IoT und vorausschauende Wartung: Verlängern Sie die Lebensdauer von Maschinen und senken Sie die Kosten

Wesentliche Erkenntnisse:

• Die prädiktive IoT-Wartung ist branchenübergreifend ein Wendepunkt: Es ist nicht mehr nur für die Fertigung gedacht. Das Gesundheitswesen, die Automobilbranche und der Sektor der erneuerbaren Energien sehen große Vorteile bei der Betriebszeit von Assets, Kosteneinsparungen und verbesserter Leistung.
• Die Sensortechnologie ist das Rückgrat der vorausschauenden IoT-Wartung: Die richtige Kombination von Temperatur-, Vibrations-, Akustik- und anderen Sensoren liefert wichtige Daten, die für eine genaue Fehlerprognose und proaktive Wartung benötigt werden.
• Algorithmen für maschinelles Lernen erschließen die Macht der IoT-Daten: Die Analyse riesiger Mengen von Sensordaten ist nur mit hochentwickelten Algorithmen möglich. Diese Tools können Muster erkennen, Ausfälle vorhersagen und sogar den optimalen Zeitpunkt für Wartungsmaßnahmen vorschlagen.

Themen in diesem Beitrag:

Die vorausschauende IOT-Wartung nutzt Daten, die von Sensoren und anderen IoT-Geräten gesammelt werden, um vorherzusagen, wann es zu Ausfällen kommen könnte. Dies ermöglicht eine vorausschauende Wartung, die dazu beiträgt, das Risiko von Ausfallzeiten zu verringern. Es handelt sich um eine Kombination aus dem Internet der Dinge (IoT), fortschrittlicher Analytik und maschinellem Lernen.

Von der vorausschauenden IoT-Wartung profitieren einige wenige Branchen, wie die Fertigungsindustrie, die Biowissenschaften sowie die Öl- und Gasindustrie.

Zu den wichtigsten Komponenten der vorausschauenden IoT-Wartung gehört das Sammeln von Daten zu Leistung, Temperatur und anderen Parametern. Außerdem werden Daten mit Hilfe von Sensoren, maschinellem Lernen und fortschrittlicher Analytik an die Cloud gesendet, um Daten zu lesen, Muster und Anomalien zu erkennen, große Datenmengen zu verarbeiten und den Wartungsteams Erkenntnisse in Echtzeit zu liefern, die eine vorausschauende Wartung ermöglichen.

IoT-Geräte sammeln und übermitteln Echtzeitinformationen über Geräte und Maschinen. Diese Daten werden verwendet, um festzustellen, ob die Geräte kurz vor einem Problem stehen, und ermöglichen so eine proaktive Wartung, um Ausfallzeiten zu verringern. Das IoT sammelt Informationen wie Temperatur, Vibration, Druck, Nutzungsmuster und Sensordaten. Die Informationen werden dann an einen zentralen Server oder eine Cloud weitergeleitet, wo maschinelles Lernen und Vorhersagemodelle zur Analyse der Informationen eingesetzt werden. Die Algorithmen ermitteln und identifizieren Anomalien, die dann eine Vorhersage von Bedrohungen oder Geräteausfällen ermöglichen.

Das IoT ermöglicht eine effiziente Planung von Wartungsaufgaben und trägt so zur Reduzierung von Ausfallzeiten bei. Es analysiert Echtzeitdaten, damit Wartungsteams Ausfälle erkennen, bevor sie auftreten, Wartungsroutinen optimieren und die Wartung zu optimalen Zeiten planen können.

Der Einsatz des IoT für die vorbeugende Wartung hat den Umgang der Industrie mit Hardware verändert. Mithilfe von Datenanalysen und IoT-Sensoren können Unternehmen vorhersagen, wann ihre Geräte ausfallen werden, und die notwendigen Schritte unternehmen, um Ausfallzeiten zu vermeiden. Werfen wir einen Blick auf einige der erstklassigen Softwareprodukte auf dem Markt, um IoT und vorausschauende Wartung optimal zu nutzen:

• SAP IoT nutzt maschinelles Lernen und IoT, um Geräteausfälle vorherzusagen und Auslöser zu finden. So wird sichergestellt, dass Unternehmen die notwendigen Maßnahmen ergreifen, um Ausfallzeiten zu vermeiden.
• Microsoft Azure IoT ist ein cloudbasiertes System, das maschinelles Lernen und IoT nutzt, um Geräteausfälle vorherzusagen und so Ausfallzeiten zu vermeiden.
• Timly bietet GPS-Tracker, die Daten für eine proaktive Wartungsplanung liefern. Zusammen mit anderen wichtigen Funktionen der Software zur Verfolgung optimiert sie die Nutzung der Geräte durch die Erfassung und Analyse von Daten über die Nutzung der Geräte, den Wartungsverlauf und die Leistung.

Welche Sensoren sind für eine IoT-basierte vorausschauende Wartung erforderlich?

Die Wahl der richtigen Sensoren ist entscheidend für genaue und rechtzeitige Vorhersagen bei der vorausschauenden Wartung. Sehen wir uns einige der in diesem Bereich verwendeten Technologien und Sensoren an:

• Temperatursensoren werden verwendet, um Temperaturschwankungen zu messen.
• Mit Hilfe von Schwingungssensoren kann die Veränderung des Schwingungsmusters ermittelt werden, was Aufschluss über die Abnutzung einer Maschine geben kann.
• Akustische Sensoren, die Informationen über die Schallwellen liefern, die die Maschine aussendet.
• Drucksensoren, die Druckänderungen in einer Maschine überwachen.
• Ultraschallsensoren, die mit Hilfe von Hochfrequenzen Veränderungen in der Geräteleistung erkennen.
• Infrarotsensoren zeigen Temperaturänderungen in Geräten an.
• Optische Sensoren überwachen Veränderungen in der Leistung des Geräts.
• RFID-Sensoren verfolgen die Bewegung, den Status und den Standort der Geräte.

Die richtigen Sensoren für die IoT-basierte vorausschauende Wartung sorgen für Datengenauigkeit, die Erkennung potenzieller Ausfälle, geringere Ausfallzeiten von Maschinen, eine verbesserte Lebenszyklusphase des Maschinenmanagements und eine allgemeine betriebliche Effizienz.

Die vorausschauende IoT-Wartung nutzt Algorithmen des maschinellen Lernens. Sie untersucht Daten von Sensoren und Geräten und führt dann eine vorausschauende Analyse durch, um potenzielle Bedrohungen und Ausfälle zu ermitteln. Untersuchen wir den Integrationsprozess, bei dem Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt werden, um Sensordaten von Geräten zu sammeln, die Daten zu bereinigen und vorzuverarbeiten (um Rauschen zu entfernen), relevante Merkmale zu extrahieren, maschinelle Lernmodelle sowohl mit gekennzeichneten als auch mit nicht gekennzeichneten Daten zu trainieren und schließlich die Leistung der Geräte zu überwachen.

Bei den verwendeten Algorithmen handelt es sich um lineare Regression zur Vorhersage von Temperatur oder Druck, um Entscheidungsbäume, die anzeigen, ob ein Gerät ausfallen wird, um k-means-Clustering zur Erkennung von Mustern in Sensordaten und um Faltungsneuronale Netze (CNN) zur Analyse von Bild- und Sensordaten.

Vorteile des maschinellen Lernens bei der vorausschauenden Wartung mit IoT

Maschinelles Lernen in der vorausschauenden Wartung bietet in Verbindung mit IoT-Technologien erhebliche Vorteile bei der Erkennung von Fehlern und der Verhinderung größerer Ausfälle. Zu den Vorteilen des maschinellen Lernens für die vorausschauende Wartung gehören die Analyse großer Datenmengen, die Erkennung von Anomalien und die Vorhersage von Ausfällen, die Planung von Wartungsarbeiten während geplanter Ausfallzeiten, die Möglichkeit für Wartungsteams, schnell auf Probleme zu reagieren, bevor sie zu größeren Problemen werden, die Verbesserung der Gesamtproduktivität und die Verringerung des Verlustrisikos.

Im Folgenden finden Sie die Schritte, die bei der Planung und Implementierung eines IoT-Systems zur vorausschauenden Wartung erforderlich sind:

• Definieren Sie das Wertversprechen der vorausschauenden IoT-Wartung
• Bestimmen Sie, welche Assets für das Unternehmen entscheidend sind
• Entwickeln Sie einen Plan für die Umsetzung der vorausschauenden IoT-Wartung
• Methoden zur Datenerhebung festlegen

Um die richtige Technologie und den richtigen Partner für eine erfolgreiche Implementierung auszuwählen, müssen Sie die am besten geeigneten IoT-Geräte, Sensoren und Software auswählen. Darüber hinaus ist es entscheidend, den richtigen Anbieter und die richtige IoT-Plattform auszuwählen, die sich in bestehende Systeme integrieren lässt.

Zu den bewährten Verfahren für die Integration des IoT in bestehende Systeme gehören die Integration mit Systemen wie ERP, CRM und CMMS, die Verwendung von APIs und SDKs sowie die Implementierung von Datenanalysen und maschinellem Lernen.

Um gängige Sicherheitsprobleme anzugehen und sie zu entschärfen, müssen Sie potenzielle Risiken und Schwachstellen im IoT-System identifizieren, Sicherheitsmaßnahmen wie Firewalls und Verschlüsselungen implementieren und die Sicherheit des IoT-Systems kontinuierlich überwachen und aufrechterhalten.

Eine vorausschauende Wartung kann die Lebensdauer von Maschinen verlängern, indem sie die Ausfallzeiten der Geräte reduziert. Durch die Nutzung der Technologie des industriellen Internets der Dinge (IIoT) kann die Industrie die Leistung in Echtzeit überwachen, Anomalien erkennen und Wartungsarbeiten planen, bevor es zu einem Ausfall kommt.

Die folgenden Branchen nutzen vorausschauende Wartung und ihre typischen Anwendungsfälle:

• Fertigung: Überwachung der Geräteleistung, Erkennung von Anomalien und Planung der Wartung.
• Gesundheitswesen: Zur Überwachung medizinischer Geräte, zur Erkennung möglicher Ausfälle und zur Planung von Wartungsreparaturen.
• Kraftfahrzeuge: Zur Überwachung der Fahrzeugleistung, zur Erkennung möglicher Probleme und zur Planung von Wartungsreparaturen.
• Erneuerbare Energien: Überwachung von Windturbinen, Sonnenkollektoren und anderen Maschinen.

Produktion

In der Fertigung verändert die vorausschauende IoT-Wartung die Echtzeitüberwachung und -analyse der Maschinenleistung. Dies hilft, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Gesamteffizienz zu steigern. Zu den Vorteilen gehören geringere Ausfallzeiten, höhere Effizienz, längere Lebensdauer der Maschinen und die Möglichkeit für Hersteller, Qualitätsprobleme zu erkennen und zu beheben, die das Endprodukt beeinträchtigen könnten.

Gesundheitspflege

In der Gesundheitsbranche ermöglicht die prädiktive IoT-Wartung eine Echtzeitüberwachung und trägt dazu bei, Ausfallzeiten von Geräten zu reduzieren und die Patientenversorgung zu verbessern. Zu den Vorteilen der prädiktiven IoT-Wartung im Gesundheitswesen gehört die Verringerung der Ausfallzeiten medizinischer Geräte, wodurch sich die Notwendigkeit kostspieliger Reparaturen verringert. Außerdem wird die Datenanalyse verbessert, die den Gesundheitsdienstleistern bei der Optimierung von Wartungsplänen hilft.

Automobilsektor

Die Automobilbranche nutzt die Echtzeitüberwachung und -analyse zur Verbesserung der Automatisierung. Dieser Ansatz bietet Möglichkeiten zur Verbesserung der Fahrzeugzuverlässigkeit, zur Verringerung von Ausfallzeiten und zur Steigerung der Gesamteffizienz, während gleichzeitig potenzielle Probleme identifiziert und das Fahrerlebnis und die Fahrzeugleistung verbessert werden.

Erneuerbare Energie

Die prädiktive IoT-Wartung verändert die Funktionsweise erneuerbarer Energien, indem sie eine Überwachung in Echtzeit ermöglicht. Dies ermöglicht eine proaktive Wartung, die Ausfallzeiten reduziert und die Gesamteffizienz verbessert. Zu den Vorteilen der vorausschauenden IoT-Wartung gehören eine höhere Energieproduktion, geringere Ausfallzeiten, Kosteneinsparungen durch die Vermeidung von Maschinenausfällen und eine verbesserte Netzstabilität durch eine optimierte Wartung.

Das Internet der Dinge ist bei der vorausschauenden Wartung nicht frei von Herausforderungen und Mängeln. Zum einen liefert es riesige Datenmengen, was zwar eine Bereicherung darstellt, aber auch überwältigend sein kann. Das Problem der Geräteheterogenität wirft Fragen zur Kompatibilität der Geräte auf. Und schließlich sind die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Sensoren sowie die Netzwerkkonnektivität und -sicherheit zum jetzigen Zeitpunkt noch lange nicht perfekt.

Um diese Herausforderungen zu meistern, ist es wichtig, eine robuste Datenverwaltungsstrategie zu implementieren, die Kommunikationsprotokolle der Geräte zu standardisieren, hochwertige Sensoren für bestimmte Anwendungen auszuwählen und robuste Netzwerksicherheitsmaßnahmen zu implementieren.

Um IoT-Strategien für die vorausschauende Wartung kontinuierlich zu verbessern und anzupassen, ist es von entscheidender Bedeutung, Daten zu überwachen und zu analysieren, einen interaktiven Ansatz für die Wartung zu implementieren, sich über neue Technologien zu informieren und mit IoT-Experten über vorausschauende Wartung und alle relevanten Bereiche zusammenzuarbeiten.