Mit Predictive Analytics Produktions-
ausfälle minimieren und Reparatur-
und Wartungsarbeiten optimieren.

Predictive Maintenance

Probleme bei der physischen Wartung können zu kostenintensiven Unterbrechungen im Fertigungsprozess führen. Mit Predictive Analytics können Reparatur-und Wartungsarbeiten anhand von in Echtzeit prognostizierten Ausfallwahrscheinlichkeiten terminiert werden. Mit dieser Strategie sparen sie Zeit und Geld, indem sie Kosten für Produktionsausfälle minimieren. Sie verbessern damit auch  die Sicherheit des Personals und die Lebensdauer ihrer Maschinen.

Predictive Maintenance ist auch ein typisches Anwendungsszenario für Internet of Things (IoT): So können Prognosemodelle direkt an Maschinen übergeben und dort auf Basis der dort anfallenden Daten ausgeführt werden. Bei erhöhtem Ausfallrisiko geben die Maschinen selbst eine Warnmeldung ab.

Statistica Livescore Server verwaltet unterschiedliche Modelle zur Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeit, je nach der Art des prognostizierten Ausfallereignisses. Mittels einer kontinuierlichen Überwachung einer großen Anzahl von Produktionsvariablen optimieren Sie den Status der Wartung in Ihrer Produktionsumgebung bezüglich strategischem Nutzen und Effektivität. Mit dem Enterprise Server und dem Monitoring & Alerting Server (MAS) werden Ihre Prozesse kontinuierlich überwacht, Alarmmeldungen versendet, Prognosemodelle aktualisiert und der reibungslose Ablauf Ihrer Prozesse gewährleistet.

Eigenschaften der Lösung

  • Prognose eines drohenden Maschinenausfalls: Erstellen sie Prognosemodelle für die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls von verschiedenen Maschinen auf allen Stufen ihres Fertigungsprozesses.
  • Wartungsaufgaben priorisieren: Identifizieren sie Wartungsaufgaben, die sofort erledigt werden sollten und solche, die zunächst noch warten können.
  • Prognosemodelle aktualisieren: Modelle werden laufend anhand der aktuellen Datenlage aktualisiert.
  • Wartungsplanung: Erstellen Sie einen Wartungsplan, der geeignete Maßnahmen basierend auf unterschiedlichen Ausfalltypen empfiehlt.
  • Ursachenanalyse: Identifizieren sie die Haupteinflussfaktoren für Abnutzung und ungeplante Wartungsarbeiten an ihren Maschinen.

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