Nutzung von Analysetechniken für Predictive Maintenance

Viele große Industrieunternehmen stehen vor der gleichen Herausforderung: Sie wollen die Wartungskosten minimieren und gleichzeitig Ausfälle der Ausrüstungen vermeiden.

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Challenge

Viele große Industrieunternehmen stehen vor der gleichen Herausforderung: Sie wollen die Wartungskosten minimieren und gleichzeitig Ausfälle der Ausrüstungen vermeiden. Die Erfüllung dieser beiden Zielsetzungen, die oft im Widerspruch zueinander stehen, wird darüber hinaus durch die Vielfalt der Art möglicher Ausfälle erschwert: häufig auftretende Vorfälle mit geringen Auswirkungen erfordern andere Korrekturmaßnahmen als selten auftretende Ausfälle mit katastrophalen Auswirkungen.

Innovative Lösung

BYES Predict bietet eine Lösung für diese wiederkehrende Herausforderung. Zunächst einmal werden über einen längeren Zeitraum für die Ausrüstung des Industriestandorts überaus vielfältige Daten von Schwingungsmodellen bis hin zur Energienutzung mit Hilfe von intelligenten Sensoren und der Wartungsteams gesammelt. Anschließend werden diese Daten auf einer digitalen Analyseplattform anhand fortgeschrittener prädiktiver Algorithmen verarbeitet, um potenzielle Probleme zu erkennen, Inspektionen oder Wartungsarbeiten zu planen.

BYES Predict beruht auf einem Netz autonomer Sensoren, die über das LORA-Netzwerk verbunden und daher mit zahlreichen Industrieausrüstungen und auch älteren Technologien kompatibel sind. Die prädiktiven Algorithmen werden regelmäßig überarbeitet, um ihre Präzision zu verbessern und die den Kunden gelieferten Übersichten zu bereichern.

Vorteile für den Kunden

BYES Predict hilft den Industrieunternehmen dabei, Ausrüstungspannen vorzubeugen, ihre Beständigkeit zu verbessern und Wartungspläne zu optimieren. Gleichzeitig bietet sich die Möglichkeit, Kosten einzusparen und Vorfälle zu vermeiden.

Einsichten aus der Beobachtung dieser Ausrüstungen werden zur fundierten Entscheidungsfindung für Wartungspläne, Energienutzung sowie zu Investitionen in neue Technologien herangezogen. Aus der Kombination von Sensortechnik und digitaler Analysetechnik ergibt sich ein leistungsfähiges Tool, das dazu beiträgt, die Wartung von Industrieanlagen besser zu verstehen und zu steuern.

Darüber hinaus profitieren die Techniker von einer Plattform für Predictive Maintenance, die ihnen einen Gesamtüberblick über jedes Teil der Ausrüstung bietet. Die Zeit, die sie vorher für die physische Inspektion von Anlagen aufgewandt haben, können sie jetzt individuell von Fall zu Fall nutzen.

Wichtige Zahlen

Die Daten aus der Zusammenarbeit von BYES und Safran Landing Systems sind sehr ermutigend:


Die Daten des SNCF Betriebs in Nevers sind ebenfalls ermutigend:

Reifegrad

Level 1: Proof of concept
Level 2: Unter realen Bedingungen getestet
Level 3: Bereits eingesetzte Lösung


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