Predictive Maintenance – Von maladen Gedanken (SAS Adventskalender T 18)

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Die Auswirkungen der vierten industriellen Revolution sind jetzt auch im Himmel spürbar: Das Christkind wird hysterisch. Denn es kann einfach nicht loslassen. Es kann Verantwortung nicht abgeben. Die Wichtel haben diesen seinen Zug kapiert, die Engel haben diesen seinen Zug kapiert und begegnen dem Christkind mit vorweihnachtlichem Mitgefühl. Sie holen es da ab, wo es steht. Und es steht am Anfang. Es muss lernen, dass eine Maschine ein Datenlieferant ist. Es muss lernen, dass sich die Maschine selber wartet. Es muss der Technik vertrauen lernen. Relax now!

Unsere bisherigen Themen: Business Analytics allgemein (1), Vergangenes analysieren – Künftiges prognostizieren (2), Assoziationsanalyse (3), Text Analytics / Net Promoter Scores (4), Clusteranalysen (5), Lineare Regression (6), Master Data Management (7), Forecasting (8), Optimierung (9), Textanalyse (10), Entscheidungsbäume (11), Trendanalyse (12), Zusammenfassung des Gelernten (13),  Netzwerkanalysen (14), Data Quality Steward (15), Optimierung 2 (16), Prozesskontrolle (17)

Denn das Christkind ist jetzt mal wieder kurz vor dem Hyperventilieren. Es schaut auf die Maschinen und ahnt Schlimmes. Doch zum Glück sind das Szenarien, die sich nur im Kopf des C‘s abspielen!!!

Und seine maladen Gedanken gehen so ... 

..... Wenn eine von den Maschinen plötzlich ausfällt. Dann steht die komplette Produktionskette still! Und bis dann ein Wichtel-Team zusammen gestellt ist, das die Maschine wieder zum Laufen bringt, ist Weihnachten rum. Wer weiß, wie lange die Instandsetzung dauert. Ach du Schreck! Doch die schnelle wichtelige Eingreiftruppe erklärt dem Christkind, dass solche Dinge nicht passieren, weil sie mit prädiktiver Wartung (Predictive Maintenance) arbeiten. Was steckt dahinter?

Werfen wir mal einen Blick auf die Erde, in eine Berufsfachschule für Maschintechniker in Allstättendorf (Allstättendorf liegt im 17. Bundesland von Deutschland). Hier hält Mümeschmi jun. (Techniker in spe) einen Vortrag im Rahmen seiner Bachelorarbeit über unser heutiges Thema Predictive Maintenance – Zufälle gibt’s!

Er sagt: Predictive Maintenance war schon der Traum jedes Industriemanagers, lange bevor es den Begriff überhaupt gab. Und auch wenn der große Komplex Industrie 4.0 nur langsam in Fahrt kommt, so hat Predictive Maintenance seinen Siegeszug in der Praxis längst begonnen: Es ermöglicht die Überwachung von Maschinen und Prozessen in Echtzeit – von der Datenerfassung bis hin zur Suche nach verdächtigen Datenmustern und Korrelationen ( mit Verfahren, wie wir sie in Türchen 6 und Türchen 11 kennengelernt haben). Solche Auffälligkeiten können auf Maschinenausfälle oder sinkende Produktionsqualität hinweisen – und zwar bevor etwas passiert ist.

Er schwärmt: Es gibt Softwarehersteller, die, (nennen wir sie in großen Lettern zum Beispiel SAS) solche Systeme bereits für eine ganze Reihe von Industrieunternehmen umgesetzt haben. Dazu zählen Energiekonzerne oder Ölplattformen. Die steuern und überwachen sich mit Analytics und reduzieren damit ihren Wartungsaufwand und ihre Stillstandzeiten. Auch bei der Automobilproduktion und dem Maschinenbau oder auch in der Gesundheitstechnik wird das so gemacht.

Er bezieht ein: Predictive Maintenance kann nicht nur produzierenden Unternehmen helfen, sondern auch deren Kunden. Ein analytisches Wartungsmanagement kann Ausfälle von Computertomografen vorhersehen. Oder darauf hinweisen, dass bei einer bestimmten Fahrzeugreihe ein Defekt droht – und damit helfen, kostspielige und imageschädigende Rückrufaktionen effizienter und weniger öffentlichkeitswirksam durchzuführen.

Das Christkind kommt so langsam aber sicher in einen relaxten Zustand. Es vertraut jetzt: Die Produktion der Geschenke ist gesichert und läuft total strukturiert. Das Christkind kann sich also ganz beruhigt in die Planung der Auslieferung stürzen und will jetzt einen neuen Glaubenssatz fest in sich verankern: „Ich muss mich um nichts sorgen. Es gibt Predictive Maintenance.“

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About Author

Nicole Tschauder

Solutions Architect

Dr. Nicole Tschauder ist bei SAS im Competence Center Analytics tätig. Als Analytics Expert beschäftigt sie sich dort schwerpunktmäßig mit Predictive Analytics im Bereich Manufacturing sowie mit dem Thema „Analytics für Einsteiger“. Sie ist seit ca. 3 Jahren bei SAS. Vor dieser Zeit war sie an Technischen Universitäten als Mathematikerin mit Schwerpunkt Natur- und Ingenieurwissenschaften tätig und hat heute einen Lehrauftrag für Statistik an der Fachhochschule Ludwigshafen.

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