Predictive Maintenance –
für Qualität und Produktivität

Mit Predictive Maintenance gestalten Sie Wartungsprozesse effizient und beugen so Störungen an Maschinen vor. In unserer fortschrittlichen Welt sind intelligente Abläufe zur Instandhaltung einer Maschine besonders wichtig, um weiterhin als Maschinenbauer relevant zu bleiben. Transaction-Network stellt Ihnen mit seiner Plattform alles zur Verfügung, was Sie für eine vorausschauende Instandhaltung Ihrer Maschinen brauchen. Außerdem ist die Predictive Maintenance bei uns clever in andere Prozesse mit eingebunden und sorgt so für optimierte Abläufe. Heben Sie die Qualität und Produktivität Ihres Unternehmens durch verbesserte Wartungsabläufe auf ein neues Level.

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Was ist Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance in der industriellen Praxis beschreibt alle vorausschauenden Maßnahmen zur Wartung und Instandhaltung von Maschinen und Anlagen. Dabei gehen Predictive Maintenance und Condition Monitoring Hand in Hand. Durch Condition Monitoring gewonnene Daten werden mit Predictive Maintenance als proaktive Strategie intelligent ausgewertet. Auf dieser Basis werden regelmäßige Wartungen vorgeschlagen, bevor es zu Fehlern kommt oder kritische Komponenten versagen. Predictive Maintenance hilft Ihnen, den perfekten Zeitpunkt für Wartungsarbeiten an Maschinen und Anlagen zu bestimmen. Aber auch nur dann, wenn eine Wartung wirklich nötig ist. So können Sie wertvolle Zeit und Ressourcen sparen.

Predictive Maintenance: Alle Vorteile auf einen Blick

Verringerung ungeplanter Stillstandszeiten und Ausfälle durch die frühzeitige Erkennung von Missständen

Optimierte, vorausschauende und besser planbare Wartungsabläufe

Automatisierung von mit Wartungsarbeiten zusammenhängenden Prozessen

Die Lebensdauer von Maschinen und Anlagen steigt durch Predictive Maintance

Gesteigerte Effektivität, Produktivität und Sicherheit

Ersatzteilmanagement wird effizienter

Reduzierte Personalkosten durch Entlastung der Wartungsarbeiter

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So sieht Predictive Maintenance
bei Transaction Network aus

Predictive Maintenance ist vor allem eng mit den Prozessen und Daten aus dem Condition Monitorings verbunden. Durch Condition Monitoring wird eine große Datenmenge sowie der Status der Maschine gespeichert und anschließend an die Plattform vermittelt. Durch die intelligente Einbindung weiterer Abläufe und Prozesse können darauf basierend vorausschauende Geschäftsprozesse angestoßen werden. Predictive Maintenance kann bei Transaction-Network aus verschiedenen Stufen bestehen.

Predictive Maintenance ist vor allem eng mit den Prozessen und Daten aus dem Condition Monitorings verbunden. Durch Condition Monitoring wird eine große Datenmenge sowie der Status der Maschine gespeichert und anschließend an die Plattform vermittelt. Durch die intelligente Einbindung weiterer Abläufe und Prozesse können darauf basierend vorausschauende Geschäftsprozesse angestoßen werden. Predictive Maintenance kann bei Transaction-Network aus verschiedenen Stufen bestehen.

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Predictive Maintenance – Anwendungsbeispiele Stufe 1

In der ersten Stufe können anhand der Auswertung von Daten aus dem Condition Monitoring bereits zahlreiche intelligente Entscheidungen getroffen werden:

  • Planen und Auslösen von Ersatzteilbestellungen basierend auf dem Status der Maschine
  • Planen und Durchführung der Wartung eines Servicetechnikers

Ein konkretes Anwendungsbeispiel wäre hier die pünktliche Nachbestellung von Öl. Wenn aus den Daten im Condition Monitoring hervorgeht, dass eine Maschine nach 1000 Betriebsstunden neues Öl benötigt, so kann die Bestellung von Öl nach dieser Zeit vorausschauend eingeplant werden. Durch die Verzahnung mit den anderen Modulen kann neues Öl direkt über den Onlineshop nachbestellt und ein Serviceticket über das Customer Service Modul ausgelöst werden.

Predictive Maintenance – Anwendungsbeispiele der Aufbaustufe

In der Aufbaustufe wird Predictive Maintenance mit einer KI bzw. neuronalen Netzwerken verbunden. Die künstliche Intelligenz lernt aus den Leistungsparametern der Maschine, wie etwa Temperatur oder Drehzahl. Sie kann daraufhin Missstände frühzeitiger entdecken und beheben, bevor sie Probleme verursachen. So wird eine vorausschauende Wartung basierend auf dem aktuellen Zustand der Maschine möglich.

Die intelligenten Vorhersagen über Statusänderungen können beispielsweise erkennen, wenn eine Maschine unter den aktuellen Voraussetzungen mehr Öl braucht. Ein Ölwechsel kann in diesem Fall durch die Datenauswertungen der KI früher eingeplant werden.

Wir bei Transaction-Network versorgen Sie mit allen Tools, Werkzeugen und der Plattform, die Sie für intelligente Predictive Maintenance brauchen. Alles, was Sie mitbringen müssen, ist das technische Wissen über Ihre eigenen Maschinen. So fällt es Ihnen auch ohne digitales Know-how leicht, Predictive Maintenance in Ihr Unternehmen zu integrieren. Denn mit unserer Hilfe und dem gemeinschaftlichen Aufsetzen der Prozesse können Sie in kürzester Zeit von allen Vorteilen des Predictive Maintenance profitieren.

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