QRmaint CMMS: Wie unterstützt es die prädiktive Instandhaltung?

CMMS sammelt Daten über den Maschinenpark

Predictive Instandhaltung ist eng mit der Entwicklung moderner Technologien verbunden, die die Datenerfassung und -analyse ermöglichen. Die Vorhersage besteht darin, potenzielle Gefahren noch vor ihrem Auftreten zu erkennen. Der Unterschied zwischen einem präventiven und einem reaktiven Ansatz basiert nicht nur auf der Planung von Wartungsarbeiten gemäß einem festgelegten Zeitplan. Es geht vor allem darum, den Zustand des Maschinenparks kontinuierlich zu überwachen und Maßnahmen zu ergreifen, sobald erste Anzeichen von Verschleiß und möglichen Störungen auftreten. Deshalb sammelt das QRmaint CMMS System Daten aus verschiedenen Quellen – von Maschinensensoren, geplanten Wartungen und Fehlerhistorien. Die Zusammenarbeit des CMMS-Systems mit Sensoren zur Überwachung des technischen Zustands des Maschinenparks ermöglicht eine kontinuierliche Aktualisierung der Daten und sofortige Benachrichtigungen über Unregelmäßigkeiten und Ausfälle.

Wie unterstützt QRmaint die Vorhersage in Betrieben?

In vielen Produktionsprozessen sind Motoren, die zum Antrieb von Pumpen und Kompressoren verwendet werden, entscheidend. Sie sind unerlässlich für das Umpumpen von Flüssigkeiten, die Erzeugung von Druckluft oder die Beseitigung von Verunreinigungen. Durch die Ausstattung von Motoren mit geeigneten Sensoren können wir ihren technischen Zustand in Echtzeit überwachen. Durch die sorgfältige Analyse der Daten können wir die tatsächliche Lebensdauer von Lagern oder anderen Komponenten unter spezifischen Betriebsbedingungen bewerten. Das CMMS-System kann auch zur Warnung vor einer Temperaturerhöhung im Motor oder einer Änderung der Betriebsgeschwindigkeit seiner Elemente verwendet werden. Diese Diagnose ermöglicht die Vorhersage von Ausfällen und die Anpassung der Wartung der Motoren an den Betrieb des Betriebs.

Fallstudie zur Vorhersage – die Papierindustrie

Predictive Instandhaltung ermöglicht uns Einblicke in den Zustand der Maschine und die Festlegung der Ausfallzeit eines bestimmten Bauteils. Mit Hilfe des CMMS-Systems erleichtert diese Strategie die Identifizierung kleinerer Schäden, noch bevor sie kritisch werden. Ein weiteres Beispiel für die Anwendung der Vorhersage in der Praxis ist eine Maschine in der Druckindustrie, in der Papierbögen durch ein Rollenlabyrinth geführt werden. Das Fehlen einer angemessenen Ausrichtung und erhöhte Reibung in einem der Rollen kann unkontrollierte Vibrationen verursachen, die den Betrieb der Bänder in der gesamten Maschine stören können. Dies wird sich natürlich negativ auf die Produktqualität auswirken und die gesamte Produktion zum Stillstand bringen. Durch die Anwendung der predictive UR mit QRmaint können potenzielle Störungen noch vor ihrem Auftreten erkannt werden. In diesem Fall erhalten wir Signale für fehlende Ausrichtung und Lagerverschleiß, was es ermöglicht, die notwendigen Reparaturen zu planen, bevor die Rollen die Maschine zum Stillstand bringen.

Vorteile der predictive Instandhaltung

Die Hauptvorteile der Anwendung der predictive Instandhaltung sind:

• Reduzierung der Stillstandszeiten in der Produktion

• Reduzierung der Reparatur- und Wartungszeiten

• Verringerung der Anzahl von Ausfällen mit dem CMMS-System

• Verringerung der Lagerkosten für Ersatzteile

• Reduzierung der Vertragsstrafen im Zusammenhang mit der nicht rechtzeitigen Ausführung von Aufträgen

• Reduzierung der Überstunden aufgrund von Ausfällen.

Planung von Wartungsarbeiten mit QRmaint

Das CMMS-System kann bei der Planung von Wartungs- und Instandhaltungsarbeiten auf der Grundlage von Daten zum technischen Zustand der Ausrüstung helfen. Die Einführung entsprechender Zeitpläne und Erinnerungen ermöglicht regelmäßige Wartungsarbeiten, um Ausfälle zu vermeiden. QRmaint ermöglicht die bequeme Erstellung von Wartungszeitplänen und die Überwachung ihres Fortschritts. Das CMMS informiert über anstehende Wartungsarbeiten, indem es automatische Benachrichtigungen an Techniker oder externe Serviceunternehmen sendet. Das Instandhaltungsteam kann den Fortschritt der Präventionspläne auf einem grafischen Zeitplan über das Dashboard TV verfolgen. Das CMMS-System ermöglicht auch die Verwaltung von Aufgaben im Zusammenhang mit der Vorhersage (z. B. Schwingungsanalysen, Thermografie von Komponenten, Ölanalyse), die Festlegung von Prioritäten und die Überwachung des Fortschritts der Arbeiten.

Integration mit Sensoren und anderen Systemen

Durch die Verwendung von Diagnosesensoren (Temperatur, Vibrationen, Druck, elektrische Messungen usw.) und IT-Systemen zur Unterstützung von Produktionsprozessen (MES, SCADA, ERP usw.) in Verbindung mit einem geeigneten CMMS-System, modernen Prozessoren und Expertenwissen können Maschinenausfälle vorhergesagt werden. Ein zusätzlicher Verbündeter für die predictive Strategie ist die dynamische Entwicklung des Internets der Dinge (IoT). Predictive Instandhaltung verwendet Sensoren zur Überwachung des Zustands der Maschinen und zur Beurteilung der Leistung der benötigten Ressourcen. IoT ermöglicht es verschiedenen Systemen, sich in Echtzeit zu verbinden, zusammenzuarbeiten und Daten zu analysieren.

Fallstudie zur Vorhersage – Kunststoffindustrie

Ein wichtiger Teil des Prozesses in der Kunststoffindustrie ist das Extrudieren. Industrielle Extruder sind unverzichtbar für die Herstellung von Lebensmitteln, Arzneimitteln, Chemikalien und überall dort, wo höchste Produktions- und Sicherheitsstandards gefordert sind. Der Vergleich von Heizzonen mit den vom Hersteller bevorzugten Werten kann die ersten Anzeichen für Schäden an Heizelementen oder Relais anzeigen. Mit Hilfe des CMMS-Systems kann der Austausch von Heizelementen in einem Extruder erst dann beauftragt werden, wenn sie tatsächlich eine Störung der gesamten Produktionslinie verursachen können, was in der Folge hohe Kosten und Abfallmengen verursachen würde. Die Einführung der predictive Instandhaltung hilft dabei, den Extruder in optimaler Verfassung zu halten und die Langzeitfunktion der Produktionslinie zu maximieren.

Zusammenfassung

Predictive Instandhaltung beinhaltet regelmäßige Diagnosetests, die Analyse der Ergebnisse und die Entscheidungsfindung auf der Grundlage festgelegter Grenzwerte für diagnostische Parameter. Laut einem Bericht von McKinsey & Company kann die Einführung der predictive Instandhaltungsstrategie auf lange Sicht einem Unternehmen bis zu 40% der Kosten für präventive Maßnahmen einsparen und die Investitionen in Ausrüstung und Maschinen um bis zu 5% reduzieren. Gemäß diesen Studien könnte die Einführung der predictive Instandhaltungsstrategie bis 2025 Einsparungen von fast 630 Milliarden US-Dollar generieren. Daher sollte die Einführung eines CMMS-Systems als langfristige Investition mit realistischer Rendite in Betracht gezogen werden.

Das CMMS-System ist ein wichtiges Instrument zur Umsetzung der predictive Instandhaltungsstrategie, das Unternehmen dabei unterstützt, ihre Vermögenswerte effizienter und präventiver zu überwachen, zu analysieren und zu verwalten. Dadurch können Wartungskosten reduziert, die Verfügbarkeit von Geräten erhöht und deren Lebensdauer verlängert werden. Möchten Sie bei sich ein perfektes CMMS-System für predictive Maßnahmen einführen? Setzen Sie auf QRmaint und rufen Sie unter +49 69 95019626 an.

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Datum: 19.12.2023 - 19:43 Uhr
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