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  • Agieren statt reagieren – so geht Instandhaltung

    SR-Systeme warnen rechtzeitig vor Ausfällen

    Die frühzeitige Erkennung von Änderungen des Anlagenverhaltens ist nötig, um kritische Prozessparameter zu identifizieren. Mit Hilfe von Analysedaten bestimmen unsere IT-Spezialisten und Ingenieure Abweichungen von den erwarteten Prozessdaten und lokalisieren Verbesserungspotenziale. Die bisher hierfür verwendete, erweiterte Mustererkennung konnten wir jetzt mit Big Data und Machine Learning durch neue Technologien für Anomalieerkennung ergänzen. Dazu gehören die Anwendung von neuronalen Netzen sowie neue Robotik-Technologien.

    Vorbei sind die Zeiten des reinen Reagierens. Sie werden feststellen, dass Kosten sich deutlich senken lassen – bei gleichzeitig erhöhter Verfügbarkeit Ihrer Anlage. Überwachungs- und Diagnosesysteme beobachten genau die Leistung von Komponenten, sie stellen signifikante Abweichungen zwischen gemessenen und erwarteten Werten fest. Aus den Messungen lassen sich die Schlüsselfaktoren herausfiltern, die die tatsächlichen Betriebsbedingungen der Anlage sowie deren Korrelationen mit den anderen Messungen automatisch beschreiben. Mit Hilfe der Online-Daten lässt sich also eine Unregelmäßigkeit erkennen. Dieses ist gleichbedeutend mit der Frühwarnung für Änderungen im Gesundheitszustand der Komponente und ein wichtiger Ansatz für die prädiktive Wartung und Performance-Optimierung.