In Teil 1 haben wir untersucht, wie vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) dazu beiträgt, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern. Allerdings erfordert die Umsetzung erster Erkenntnisse die richtige Kombination aus Konnektivität, Analytics und Skalierbarkeit.
Bei der Wartung von medizinischen Geräten, intelligenter Infrastruktur oder industriellen Systemen hängt die Fähigkeit, Probleme vorherzusehen, von einer technischen Grundlage ab, die große Mengen an Echtzeitdaten erfassen, analysieren und darauf reagieren kann.
Jedes Unternehmen verfügt über eine unterschiedliche Datenreife, unterschiedliche Systeme und unterschiedliche Prioritäten. Deshalb ist Flexibilität genauso wichtig wie Funktionalität. Ein leistungsstarker Ansatz für die vorausschauende Wartung erfordert einen Partner, der Sie genau dort abholt, wo Sie gerade stehen. Erfahren Sie mehr über die Tools, die sich an Ihre Anforderungen anpassen und mit ihnen wachsen.
In diesem Blogbeitrag werden die wesentlichen Funktionen der vorausschauenden Wartung erläutert. Darüber hinaus erfahren Sie, wie die Analytics- und IoT-Technologien von OpenText diese Funktionen bereitstellen.
Die Technologie, die sich hinter der vorausschauenden Wartung verbirgt: Sensoren, KI und IoT
Vorausschauende Wartung ist immer nur so gut wie die Technologie, die dahintersteckt. Damit Sie von reaktiver zu vorausschauender Wartung übergehen können, benötigen Sie eine Data Warehouse– oder Data Lakehouse-Plattform, die sich mit Ihren Anlagen verbinden, Echtzeitdaten erfassen und diese Daten schnell in Erkenntnisse umwandeln kann.
Und so funktioniert es:
Beginnen Sie mit den richtigen Daten: Intelligente Sensoren
Der erste Schritt zur vorausschauenden Wartung besteht darin, einwandfreie, zuverlässige Daten von Ihren Anlagen zu erhalten. Das bedeutet:
- Ausstattung kritischer Anlagen mit intelligenten Sensoren
- Überwachung von Echtzeit-Messwerten wie Temperatur, Vibration, Druck, Ölqualität und mehr
- Kontinuierliche Übertragung dieser Daten an ein zentrales System
Sensoren liefern die Rohdaten für die Telemetrie. Ohne sie gibt es nichts zu analysieren und keine Möglichkeit, Frühwarnzeichen zu erkennen.
Jetzt wird es intelligent: KI und maschinelles Lernen
Hier kommt der „vorausschauende“ Teil ins Spiel. Mit ausreichenden Sensordaten können Machine Learning-Modelle verstehen lernen, was für jedes Asset „normal“ ist. Sie erkennen dann Anomalien, die auf mögliche Ausfälle hindeuten.
Effektive Modelle für die vorausschauende Wartung erfordern jedoch:
- Historische Daten und Echtzeitdaten, damit sie aktuelle Ereignisse mit früheren Ereignissen vergleichen können
- Hintergrundinformationen wie Anlagentyp, Auslastung, Wartungshistorie und Betriebsbedingungen
- Kontinuierliches Lernen, damit sich die Modelle mit Ihrer Umgebung weiterentwickeln
Profi-Tipp: Suchen Sie nach Plattformen mit integrierten Zeitreihen- und ML-Funktionen. Sie sollten KI nicht erst später hinzufügen, sondern von Anfang an integrieren.
Sorgen Sie für einen kontinuierlichen Datenfluss: IoT und Konnektivität
Sensordaten sind nutzlos, wenn sie in einem Silo aufbewahrt werden. Vorausschauende Wartung erfordert eine schnelle, sichere und flexible Datenintegration zwischen:
- OT-Systemen (z. B. SCADA, SPS, Historian-Systemen wie OSIsoft PI)
- IT-Systemen (z. B. ERP, EAM-Plattformen wie Maximo und SAP)
- Real-time Analytics-Engines
- Dashboards für Entscheidungsträger
Die Konnektivität des industriellen IoT („Industrial IoT“, IIoT) ermöglicht es Ihnen, Daten zu sammeln und zu analysieren, ohne sie über getrennte Tools zu übertragen. Das spart Zeit und reduziert Risiken.
Von Einblicken zu Maßnahmen: Visualisierung und Warnmeldungen
Das Ziel der vorausschauenden Wartung ist Handeln, nicht nur Erkennen. Teams benötigen Tools, die KI-Erkenntnisse in visuelle Dashboards, Warnmeldungen und Berichte umsetzen, die verständlich sind und auf deren Grundlage leicht Maßnahmen ergriffen werden können.
Suchen Sie nach Lösungen, die Folgendes unterstützen:
- Erstellung von Dashboards per Drag-and-Drop
- Rollenbasierter Zugriff und Filterung
- Triggerbasierte Warnmeldungen, die an Anomaliewerte oder Schwellenwerte gekoppelt sind
- Klare Erläuterung der Modelle
Was ist erforderlich, damit vorausschauende Wartung funktioniert?
Die folgenden Erkenntnisse haben wir von Teams gewonnen, die Predictive Maintenance erfolgreich implementiert haben:
| Technologie | Warum sie wichtig ist |
| Hochwertige Sensordaten | Garbage in = garbage out. Beginnen Sie mit zuverlässigen Eingangsdaten. |
| Einheitliche Datenarchitektur | Vermeiden Sie Datensilos, welche die Informationsgewinnung verlangsamen. |
| Integriertes maschinelles Lernen | Reduziert die Komplexität und die Abhängigkeit von Datenwissenschaftlern. |
| Visualisierung und Warnmeldungen | Stellt sicher, dass Erkenntnisse umsetzbar und nicht nur theoretischer Natur sind. |
| Sicherheit und Compliance | Vertrauliche Daten über die Anlagen müssen geschützt bleiben. |
| Modulare, skalierbare Architektur | Klein anfangen. Schnell skalieren. Kein Rip-and-Replace. |
Wie OpenText skalierbare vorausschauende Wartung ermöglicht
Sobald die richtigen Daten fließen, benötigen Sie eine Plattform, die dafür ausgelegt ist, diese Daten in großem Umfang, in Echtzeit und über verschiedene Umgebungen hinweg zu verarbeiten. OpenText bietet die nötigen Tools, um vorausschauende Wartung in verschiedenen Branchen und Anwendungsfällen zu realisieren.
OpenText™ Analytics Database (Vertica)
Die OpenText Analytics Database wurde für schnelle Analysen großer Datenmengen entwickelt und verarbeitet Daten von IoT-Geräten im Petabyte-Bereich: bis zu 10 Millionen Datensätze pro Minute. Dank integrierter Zeitreihen-Funktionen und maschinellem Lernen analysiert sie Daten direkt dort, wo sie gespeichert sind. So werden Verzögerungen vermieden und genaue Vorhersagen ermöglicht, ohne dass Daten zwischen Systemen verschoben werden müssen.
OpenText™ Aviator IoT
OpenText Aviator IoT verbindet Ihre physischen Assets mit der Analytics-Ebene. So können Unternehmen den Zustand ihrer Anlagen überwachen, Betriebskennzahlen erfassen und Erkenntnisse in Echtzeit umsetzen: in intelligenten Fabriken, Außensystemen oder Infrastrukturnetzwerken.
OpenText™ Intelligence (Magellan)
Diese Business-Intelligence- und Reporting-Plattform wandelt komplexe Datensätze in intuitive Dashboards und Visualisierungen um. Mit OpenText Intelligence erhalten Teams schnellen Zugriff auf wichtige Leistungs- und Risikoinformationen, sodass sie handeln können, bevor kleinere Anomalien zu betrieblichen Problemen werden.
In Kombination bilden diese Technologien eine flexible, zukunftsfähige Grundlage für die vorausschauende Wartung. Ihr Team erhält Echtzeit-Transparenz, genaue Prognosen und die Tools, um einen effizienten Betrieb aufrechtzuerhalten.
Vorausschauende Wartung: Sorgen Sie dafür, dass Ihre Prozesse wie am Schnürchen laufen
Damit die Daten Ihrer Anlagen in Maßnahmen umgesetzt werden können, reicht die bloße Überwachung nicht aus. Sie benötigen die richtige Dateninfrastruktur, KI und Echtzeit-Intelligenz. Mit der richtigen Grundlage wird die vorausschauende Wartung zu einem strategischen Vorteil.
