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Use Case Predictive Maintenance

Fragestellung

Eine große Anlage ist mit einer Vielzahl an Sensoren ausgestattet, die in kurzen Zeitabständen Messwerte erfassen. Von diesen Messwerten erhofft man sich, frühzeitig Informationen zu bekommen, wenn in der Anlage ein ungewöhnlicher Zustand herrscht. Solche Fehlerzustände sollen frühzeitig erkannt und angegangen werden. Dabei ist zu beachten, dass die Werte der Sensoren häufig stark von äußeren Bedingungen und voneinander abhängig sind. Welche Wartungsarbeiten sind notwendig und wann sollten diese sinnvollerweise durchgeführt werden?

Lösung

Multivariates Monitoring von Sensoren unterstützt die Erkennung von Fehlerzuständen. Im Falle von unerwartetem Verhalten werden automatisch Warnsignale ausgegeben. Ein Nutzer-Dashboard sowie eine mobile Anzeige ermöglichen das Anzeigen von Signalen sowie das Zurückverfolgen der Fehlerursache bzw. -position.

Benefits

  • Frühzeitiger Austausch von defekten Teilen
  • Bestimmung der Restlebensdauer von Teilen
  • Vermeidung von ungeplanten Produktionsausfällen

Mehr erfahren im Video

Einen Deep Dive in den Data Science Use Case “Planning Maintenance Activities with Data Analytics” am Beispiel des Monitorings von Windkraftanlagen vermittelt dieses Video:

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