Warten Sie zu viel?

Wann führen Sie Wartungsarbeiten an Ihrer Anlage durch? Oft wird nach festen Intervallen gehandelt – basierend auf Erfahrung. Dabei bleiben jedoch Potenziale in Bezug auf Betriebskosten und Anlagensicherheit ungenutzt. Die „dynamische Prozessinstandhaltung“ von cross-ING schafft hier Abhilfe.

Vorbeugende Wartungsstrategien sind nach wie vor weit verbreitet. Ziel ist es, im Gegensatz zur „Reparatur nach Schaden“, ungeplante Ausfälle und die damit verbundenen Kosten und Stillstände zu vermeiden.

Die klassische, zeitbasierte Instandhaltung („Preventive Maintenance“) erfolgt in festgelegten Abständen. Diese Methode ist zwar gut planbar, verursacht jedoch hohe Kosten, da sie unabhängig vom tatsächlichen Verschleiß durchgeführt wird.

Die zustandsbasierte Instandhaltung orientiert sich hingegen am tatsächlichen Zustand der Maschine. Regelmäßige Sichtprüfungen oder der Einsatz von Sensoren zur kontinuierlichen Überwachung („Condition Monitoring“) liefern die nötigen Daten. Dieses Vorgehen ist jedoch oft aufwendig – und das Potenzial der gesammelten Daten bleibt vielfach ungenutzt.

Vom Zustand zur Prognose

Hier kommt Predictive Maintenance ins Spiel. Die erfassten Zustandsdaten dienen nicht nur der aktuellen Bewertung, sondern ermöglichen auch verlässliche Prognosen für die Zukunft. Auf Basis des tatsächlichen Anlagenverschleißes lassen sich Wartungen vorausschauend planen – mit deutlichen Vorteilen für Verfügbarkeit und Effizienz.

Dank Condition Monitoring und intelligenter Datenauswertung können Fehler frühzeitig erkannt und die verbleibende Lebensdauer („Time to Failure“) abgeschätzt werden. Je umfangreicher und systematischer Ihre Datenbasis, desto aussagekräftiger die Prognosen.

Insbesondere durch die Einbeziehung von Informationen zu Störungen und Stillständen lassen sich deutlich präzisere Aussagen zur Wartungsplanung treffen. Entscheidend ist dabei, die richtigen Parameter für Zustand und Verschleiß zu identifizieren und dauerhaft zu dokumentieren.

Entscheidend: Daten und Modelle

Zwei Faktoren sind ausschlaggebend für verlässliche Prognosen: die richtige Datenerhebung und deren qualifizierte Auswertung. cross-ING unterstützt Sie bei beidem.

Wir analysieren Ihre verfahrenstechnischen Prozesse umfassend und helfen Ihnen dabei, relevante Daten systematisch zu erfassen und langfristig zu speichern. Dazu gehört auch eine fundierte, wissenschaftliche Analyse, die ein tieferes Verständnis Ihrer Prozesse ermöglicht.

Darauf aufbauend implementieren wir Predictive Maintenance – entweder über ein spezifisch entwickeltes Modell oder mithilfe eines durch Machine Learning trainierten Algorithmus zur KI-gestützten Erkennung von Wartungsbedarfen.

Instandhaltungskosten senken – Ausfälle vermeiden

Mit der dynamischen Prozessinstandhaltung von cross-ING machen Sie Ihre Instandhaltung effizienter, vorausschauender und sicherer.

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