Was ist präskriptive Wartung?

Sie findet breite Anwendung in den unterschiedlichsten Branchen, überall dort, wo schwere, miteinander verbundene Industrie-Assets einen Kernbestandteil der Geschäftsprozesse bilden.

Da immer mehr Unternehmen von veralteten, reaktiven Wartungsstrategien zu moderneren, proaktiven Wartungsstrategien übergehen, entwickelt sich die präskriptive Analyse zu einer der ausgefeiltesten Lösungen auf dem Markt. Viele fortgeschrittene Unternehmen setzen präskriptive Strategien neben vorausschauenden Strategien ein, um mit letzteren ein Problem zu identifizieren und mit ersteren Lösungen bereitzustellen.

Mit Hilfe intelligenter Sensoren und Enterprise Asset Management (EAM)-Plattformen können moderne Unternehmen mehr Informationen denn je über ihre Assets sammeln. Die präskriptive Wartung hilft dabei, diese Daten zu nutzen, indem sie Wartungsmaßnahmen empfiehlt, um Probleme zu beheben, bevor es zu Equipment-Ausfällen oder ungeplanten Ausfallzeiten kommt.

Vorausschauende Wartung (PdM) ist ein Wartungsplan, der Betriebsdaten und Echtzeit-Zustandsüberwachung (CM) verwendet, um vorherzusagen, wann Assets wahrscheinlich ausfallen. Die präskriptive Wartung geht noch einen Schritt weiter, indem sie spezifische Wartungsaufgaben empfiehlt, die Techniker zur Behebung der Probleme durchführen können, und sogar die finanziellen und betrieblichen Eventualitäten der Empfehlungen bewertet.

Die präskriptive Wartung bezieht sich in Bezug auf ihre Kernfunktion auf die vorausschauende Wartung: die Bereitstellung datengestützter Empfehlungen zur Behebung von Wartungsproblemen, bevor sie zu einer Beeinträchtigung oder zum Ausfall des Assets führen.

Da Unternehmen IoT-Technologie und fortschrittliche Analysen zunehmend als Teil ihrer Asset-Management-Strategien integrieren, steigt die Nachfrage nach präskriptiven und vorausschauenden Lösungen. Laut einem aktuellen Bericht lag der globale Markt für präskriptive und vorausschauende Analyselösungen im Jahr 2024 bei 25,40 Milliarden USD und sollte bis 2032 auf 156,14 Milliarden USD wachsen.

Alle Strategien der präskriptiven Wartung (RxM) folgen einem fünfphasigen Prozess, der die Datenerfassung von IoT-Sensoren, die Datenanalyse mit präskriptiven und vorausschauenden Techniken sowie die Aufgabenautomatisierung umfasst.

Hier ein genauerer Blick auf jede Phase.

Moderne industrielle Assets wie Öl- und Gaspumpen, Turbinen und Transformatoren sind mit Tausenden von IoT-Sensoren ausgestattet, die Daten zur Asset-Leistung in Echtzeit erfassen. Die von diesen Sensoren gesammelten Daten umfassen typischerweise kritische Variablen wie Temperatur, Vibration, Energieverbrauch und Durchflussraten.

Diese Daten werden dann an eine Zustandsüberwachung (CM)-Plattform, Cloud-Umgebung oder ein Edge Computing-System zur weiteren Analyse übertragen. In dieser Phase importieren präskriptive Plattformen auch historische Daten über die Asset-Leistung, um sie mit den aktuellen Bedingungen zu vergleichen.

Unternehmen müssen für jedes Asset, das sie überwachen wollen, grundlegende Leistungserwartungen festlegen und normale Betriebsprofile unter idealen Bedingungen erstellen. Ohne Referenzwerte können präskriptive Wartungssysteme keine Anomalien erkennen oder Muster identifizieren, die auf einen sich entwickelnden Fehlermodus hinweisen könnten.

Die zweite Phase des Workflows für präskriptive Analyse umfasst die Anwendung vorausschauender Analyse und statistischer Algorithmen, um Fehler vorherzusagen, bevor sie auftreten. Anhand von Leistungsreferenzwerten und Daten, die in der ersten Phase erfasst wurden, kann das System nun vorhersagen, wann bestimmte Assets wahrscheinlich ausfallen werden.

Ein Vorhersagemodell, das Daten über einen Fahrzeugmotor sammelt und analysiert, könnte beispielsweise feststellen, dass der Motor mit einer Wahrscheinlichkeit von 99 % innerhalb von 6 Wochen ausfällt. Diese Informationen basieren auf den erhöhten Vibrationen, die das System im Vergleich zu historischen Betriebsdaten feststellt.

In Phase 2 enden traditionelle Strategien und Systeme zur vorausschauenden Wartung, sodass Techniker auf der Grundlage der generierten Informationen handeln können.

Die präskriptive Wartung führt eine zusätzliche Ebene der Intelligenz ein, die auf den Erkenntnissen aufbaut, die durch die Vorhersagemethoden in den Phasen 1 und 2 gesammelt wurden. In der dritten Phase kann ein präskriptives System mögliche Reaktionen bewerten und Maßnahmen auf der Grundlage von Variablen empfehlen, auf deren Berücksichtigung es programmiert wurde.

Wenn ein präskriptives System beispielsweise in Phase 2 feststellt, dass ein Lager wahrscheinlich bald ausfallen wird, könnte es eine der folgenden Maßnahmen empfehlen:

• Ersetzen Sie das Lager innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens.
• Passen Sie die Betriebsparameter an, um das fehlerhafte Lager auszugleichen.
• Reduzieren Sie die Betriebsgeschwindigkeit, um Wartungsarbeiten durchführen zu können.
• Planen Sie die Wartung während einer bevorstehenden Betriebspause ein, um ungeplante Ausfallzeit zu vermeiden.
• Erhöhen Sie die Schmierung.

Zusätzlich zu den Wartungs- und Leistungsdaten fügen einige Unternehmen Daten aus anderen Bereichen des Unternehmens hinzu, beispielsweise aus der Kapitalplanung, dem Ersatzteilbestand und der Arbeitsplanung, damit ein präskriptives System berücksichtigt werden kann.

Die meisten modernen präskriptiven Wartungsstrategien automatisieren und verbessern Workflows mithilfe eines computergestützten Wartungsmanagementsystems (CMMS). Bei richtiger Integration spielt ein modernes CMMS eine kritisch Rolle in RxM, da es sowohl als Aufzeichnungssystem als auch als Ausführungsebene für vorschreibende Wartung dient.

Als Aufzeichnungssystem dient das CMMS als maßgebliche Quelle für Geschäftsinformationen für alle Wartungsaktivitäten. Als Ausführender von präskriptiven Wartungsaufgaben kann ein CMMS so eingestellt werden, dass es manuelle Aufgaben automatisiert, wie das Erstellen von Arbeitsaufträgen, die Bestellung von Ersatzteilen und die Aktualisierung von Wartungsplänen.

Die Integration eines CMMS in eine präskriptive Wartungsstrategie trägt dazu bei, Wartungsaktivitäten zu optimieren, die Abhängigkeit von manuellen Eingriffen zu verringern und die Ausführung zu verbessern.

Die letzte Phase des präskriptiven Wartungs-Workflows ist noch nicht abgeschlossen. Kontinuierliches Lernen ist eine KI-Trainingstechnik, bei der ein Modell sequentiell für neue Aufgaben trainiert wird, während das bereits Gelernte beibehalten wird. Während ein CMMS Arbeitsaufträge erstellt und Wartungsteams diese ausführen, lernen Algorithmen des maschinellen Lernens ständig aus den Ergebnissen jeder erledigten Wartungsaufgabe.

Wenn ein präskriptives Lernsystem schließlich genügend Informationen gesammelt hat, gewinnt es Erkenntnisse darüber, welche der empfohlenen Maßnahmen Asset-Ausfälle verhindert haben und welche nicht. Diese Erkenntnisse sind auf operativer Ebene wertvoll, da sie sowohl die zukünftigen Empfehlungen des Systems als auch die Vorgehensweise der Techniker bei der Festlegung und Verwaltung von Referenzwerten beeinflussen.  

Unternehmen setzen auf präskriptive Wartungsstrategien, weil diese Vorteile bieten, die über die operative und ausführende Phase der Asset-Wartung hinausgehen. Wenn sie effektiv durchgeführt wird, kann sich die präskriptive Wartung auf das gesamte Unternehmen auswirken, die Arbeitssicherheit verbessern, die Kapitalplanung effizienter machen und die Gesamtproduktivität steigern:

• Weniger ungeplante Ausfallzeit: Ungeplante Ausfallzeit ist eine der teuersten Ursachen für Betriebsstörungen in Industriesektoren. Laut einem aktuellen Bericht kosten ungeplante Ausfallzeit Hersteller jährlich schätzungsweise 50 Milliarden US-Dollar, mit durchschnittlichen Stundenkosten von etwa 260.000 US-Dollar pro Stunde. Präskriptive Wartung hilft, Ausfälle vorherzusagen und Korrekturmaßnahmen zu empfehlen, um sie zu verhindern, wodurch die Ausfallzeit von Maschinen und Anlagen erheblich reduziert wird.

• Steigerung der betrieblichen Effizienz: Die präskriptive Wartung hilft Unternehmen dabei, ihre Wartungsaktivitäten auf der Grundlage von Risiko und Geschäftsauswirkungen zu priorisieren – und nicht nur auf der Grundlage des Zustands und der Leistung der Assets. Durch die Betrachtung von Wartungsbemühungen durch die Linse der Kapitalplanung helfen präskriptive Strategien dabei, Wartungsaufgaben zu beleuchten, die sich auf den Geschäftsbetrieb auswirken werden, nicht nur auf den Zustand eines bestimmten Assets.

• Weniger Notfallreparaturen: Notfallwartung, eine Art reaktiver Wartung, die durchgeführt wird, wenn kritisches Equipment ausfällt, ist problematisch, auch wenn sie nicht zu ungeplanten Ausfallzeiten führt. Notfallreparaturen führen oft zu höheren Kosten durch Überstunden und beschleunigten Versand von Ersatzteilen und können gefährliche Bedingungen für die Arbeiter schaffen. Präskriptive Wartung verringert die Wahrscheinlichkeit von Notfallreparaturen, indem sie geplante Eingriffe ermöglicht, die Probleme beheben, bevor sie sich verschlimmern.

• Stärkeres Asset-Lifecycle-Management: Asset-Lifecycle-Management (ALM) ist der Prozess, auf den sich Unternehmen verlassen, um einen reibungslosen Betrieb ihrer Assets während ihres gesamten Lebenszyklus zu gewährleisten. Die präskriptive Wartung verbessert das ALM durch Echtzeit-Einblicke in den Asset-Zustand und die zukünftige Leistung. Durch die Integration in ein CMMS können präskriptive Wartungsstrategien Unternehmen dabei helfen, in jeder Phase des Lebenszyklus ihrer Assets – von der Planung über die Installation und den Betrieb bis hin zur Stilllegung – fundiertere Entscheidungen zu treffen.

• Erhöhte Zuverlässigkeit: Präskriptive Wartungsstrategien helfen Unternehmen, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu einem Equipment-Ausfall führen. Dieser Ansatz trägt dazu bei, die Wahrscheinlichkeit eines kurzfristigen katastrophalen Ausfalls zu verringern und macht Equipment und Prozesse im Laufe der Zeit zuverlässiger.

• Verbesserte Arbeitssicherheit: Equipment-Ausfälle stellen ein erhebliches Sicherheitsrisiko dar, insbesondere in industriellen Umgebungen, in denen schwere Assets betrieben werden. Die präskriptive Wartung hilft Unternehmen, sich anbahnende Probleme zu erkennen, bevor sie zu gefährlichen Ereignissen werden, und verringert so die Wahrscheinlichkeit von Arbeitsunfällen am Arbeitsplatz.

• Verbesserte Nachhaltigkeit: Da Nachhaltigkeitsinitiativen auf Unternehmensebene immer häufiger werden, entwickelt sich präskriptive Wartung zu einem effektiven Instrument, um Unternehmen dabei zu unterstützen, ihre Ziele zu erreichen. Ordnungsgemäß gewartete Assets verbrauchen weniger Energie, produzieren weniger Emissionen und Abfall und benötigen weniger Ersatzteile. Außerdem gewinnen Unternehmen durch das ständige Erfassen und Analysieren von Daten von Tausenden von IoT-Sensoren wertvolle Erkenntnisse darin, wie ihre Assets funktionieren und welche Wartungsmaßnahmen dazu beitragen, sie nachhaltiger zu machen.  

Präskriptive Wartung wird in allen asset-intensiven Branchen eingesetzt, einschließlich Fertigung, Öl und Gas sowie Bergbau. Hier ein Überblick darüber, wie diese und andere Branchen sie nutzen, um die Asset-Zuverlässigkeit zu erhöhen, Kosten zu senken und die Arbeitssicherheit zu verbessern:

Fertigungsunternehmen verwenden präskriptive Wartung hauptsächlich zur Überwachung von Produktions-Equipment, Robotertechnik und großen Montagesystemen.

Moderne, KI-gestützte Plattformen können Vibrationen, Temperatur, Flüssigkeitsstände und andere wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) analysieren und helfen, Equipment-Probleme zu erkennen, bevor es zu Ausfällen kommt.

Zu den häufigsten Anwendungen für präskriptive Wartung in der Fertigungsindustrie gehören:

• Computergestützte numerisch gesteuerte Maschinen (Computer Numerical Control, CNC)
• Industrieroboter
• Fördersysteme
• Verpackungs-Equipment
• Kompressoren

Öl- und Gas-Einrichtungen sind für ihre Kerngeschäftsabläufe auf große, komplexe Assets angewiesen, die ohne Unterbrechung (und in anspruchsvollen Umgebungen) betrieben werden.

Die vorbeugende Wartung hilft bei der Überwachung und Wartung einer Vielzahl kritischer Komponenten, darunter Pumpen, Kompressoren, Rohrleitungen und Turbinen, wodurch die Ausfallzeit auf ein Minimum reduziert wird.  

Präskriptive Wartung trägt auch zur Verbesserung der Arbeitssicherheit im Öl- und Gassektor bei. Der Ausfall schwerer Maschinen kann zu Verletzungen und sogar Todesfällen führen. Erweiterte Analysen helfen, Probleme an Kränen, Pumpen und Ölplattformen zu erkennen und zu beheben, bevor sie zu gefährlichen Bedingungen führen.

Equipment wird oft unter extremen Bedingungen betrieben, die den Verschleiß beschleunigen und zu Beeinträchtigungen führen können.

Die vorausschauende Wartung mit einem vollständig integrierten CMMS unterstützt Wartungstechniker bei der Überwachung der Betriebsbedingungen und der Asset-Leistung verschiedener schwerer Assets, die kritisch für den Kernbetrieb sind, darunter:

• Muldenkipper
• Brecher
• Förderbänder
• Bagger
• Verarbeitungs-Equipment

Echtzeit-Analysetools geben den Wartungsteams ein genaues Bild davon, wie Umwelt und Bedingungen ihr Equipment beeinflussen, und helfen ihnen, Probleme zu beheben, bevor die Produktion gestört wird.  

Die Transport- und Logistikbranche setzt vor allem auf präskriptive Wartung, um große Fahrzeugflotten instand zu halten, die Personen und Güter über lange Strecken transportieren.

Fahrzeuge, die mit IoT-Sensoren ausgestattet sind, sammeln Daten an der Quelle für weitere Analysen auf einem CMMS oder in der Cloud. Zu den Anwendungen der präskriptiven Wartung in der Transport- und Logistikbranche gehören:

• Kommerzielle LKW-Flotten
• Eisenbahnnetze
• Flugzeuge
• Seefahrzeuge

Moderne Krankenhäuser sind auf große, komplexe Assets angewiesen, um die Patientenversorgung zu unterstützen und Abläufe zu optimieren. Angesichts der kritischen Bedeutung der Umgebung und der vernetzten Natur der Systeme müssen diese Assets hochzuverlässig sein.

In Krankenhäusern unterstützt die präskriptive Wartung verschiedene Systeme:

• MRT-Geräte
• CT-Scanner
• Ventilatoren
• Labor-Equipment
• Aufbau von Infrastruktursystemen

Präskriptive Wartungssysteme für das Gesundheitswesen verbessern die Betriebszeit von Geräten, die Patientensicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.

Da KI, IoT-Technologien und ML-Anwendungen immer weiter fortschreiten, dürfte die präskriptive Wartung zu einem grundlegenden Bestandteil moderner Wartungsprogramme werden. Zukünftige Systeme werden voraussichtlich zunehmend ausgefeilte Algorithmen, größere Datensätze und noch leistungsfähigere Vorhersagemodelle integrieren, um präzise Empfehlungen zu liefern.

Unternehmen, die präskriptive Wartung mit vorausschauender Wartung, CMMS-Plattformen und fortschrittlichen EAM-Systemen kombinieren können, werden am besten gerüstet sein, um Vorteile von diesen Technologien im Zuge ihrer Weiterentwicklung zu realisieren. In gewisser Weise stellt die präskriptive Wartung eine neue Ära im Wartungsmanagement dar. Unternehmen, die sie besser nutzen können, sind in der Lage, veraltete, reaktive Verfahren durch effizientere, automatisierte und proaktive Verfahren zu ersetzen.

Doch auch die Zukunft der präskriptiven Wartung wird ihre Herausforderungen mit sich bringen. Präskriptive und vorausschauende Analysesysteme sind nur so stark wie die erhaltenen Daten, und viele Unternehmen kämpfen weiterhin mit einer Vielzahl von Problemen rund um ihre Daten, darunter folgende Beispiele:

• Unvollständige oder fehlende Wartungshistorien und Ausfallprotokolle
• Schlecht dokumentierte Arbeitsaufträge
• Inkonsistente Namenskonventionen für Assets
• Isolierte Betriebsdaten

Wenn die präskriptive Wartung auf einer soliden Grundlage guter Daten aufbaut, kann sie Unternehmen dabei helfen, datengesteuerte Intelligenz in allen ihren Wartungsprozessen zu nutzen, die Lebenszyklen von Assets zu verlängern und die Produktivität zu steigern. Doch wenn die zugrundeliegenden Daten mangelhaft sind, werden selbst die fortschrittlichsten vorausschauenden und präskriptiven Plattformen nicht funktionieren.