s.maintenance

Ist Ihre Anlage wieder aus­ge­fall­en?
Jet­zt intel­li­gent vor­beu­gen!

Möcht­en Sie unbe­d­ingt Anla­gen- und Maschi­ne­naus­fälle in Ihrem Unternehmen ver­mei­den? Soll der tech­nis­che Zus­tand Ihrer Maschi­nen und Anla­gen kon­tinuier­lich ein­er intel­li­gen­ten Überwachung und vorauss­chauen­den Wartung bzw. Instand­haltung unter­liegen? Wün­schen Sie sich, dass Ihre Maschi­nen und Anla­gen durch den Ein­satz von Kün­stlich­er Intel­li­genz proak­tiv und effizient gewartet wer­den, anstatt auf tra­di­tionelle Wartungs- und Instand­hal­tungssys­teme zu ver­trauen? Dann haben Sie ganz offen­sichtlich einen hohen Bedarf an ein­er smarten Pre­dic­tive Main­te­nance Soft­ware, um den Anforderun­gen der Indus­trie 4.0 gerecht zu wer­den. Sie fra­gen sich, was dafür erforder­lich ist?
Ganz ein­fach: Ihre gesam­melten Dat­en und unsere Soft­warelö­sung s.maintenance.

s.maintenance Diagramm
Die Her­aus­forderung

Maschinen und Anlagen intelligent und vorausschauend warten.

Qual­itätsmän­gel, Pro­duk­tions­fehler, unge­plante Maschi­nen­still­stände und Anla­ge­naus­fälle sind die größten Kos­ten­treiber in der Indus­trie. Die häu­fig­ste Ursache dafür ist das ver­säumte und rechtzeit­ige Aus­tauschen von Ver­schleißkom­po­nen­ten wie zum Beispiel von Ven­tilen, Fil­tern oder Lüftern. All diese Prob­leme kön­nten durch proak­tive Maß­nah­men, durch vorauss­chauende Wartung und Instand­hal­tung ver­mieden wer­den. Mit Pre­dic­tive Main­te­nance Tools wird der opti­male Zeit­punkt für Wartun­gen und andere tech­nis­che Maß­nah­men berech­net und Früh­war­nun­gen rechtzeit­ig aus­gegeben. Dadurch kön­nen Sie schnell und plan­voll auf sich anbah­nende Aus­fälle reagieren und Betrieb­sun­ter­brechun­gen wer­den auf ein Min­i­mum reduziert.

Alles beginnt mit Ihren digitalen Data!

Je zuver­läs­siger Ihre zukün­fti­gen Prog­nosen über den Zus­tand Ihrer Maschi­nen und Anla­gen sein sollen, desto entschei­den­der ist es, eine intel­li­gente Pre­dic­tive Main­te­nance Soft­ware mit umfan­gre­ichen und aus­sagekräfti­gen Daten­men­gen aus Ihrem Unternehmen zu ver­sor­gen. Diese Dat­en wer­den von intel­li­gen­ten Algo­rith­men ver­ar­beit­et und analysiert. Sie wer­den schnell erken­nen, wie Sie mith­il­fe des Mon­i­tor­ing-Tools eine proak­tive Instand­hal­tungsstrate­gie entwick­eln und durch maschinelles Ler­nen gle­ichzeit­ig einen störungs­freien Betrieb gewährleis­ten kön­nen. Mit diesem Wis­sen kön­nen Sie Pro­jek­te und Prozesse ganz anders pla­nen, ohne ständig die Sorge haben zu müssen, dass Ihre Anla­gen oder Maschi­nen jed­erzeit über­raschend aus­fall­en kön­nten. Unsere Prog­nose-Soft­ware trägt nicht nur dazu bei, Ihre Ner­ven zu scho­nen, son­dern auch hohe Kosten zu senken.

Unsere Softwarelösung s.maintenance

s.maintenance, unsere daten­basierte Mon­i­tor­ing- und Prog­nosesoft­ware, sagt die Lebens­dauer von Ver­schleißkom­po­nen­ten präzise vorher und max­imiert diese nach­haltig. So ermöglicht s.maintenance einen sparsamen Umgang mit Ressourcen und Kosteneinsparun­gen bei der Instand­hal­tung. Unsere Pre­dic­tive Main­te­nance Lösung berück­sichtigt die tat­säch­liche Abnutzung und prog­nos­tiziert den voraus­sichtlichen Ver­schleißzeit­punkt der einzel­nen Kom­po­nen­ten.

Spurensucherin steht vor Baumstamm mit neuronalem Netzwerk.

Die Algorithmen von s.maintenance

Die Abnutzung ein­er Ver­schleißkom­po­nente wird maßge­blich getrieben von Größen wie Prozess­pa­ra­me­tern und Benutzungsin­ten­sität. Der in s.maintenance hin­ter­legte Algo­rith­mus bedi­ent sich solch­er Infor­ma­tio­nen, um mit einem physikalis­chen Mod­ell das Abnutzungsver­hal­ten ein­er jew­eili­gen Ver­schleißkom­po­nente präzise zu beschreiben. Auf dieser Basis wird eine tre­ff­sichere Prog­nose des Erre­ichens kri­tis­ch­er Benutzungs- bzw. Ver­sagens­gren­zen getrof­fen. Das Ergeb­nis ist ein per­ma­nentes, präzis­es und intel­li­gentes Mon­i­tor­ing rel­e­van­ter Verschleiß­komponenten für einen vorauss­chauen­den Wartungs­plan der Mas­chine bzw. ein­er gesamten Pro­duk­tion­slin­ie.

Monitor im Wald mit Diagramm
Auf einen Blick

Die Vorteile von s.maintenance

  1. ermöglicht die effiziente Nutzung von Ver­schleißkom­po­nen­ten
  2. min­imiert hohe Nachar­beitungskosten und Auss­chuss und damit Qual­itätsmän­gel der hergestell­ten Pro­duk­te
  3. reduziert Sup­ply-Chain-Risiken durch plan­bare Ersatzteilbeschaf­fung
  4. ermöglicht einen sparsamen Umgang
    mit Ressourcen und eine Kosten­reduzierung in der Instand­hal­tung
  5. ver­hin­dert unge­plante Anlagen­störungen oder ‑aus­fälle
  6. erhöht die Anla­gen­sicher­heit und ihre Lebens­dauer
  7. steigert die Gesam­tan­la­gen­ef­fek­tiv­ität (OEE)
  8. opti­miert nach­haltig die Produktions­prozesse
Das Wirkprinzip

Die Funktionsweise von s.maintenance zusammengefasst

Daten:

  • his­torische Zeitrei­hen­dat­en von Sen­soren
  • Wech­selzeit­punk­te der Ver­schleißteile
  • son­stige Instand­hal­tungs­daten­sätze his­torisch­er Instand­hal­tungspläne

Unsere Lösung für vorausschauende Instandhaltung:

  • Iden­ti­fika­tion von Mustern und Zusam­men­hän­gen im Ver­hal­ten rel­e­van­ter Ver­schleißkom­po­nen­ten zum Beispiel Fil­ter, Lüfter, Sprühven­tile etc.
  • indi­vidu­elle Abnutzungsver­hal­ten ver­ste­hen  und einen vorauss­chauen­den Wartungs­plan ganz­er Pro­duk­tion­sstränge ermöglichen
  • tre­ff­sichere Prog­nose beim Erre­ichen uner­wün­schter Betrieb­szustände, zum Beispiel Benutzungs- bzw. Ver­sagens­gren­zen, der überwacht­en Ver­schleißkom­po­nen­ten, mit dem Ziel die opti­male Lebens­dauer sich­er auszunutzen

Ergebnis:

  • vorauss­chauende Instand­hal­tung Ihrer Maschi­nen und Anla­gen
  • Ver­mei­den von Betrieb­sun­ter­brechun­gen
  • sparsamen Umgang mit Ressourcen
  • effek­tive Kostenre­duzierung in der Instand­haltung
  • benutzerdefinierte Pro­gram­mier­schnittstelle (API) für geplante Ableitun­gen
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statmath Mitarbeiter Lukas
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Dann wird es höch­ste Zeit uns zu fol­gen:

Alexander Hoffmann
Pre­dic­tive Main­te­nance ist heute die Anforderung von Indus­trie 4.0. s.maintenance ist unsere Lösung, um intel­li­gent und präzise die Lebens­dauer von Ver­schleißkom­po­nen­ten von Maschi­nen und Anla­gen vorher­sagen zu kön­nen. Das schont Ressourcen, spart Kosten und max­imiert die Effizienz.
Dr. Alexan­der Hoff­mann
Geschäfts­führer ifm stat­math gmbh