Überblick Klassische Einsatzbereiche und Mehrwert von Predictive Maintenance
Sie sind verantwortlich für …
die Instandhaltung mehrerer (komplexer) Maschinen oder Anlagen und sind daran interessiert
- defekte Teile frühzeitig auszutauschen,
- die Restlebensdauer von Teilen zuverlässig zu bestimmen,
- ungeplante Produktionsausfälle zu vermeiden und
- so Kosten zu sparen und Kunden zuverlässig bedienen zu können?
Dann könnte Predictive Maintenance das Mittel der Wahl sein, um Ihre Ziele zu erreichen. Oder informieren Sie sich einfach so auf dieser Seite über diesen spannenden Data-Science-Use-Case und seine Anwendungen.
Wo Predictive Maintenance im Maschinenbau besonders schnell ROI bringt
- Rotierende Komponenten (Pumpen, Motoren, Getriebe)
- Werkzeug- und Sondermaschinen (hohe Stillstandskosten)
- Anlagen mit vielen Sensoren/Signalen (multivariates Monitoring)
Ausgangsbasis Konkretes Beispiel: Eine typische 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?
Was zu tun ist Lösung: Multivariates Monitoring von Sensoren
Multivariates Monitoring von Sensoren unterstützt die Erkennung von Fehlerzuständen. Das heißt insbesondere, dass nicht nur das Verhalten und der Verlauf einzelner Sensoren entscheidend ist, sondern wie sich verschiedene Sensoren zueinander verhalten. Im Falle von unerwartetem Verhalten der Sensoren, beispielsweise beim Überschreiten gewisser Schwellen, können automatisch Warnsignale ausgegeben werden. Ein großer Vorteil ist, dass solche kritischen Schwellen mittels Data Analytics ermittelt werden können und nicht durch Experten vorgegeben werden müssen. Gerade im Fall komplexer Wechselwirkungen zwischen Sensoren ist das ein großer Vorteil.
Durch diese vorausschauenden Analysen können Wartungsarbeiten frühzeitig geplant werden. Ein Nutzer-Dashboard ermöglicht das Anzeigen von Signalen sowie das Zurückverfolgen der Fehlerursache bzw. Fehlerposition. Indem Nutzer Feedback zu den gemeldeten Signalen geben, können zugrundeliegende Verfahren der künstlichen Intelligenz sukzessive hinzulernen und auf Dauer noch verlässlicher ungewöhnliches Verhalten in der Anlage erkennen und melden.
Wenn Fehler häufig auftreten, können Machine-Learning-Verfahren dabei unterstützen, die Muster und Zusammenhänge zu erkennen, die zu den jeweiligen Fehlern führen. Nicht selten werden auf diese Weise derartige Zusammenhänge überhaupt erst sichtbar und können künftig in Betracht genommen werden. So genügt es, erst dann Maßnahmen zu ergreifen, wenn der Verschleiß von Bau- oder Maschinenteilen auch wirklich akut wird und nicht, wenn beispielsweise ein bestimmter vorgegebener Zeitraum seit dem letzten Austausch vergangen ist. Das spart Zeit und Mühe.
Weitere Informationen Videomaterial rund um das Thema 'Predictive Maintenance'
Einen Deep Dive in den Data-Science-Use-Case “Planning Maintenance Activities with Data Analytics” am Beispiel des Monitorings von Windkraftanlagen vermittelt das Video "Planning Maintenance Activities with Data Analytics".
FAQ
Wie viele Daten brauche ich für den Start?
In vielen Fällen erhalten Sie erste, brauchbare Ergebnisse mit einigen Wochen bis wenigen Monaten Sensordaten – vorausgesetzt, sie enthalten repräsentativen “Normalbetrieb” (unterschiedliche Lasten, Drehzahlen, Umgebungsbedingungen, Schichten etc.). Mit mehr Historie wird das Modell besser darin, längerfristige Trends und Saisonalitäten zu erkennen und echte Anomalien von normaler Streuung zu unterscheiden.
Wenn Sie wenig oder gar keine gelabelte Ausfallhistorie haben, ist das meist trotzdem unproblematisch: Viele Predictive‑Maintenance‑Projekte starten mit Anomalieerkennung, die das Normalverhalten (einschließlich des Zusammenspiels der Sensoren) lernt und Abweichungen früh meldet. Dieser multivariate Blick ist gerade bei komplexen Maschinen wichtig, in denen sich Signale gegenseitig beeinflussen.
Wie lange dauert ein Pilot?
Ein Pilot wird typischerweise in Wochen gemessen, nicht in Quartalen. Ein gängiger Ablauf sieht so aus:
- Woche 1–2: Scope & Erfolgsmetriken (was gilt als verwertbares Signal?) sowie ein schneller Datencheck
- Woche 2–4: Datenintegration + Basismonitoring (Dashboards, Signalgesundheit, erste Anomaliesignale)
- Woche 4–8+: Validierung mit Ihren Experten/Operatoren, Feintuning der Alarmlogik und Ableitung von Handlungsempfehlungen (was prüfen, wann Wartung einplanen)
Die genaue Dauer hängt vor allem von Datenzugriff/Integration (wie schnell die Sensorströme erreichbar sind) und der Geschwindigkeit der fachlichen Validierung ab. Gern schauen wir uns Ihren Fall an und geben eine Einschätzung.
Edge oder Cloud – was empfehlen Sie bei einer Predictive‑Maintenance‑Anwendung?
In der Praxis liefert oft ein hybrider Ansatz die besten Ergebnisse:
- Edge ist ideal, wenn geringe Latenz (nahezu Echtzeit), eingeschränkte Konnektivität oder die lokale Haltung von Rohdaten wichtig sind. Häufig wird Edge für Datenerfassung und leichtgewichtiges Scoring/Monitoring nahe an der Maschine genutzt.
- Cloud eignet sich für Modelltraining, Flotten‑Lernen, tiefere Analysen und Vergleiche über Anlagen hinweg – insbesondere, wenn Sie über viele Maschinen oder Standorte skalieren möchten.
Wenn Frühwarnung und einfache Betriebsführung im Vordergrund stehen, starten Sie mit einem Setup, das leicht zu betreiben ist: Edge für stabile Datenerfassung, Cloud (oder ein zentraler Server) für kontinuierliche Verbesserung und Reporting. Die richtige Wahl hängt von Ihren IT-/Security‑Vorgaben, der Konnektivität und der Kritikalität der Reaktionszeiten ab. Gemeinsam finden wir die passende Lösung für Ihren Fall.
Was tun bei schwierigen Sensoren?
“Schwierige” Sensoren sind häufig: rauschanfällige Signale, fehlende Werte, driftende Baselines, uneinheitliche Abtastraten oder starke Abhängigkeiten von äußeren Bedingungen (Temperatur, Last, Produktmix). Die gute Nachricht: Genau deshalb ist multivariates Monitoring so wertvoll. Statt einen Sensor isoliert zu bewerten, lernt das System das Zusammenspiel der Signale – das macht die Anomalieerkennung in komplexen Umgebungen oft robuster.
Pragmatischer Start:
- mit einem Teil‑Set der zuverlässigsten/aufschlussreichsten Sensoren beginnen,
- einen Data‑Quality‑Pass durchführen (Lücken, Ausreißer, Resampling, Kalibrierereignisse), und
- mithilfe von Operator‑Feedback iterieren, um Fehlalarme zu reduzieren und die Relevanz zu erhöhen.
Auch mit nicht perfekten Sensoren lassen sich häufig spürbare Verbesserungen erzielen, denn das Ziel ist nicht “perfekte Messung”, sondern eine frühere, verwertbare Anzeige, dass sich etwas vom Normalverhalten entfernt.
Blogartikel rund um das Thema ‘Predictive Maintenance’
KI im Maschinenbau: 5 Use Cases für Produktion und Service
Fünf konkrete KI‑Use‑Cases, die Fertigung und Service sofort messbar verbessern: optische Qualitätskontrolle bis AI‑Maintenance‑Assistant.
jetzt entdecken >Copula-basierter Überwachungsansatz für nicht-normalverteilte multivariate Prozesse
In diesem Beitrag erklären wir, wie die moderne Theorie der Copulas eine verbesserte multivariate Überwachung von Prozessen ermöglicht.
jetzt entdecken >Statistische Überwachung von Windkraftanlagen
Der Zustand von Windkraftanlagen lässt sich durch ein statistisches Rahmenwerk überwachen, das eine präzise und zeitnahe Erkennung von anormalem Verhalten ermöglicht.
jetzt entdecken >