mit der Einführung der Industrie 4.0. Bereits 43 Prozent der IT-Unternehmen bieten im aktuellen Jahr 2017 Dienstleistungen und Produkte für die vierte industrielle Revolution an und 53 Prozent der Unternehmen planen oder können sich vorstellen spezielle Dienstleistungen oder Produkte für die Industrie 4.0 zu entwickeln.
Mit der zunehmenden Relevanz der Digitalisierung und Instandhaltung hat sich Predictive Maintenance, kurz PdM, als eine beliebte und moderne Instandhaltungsstrategie durchgesetzt. Es hat in letzter Zeit viel an Aufmerksamkeit gewonnen und gehört mittlerweile zu einem wichtigen Werttreiber in der Industrie 4.0. PdM soll durch die vorausschauende Instandhaltung die Maschinen und Anlagen reparieren, bevor sie kaputtgehen und das Einsparpotenzial soll hoch sein. Das amerikanische Schienenverkehrsunternehmen Union Pacific Railroad spart dank PdM bereits jährlich rund 100 Millionen Dollar ein.
Die vorliegende Arbeit verfolgt an erster Stelle das Ziel, Predictive Maintenance eingehend zu erläutern. Daraufhin sollen auf die Beispiele für Anwendungsfälle eingegangen werden, wobei zwei Systeme von unterschiedlichen Anbietern vorgestellt werden sollen. Sinn und Zweck dabei ist es, die erforderliche Grundlage und die Funktionsweise von PdM zu beleuchten. Im letzten Teil des Hauptteils sollen die Vor- und Nachteile und Chancen von PdM erläutert werden.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Motivation und Wahl der Thematik
1.2 Methodik
1.3 Aufbau und Struktur
2. Grundlagen
2.1 Instandhaltung (Maintenance)
2.1.1 Definition und Ziele von Instandhaltung
2.1.2 Grundmaßnahmen und Strategien von Instandhaltung
2.2 Entwicklung von Industrie 4.0
3. Predictive Maintenance 4.0
4. Anwendungsfälle von Predictive Maintenance
4.1 Vibration- und Temperatur
4.2 Feuchtigkeit und Temperatur
5. Vor- und Nachteile von Predictive Maintenance
6. Zusammenfassung und Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit erläutert das Konzept der vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance) im Kontext der Industrie 4.0, untersucht dessen Funktionsweise und beleuchtet Anwendungsbeispiele sowie die damit verbundenen Chancen und Herausforderungen für Unternehmen.
- Grundlagen der Instandhaltung und Industrie 4.0
- Funktionsweise und Strategien von Predictive Maintenance (PdM)
- Technische Anwendungsfälle zur Überwachung von Vibration, Temperatur und Feuchtigkeit
- Bewertung der Vor- und Nachteile von vorausschauenden Instandhaltungsstrategien
Auszug aus dem Buch
Predictive Maintenance 4.0
Predictive Maintenance (PdM) ermöglicht eine Verschmelzung zwischen der physischen und der digitalen Ebene und gilt als das Kernstück der Industrie 4.0 (vgl. Lasi et al., 2014, S. 240). Es ist eine moderne Instandhaltungsstrategie, wird wie die präventive Instandhaltung vor dem Ausfall ausgeführt und ist bekannt als eine zustandsorientierte Instandhaltung. Im Gegensatz zur präventiven Instandhaltung überwacht PdM die aktuellen Zustände und erkennt durch digitale Techniken und Analysemodelle komplexe Zusammenhänge, aus denen Rückschlüsse auf erzeugbare Produktqualitäten und Produktmengen sowie Vorhersagen für voraussichtliche Ausfälle gezogen werden können. (vgl. Last, Sinaiski, 2011, S. 246)
Es erfasst, analysiert und bewertet die Zustände und Zusammenhänge von Maschinen, Anlagen und Komponenten. Im nächsten Schritt wird die Instandhaltung durchgeführt, wenn es tatsächlich notwendig ist. PdM hat das Ziel, möglichen Leerlauf oder Schäden zu erkennen, Ausfallwahrscheinlichkeiten vorherzusagen und die Instandhaltungsarbeiten vor den eintretenden Ausfällen durchzuführen. (vgl. Schmidt, Wang, 2016, S. 1-2)
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel motiviert die Themenwahl durch die wachsende Bedeutung der Instandhaltung als Wettbewerbsfaktor und führt in die methodische Vorgehensweise sowie den Aufbau der Arbeit ein.
2. Grundlagen: Hier werden die theoretischen Basisbegriffe der Instandhaltung, ihre Ziele und Strategien sowie die historische Entwicklung hin zur Industrie 4.0 erläutert.
3. Predictive Maintenance 4.0: Dieses Kapitel definiert Predictive Maintenance als Kernstück der Industrie 4.0 und erläutert dessen Funktionsweise und die damit verbundenen Maßnahmen zur Zustandsüberwachung.
4. Anwendungsfälle von Predictive Maintenance: Anhand konkreter Sensortechnologien werden Anwendungsbeispiele für die Überwachung von Vibration, Temperatur und Feuchtigkeit zur vorausschauenden Wartung vorgestellt.
5. Vor- und Nachteile von Predictive Maintenance: Dieser Abschnitt analysiert die Potenziale zur Kosten- und Ausfallreduzierung sowie die Herausforderungen hinsichtlich Sicherheit und technischer Komplexität.
6. Zusammenfassung und Fazit: Die Arbeit schließt mit einer Synthese der Ergebnisse, einer Einschätzung der Sicherheitsbedenken und einem Ausblick auf die zukünftige digitale Vernetzung der Produktion.
Schlüsselwörter
Predictive Maintenance, Industrie 4.0, Instandhaltung, Wartungsstrategie, Sensortechnik, Digitalisierung, Maschinenüberwachung, Zustandsorientierte Instandhaltung, Prozessoptimierung, Ausfallprävention, Vibration, Temperatur, Feuchtigkeit, Vernetzung, Datenanalyse.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance) als moderne Strategie innerhalb der Industrie 4.0 zur Optimierung industrieller Wartungsprozesse.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind die theoretischen Grundlagen der Instandhaltung, die technologischen Konzepte von Predictive Maintenance und deren praktische Implementierung mittels Sensoren.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, Predictive Maintenance eingehend zu erläutern, Anwendungsbeispiele zu präsentieren und die Vor- und Nachteile dieser Strategie für Unternehmen aufzuzeigen.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Es wurde eine systematische Literaturrecherche nach den Regeln der Forschungsmethode „Review“ angewendet, ergänzt durch die Analyse von Fachartikeln und Statistiken.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Der Hauptteil deckt die theoretischen Grundlagen, die Definition und Einordnung von Predictive Maintenance sowie konkrete technische Beispiele zur Überwachung von Produktionsanlagen ab.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Wichtige Begriffe sind insbesondere Predictive Maintenance, Industrie 4.0, Instandhaltung, Digitalisierung, Sensortechnik und Ausfallprävention.
Welchen Vorteil bietet das Banner „QM42VT“ System?
Es ermöglicht die Fernüberwachung von Maschinen wie Motoren und Pumpen durch die Messung von Vibration und Temperatur, um Störungen vorab zu erkennen.
Wie unterscheidet sich der EE33 Messumformer in seinen Einsatzgebieten?
Der EE33 ist speziell für anspruchsvolle Umgebungen mit hoher Feuchtigkeit, temporärer Kondensation oder chemischer Belastung konzipiert.
- Citar trabajo
- Ugur Ataman (Autor), 2017, Maintenance im Rahmen von Industrie 4.0 für Unternehmen, Múnich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/374879
