Vorteile und Bedeutung der Zustandsüberwachung 

Zustandsüberwachung ist eine Wartungsstrategie, die IIoT-Tools (Industrial Internet of Things) nutzt, um Zustandsparameter von Anlagen in Echtzeit zu messen. Techniker nutzen Zustandsüberwachungsdaten – wie Vibrationspegel, Temperatur und Ölqualität –, um Maschinenfehler frühzeitig zu erkennen und Reparaturen schnell und einfach durchzuführen.

In diesem Artikel erläutern wir die wichtigsten Vorteile der Zustandsüberwachung und zeigen, wie sie die vorausschauende Wartung erleichtert. Außerdem zeigen wir anhand eines Beispiels, wie Zustandsüberwachung in der Praxis funktioniert.

Was sind die Vorteile der Zustandsüberwachung?

Jeder Betrieb ist anders, doch die Vorteile der Zustandsüberwachung sind überall gleich. Sie liefert Ihnen datenbasierte Einblicke in den Wartungsbedarf Ihrer Anlagen, sodass Sie Maschinenausfällen vorbeugen können. Denn je besser Sie den Zustand Ihrer Anlagen kennen, desto besser können Sie Ihren Wartungsplan, Ihren Lagerbedarf und Ihr Budget planen.

Die Zustandsüberwachung ist der Schlüssel zu zielgerichteter Planung und intelligenter Ressourcenzuweisung. Hier sind nur einige der wichtigsten Vorteile der Zustandsüberwachung:

• Drastische Reduzierung der Ausfallzeiten: Durch die Zustandsüberwachung werden Maschinenfehler frühzeitig erkannt, sodass Wartungsteams lange vor einem Maschinenausfall eingreifen und Reparaturen durchführen können.
  
  
• Niedrigere Wartungskosten: Durch die Zustandsüberwachung entfallen viele kalenderbasierte vorbeugende Wartungsaufgaben, wodurch die Arbeitskosten gesenkt und die Kosten für Ersatzteile reduziert werden.
  
  
• Längere Lebensdauer der Ausrüstung: Gut gewartete Geräte halten länger und laufen reibungsloser, was für die Verlängerung der Lebensdauer nahezu aller Anlagen entscheidend ist.
  
  
• Verbesserte Sicherheit während des gesamten Betriebs: Wenn Ihre Anlagen in einwandfreiem Zustand sind, sind Ihre Teams sicherer. Ordnungsgemäß gewartete Geräte helfen auch, Ausfälle zu vermeiden, die andere Anlagen in der Nähe beschädigen könnten.
  
  
• Höhere Produktivität: Die Zustandsüberwachung erhöht die Betriebszeit und hält Ihre Geräte in gutem Betriebszustand, was eine anhaltende Produktivität bedeutet.

Wie lässt sich die Zustandsüberwachung in die Technologie integrieren?

Früher war Zustandsüberwachung einfach: Mechaniker überprüften mit Augen und Ohren, ob die Anlagen in einwandfreiem Zustand waren. Moderne Anlagen sind jedoch deutlich komplexer, und die Instandhaltung erfordert einen fokussierten, datenbasierten Ansatz. Deshalb setzen immer mehr moderne Teams KI-Lösungen in die Zustandsüberwachung ein.

Heutige Zustandsüberwachungssysteme bestehen aus drei Hauptkomponenten:

• Hardware zur Erfassung von Maschinendaten
  
  
• Software Daten organisieren und analysieren
  
  
• Menschliche Experten (und in einigen Fällen KI-Tools), um diese Daten nach Erkenntnissen zu durchforsten

Datenerfassung zur Zustandsüberwachung

In modernen Anlagen umfasst die Zustandsüberwachung den Einsatz von IIoT-Sensoren, um kontinuierlich Daten zum Maschinenzustand zu erfassen. Moderne Sensoren können an Anlagen oder sogar an schwer zugänglichen Komponenten montiert werden, sodass Teams auch während des Maschinenbetriebs zuverlässige Daten erfassen können.

Je mehr Daten Sie sammeln, desto detaillierter wird Ihr Bild vom aktuellen Zustand Ihrer Anlagen.

Und IIoT-Sensoren können Zustandsüberwachungsdaten (wie Schwingungsüberwachungsdaten, Temperatur und Ölqualität) in die Cloud streamen, wo sie gespeichert und analysiert werden.

Datenanalyse zur Zustandsüberwachung

Typischerweise nimmt die Analyse verschiedene Formen an. Zum Beispiel eine Computergesteuertes Instandhaltungsmanagementsystem (CMMS)-Software kann Zustandsüberwachungsdaten automatisch auf Anomalien prüfen – beispielsweise ungewöhnliche Anlagentemperaturen oder Vibrationspegel. Ein gutes CMMS kann sogar automatisch Arbeitsaufträge generieren, wenn die Zustandsüberwachungsdaten einen vordefinierten Schwellenwert überschreiten.

Experten für Zustandsüberwachung können außerdem die in einem CMMS gespeicherten Daten analysieren, um Maschinenfehler zu diagnostizieren, bevor sie zu größeren Problemen führen. Da die Daten in der Cloud gespeichert sind, ist die Zusammenarbeit mit Experten für Zustandsüberwachung per Fernzugriff problemlos möglich, selbst wenn Sie nicht über die entsprechenden Fachkräfte im Unternehmen verfügen.

KI-gestützte Software – wie Die Diagnose-Engine von Azima DLI – können zudem mühelos detaillierte Daten analysieren, um neue und sich entwickelnde Maschinenfehler zu diagnostizieren. Diese Spitzentechnologie liefert Wartungsteams die Informationen, die sie benötigen, um von reaktiv auf einen prädiktiven Wartungsansatz umzusteigen.

Beispiele für Zustandsüberwachung aus der Praxis

Fast jede Art von Operation – von Weltklasse-Brauereien zu Schiffsingenieure – können von einem leistungsstarken Zustandsüberwachungsprogramm profitieren.  

Nehmen Sie den Fall der Holcim Deutschland Group, ein weltweit führender Hersteller von hochwertigem Zement. Das Unternehmen benötigte einen soliden Ansatz für das Anlagenleistungsmanagement, um den Betrieb seines Drehrohrofens sicherzustellen. Ohne den Ofen würde das gesamte Werk stillstehen.

Techniker montiert Vibguard Vibrations- und Temperatursensoren am Ofen von Holcim und verband die Sensoren mit einer Datenanalysesoftware, um die wichtigste Anlage in Echtzeit zu überwachen. Die Plattform ermöglichte auch die Fernüberwachung. Dank des Zustandsüberwachungssystems konnten die Holcim-Techniker nahezu sofort auftretende Probleme mit den Ofenventilatoren erkennen und Wartungsarbeiten priorisieren, sodass die Teams diese Fehler frühzeitig beheben konnten.

Predictive Maintenance: Die Zukunft der Zustandsüberwachung 

Die Vorteile der Zustandsüberwachung sind bereits erheblich. Und sie werden noch deutlicher, wenn Sie effektive Zustandsüberwachung mit einer Strategie zur vorausschauenden Wartung kombinieren.

Predictive Maintenance ist ein Wartungsansatz, der datenbasierte Erkenntnisse nutzt, um Ihren zukünftigen Wartungsbedarf vorherzusagen. Dieser Ansatz basiert auf Zustandsüberwachungsdaten und der Auftragshistorie, um ein umfassendes Bild der Anforderungen jeder Anlage zu erstellen und Wartungsteams dabei zu unterstützen, zukünftige Probleme vorherzusehen und zu vermeiden.

KI-Lösungen wie Azima DLI nutzen bereits ein prädiktives Wartungsmodell, um den Anlagenbetrieb sicherzustellen. Zukünftig ist mit einer breiteren Verbreitung dieses Ansatzes zu rechnen – und damit mit längeren Betriebszeiten, höherer Produktivität und geringeren Wartungskosten.