{"id":64964,"date":"2025-10-31T08:56:00","date_gmt":"2025-10-31T07:56:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.icareweb.com\/knowledge\/combining-process-and-predictive-data-to-avoid-equipment-failure\/"},"modified":"2025-11-05T09:19:05","modified_gmt":"2025-11-05T08:19:05","slug":"combining-process-and-predictive-data-to-avoid-equipment-failure","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/www.icareweb.com\/de\/ressourcen\/pradiktive-instandhaltung\/prozesse-und-praediktive-daten-kombinieren-um-anlagenausfaelle-zu-vermeiden\/","title":{"rendered":"Kombination von Prozess- und Vorhersagedaten zur Vermeidung von Ger\u00e4teausf\u00e4llen"},"content":{"rendered":"\n
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Seit Jahren verlassen sich Hersteller auf Prozessdaten, um ihre Abl\u00e4ufe zu steuern und die Effizienz zu optimieren. Prozessdaten helfen zwar dabei, das Schiff zu steuern, aber sie sagen nicht immer voraus, wann Probleme auftreten werden. Hier kommen Daten zur vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance, PdM) ins Spiel: Zustands\u00fcberwachungsinstrumente wie Schwingungsanalyse, \u00d6lqualit\u00e4tssensoren und Thermografie bieten Fr\u00fchwarnzeichen f\u00fcr den Verschlei\u00df von Anlagen.<\/p>\n\n\n\n

Allerdings sind Prozess- und vorausschauende Daten oft isoliert, sodass Unternehmen Chancen verpassen, Ausfallzeiten zu vermeiden und die strategische Instandhaltung von der Problemerkennung hin zur Bew\u00e4ltigung der Herausforderungen zu verlagern, die durch die segmentierten Datensilos der reaktiven Instandhaltung entstehen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Warum getrennte Datensilos ein Problem darstellen<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Prozessdaten werden in der Regel automatisch erfasst und in einem speziellen Softwaresystem gespeichert. Sie dienen dazu, die leistungsst\u00e4rksten Produktionszyklen zu identifizieren \u2013 die sogenannten \u201eGolden Batches\u201c.<\/p>\n\n\n\n

PdM-Daten hingegen befinden sich oft in anderen Systemen, was es schwierig macht, den Zustand der Maschinen mit den Prozessbedingungen in Zusammenhang zu bringen. Diese mangelnde Interoperabilit\u00e4t zwischen den Silos hindert Zuverl\u00e4ssigkeitsingenieure daran, die tieferen Erkenntnisse zu gewinnen, die in den separaten Datenstapeln verborgen sind.<\/p>\n\n\n\n

Nehmen wir das Beispiel eines durch Kavitation besch\u00e4digten Pumpenlaufrads. PdM-Tools erkennen zwar den Schaden, sagen Ihnen aber nicht, warum er entstanden ist. Die Ursache ist betrieblicher, nicht mechanischer Natur. Nur Prozessdaten k\u00f6nnen zeigen, dass die Druck- und Str\u00f6mungsverh\u00e4ltnisse zu diesem Zeitpunkt zu dem Ausfall beigetragen haben.<\/p>\n\n\n\n

Wenn Sie die Zusammenh\u00e4nge zwischen PdM- und Prozessdaten herstellen, k\u00f6nnen Sie solche Ausf\u00e4lle vollst\u00e4ndig vermeiden.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Die \u201eData Lake\u201c-Falle vermeiden<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Viele Unternehmen gehen davon aus, dass sie alle ihre Daten in einen \u201eSee\u201c werfen und sp\u00e4ter durchforsten m\u00fcssen. Das Problem ist, dass \u201esp\u00e4ter\u201c nie kommt. Daher liefert dieser Ansatz selten einen Mehrwert.<\/p>\n\n\n\n

Denken Sie stattdessen strategisch \u00fcber die Daten nach, die Sie ben\u00f6tigen, um Ausf\u00e4lle und deren Voraussetzungen vorherzusagen. Methoden wie die datenorientierte Fehleranalyse (DOFA), die auf der zuverl\u00e4ssigkeitsorientierten Instandhaltung basiert, eignen sich hervorragend f\u00fcr diesen Anwendungsfall.<\/p>\n\n\n\n

DOFA hilft dabei, zu ermitteln, welche Sensoreingaben (Vibration, Temperatur, \u00d6lzustand) tats\u00e4chlich n\u00fctzlich sind, um Ausf\u00e4lle vorherzusagen und zu verhindern. Stellen Sie sich alle Daten, die Sie in den See werfen, als Fische vor. Die zuverl\u00e4ssigkeitsorientierte Instandhaltung und das DOFA-Framework helfen Ihnen dabei, zu bestimmen, welche davon es wert sind, gefangen zu werden.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Das eigentliche Hindernis ist nicht die Technik \u2013 es sind die Menschen.<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Die Integration von Altsystemen kann zwar Herausforderungen mit sich bringen, doch das gr\u00f6\u00dfte Hindernis f\u00fcr die vorausschauende Instandhaltung ist oft kultureller Natur. Der Erfolg von PdM h\u00e4ngt von der funktions\u00fcbergreifenden Zusammenarbeit ab. Sie m\u00fcssen die Bereiche Betrieb, IT, Technik und Beschaffung zusammenbringen. Dieser Wandel von traditionellen Rollen und Verantwortlichkeiten hin zu einer digitalen, datengesteuerten Zusammenarbeit kann f\u00fcr die beteiligten Personen unangenehm sein.<\/p>\n\n\n\n

Oft haben Menschen Angst, bei der Verwendung neuer Tools falsche Entscheidungen zu treffen. Sie machen sich Sorgen \u00fcber das Tempo der Entscheidungsfindung in einer digitalen Umgebung. Die \u00dcberwindung des menschlichen Widerstands gegen Ver\u00e4nderungen kann die Einf\u00fchrung von PdM erheblich beschleunigen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Wie man vorankommt<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Sind Sie bereit, die PdM-Prinzipien anzuwenden? Der erste Schritt besteht darin, Ihre Prozess- und Vorhersagedaten zu vereinheitlichen. Sie m\u00fcssen jedoch nicht alles auf einmal \u00fcberarbeiten. Beginnen Sie damit, zu pr\u00fcfen, wie Ihre Daten gespeichert sind und ob sie zug\u00e4nglich und gemeinsam nutzbar sind. Suchen Sie als N\u00e4chstes nach L\u00f6sungen, um Ihre PdM- und Prozessdaten zu kombinieren.<\/p>\n\n\n\n

Schauen Sie sich dann Ihre Mitarbeiter an und stellen Sie fest, ob sie f\u00fcr die Umstellung bereit sind. Investitionen in Schulungen und die Zusammenarbeit mit einem Anbieter von kollaborativen L\u00f6sungen k\u00f6nnen weitaus wertvoller sein als die Anschaffung der neuesten Sensoren oder Anwendungen.<\/p>\n\n\n\n

Die Zukunft der Instandhaltung liegt in der Vermeidung vorhersehbarer Ausf\u00e4lle, und daf\u00fcr m\u00fcssen alle Systeme und Mitarbeiter an einem Strang ziehen. Wenn Sie bereit sind, zu sehen, wie dies in Ihrem Unternehmen funktionieren kann, Entdecken Sie hier unsere L\u00f6sungen f\u00fcr die vorausschauende Instandhaltung.<\/a>.<\/mark>
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