Traditionell wurde die Wartung nach einem festen Zeitplan durchgeführt, wobei die Geräte in regelmäßigen Abständen gewartet wurde, unabhängig davon, ob dies notwendig war oder nicht. Auf Basis von Erfahrungswerten und dem aktuellen Anlagenzustand, ermöglicht predictive maintenance Unternehmen auf intelligente Wartungs- und Instandhaltungspläne umzusteigen. Auf diese Weise können Wartungsteams vorbeugende Maßnahmen ergreifen, die zur Verringerung von Ausfallzeiten und Reparaturkosten beitragen können.
Wartung basierend auf Daten und Anlagenzustand
Bei condition based maintenance hingegen werden Echtzeitdaten von Sensoren und anderen Überwachungsgeräten verwendet, um den Zustand der Anlagen zu beurteilen und zu ermitteln, wann eine Wartung erforderlich ist. Diese Methode bietet einen gezielteren Ansatz für die Wartung als die planmäßige Wartung. Ressourcen können effektiver genutzt werden, indem unnötige Wartungsarbeiten reduziert werden.
Zu den Herausforderungen dieser Ansätze zählt vor allem, viele verschiedene Denkansätze und Menschen aus unterschiedlichen Disziplinen in einem Projekt zusammenzubringen. Hier hilft es, externes Know-how mit einzubeziehen, damit keine Mittel in Proof of Concepts versickern, die am Ende doch nicht zu produktiven Praxislösungen werden.
Das Unternehmen Rodias möchte hier die fast 40 Jahre Erfahrung im Bereich Enterprise Asset Management sinnvoll einbringen und Sie bei der digitalen Transformation unterstützen. Zusätzlich sind wir immer weiter auf Suche nach innovativen Ansätzen, um unseren Kunden eine bestmögliche Lösung anzubieten.
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