- Korrektive Wartung: <\/strong>Diese Art der Wartung von Industriemaschinen tritt in Kraft, nachdem der fehlerhafte Zustand der Verm\u00f6genswerte eingetreten ist. Es handelt sich um einen kosteng\u00fcnstigen Ansatz, der dem pl\u00f6tzlichen Ausfall der Komponenten nicht standh\u00e4lt oder aufrechterhalten kann.<\/li>
- Vorbeugende Wartung: <\/strong>Dieser Ansatz basiert auf Zeit- und Nutzungsausl\u00f6sern, um die Lebensdauer industrieller Anlagen zu erh\u00f6hen. Es ist eine routinem\u00e4\u00dfige Instandhaltungsstrategie, die zwischen den vorgegebenen Zeitintervallen geplant ist.<\/li>
- Risikobasierte Instandhaltung (RBM): <\/strong>Diese Methode konzentriert sich auf das industrielle Umfeld, in dem die Maschinenressourcen begrenzt sind. Dies folgt dem Prinzip, die Wahrscheinlichkeit des Fehlers (PoF) und die Folgen des Fehlers (CoF) eines industriellen Verm\u00f6genswerts auszugleichen, um das hohe Risiko und die Ausfallzeiten zu reduzieren. Basierend auf den Sensordaten, die aus diesen Maschinen extrahiert wurden, wird das Asset, das das abnormale Verhalten anzeigt, erneuert oder ersetzt. Diese Methode gew\u00e4hrleistet die hohe Zuverl\u00e4ssigkeit, Sicherheit und Effizienz eines industriellen Verm\u00f6genswerts.<\/li>
- Condition Based Maintenance (CBM): <\/strong>CBM in anderen Begriffen als \u201eOnline-\u00dcberwachung\u201c oder \u201ePredictive Maintenance\u201c bezeichnet. Die Wartung h\u00e4ngt vom aktuellen Zustand der Assets ab, der durch visuelle Inspektion, Tests und Echtzeit-Leistungsdaten ermittelt wurde, die von eingebetteten Sensoren erfasst wurden. Es ist einer der leistungsstarken und weit verbreiteten Ans\u00e4tze, heutzutage wird diese Technik mithilfe der hochmodernen Signalverarbeitungstechnologien automatisiert, die von k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) Algorithmen betrieben werden. Diese Technik mit Big Data und Machine Learning Algorithmen k\u00f6nnte m\u00f6glicherweise das Auftreten schwerwiegender Fehler in Echtzeit und in naher Zukunft erkennen.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
Laut IBM<\/a> Analytics wird gesch\u00e4tzt, dass die Gr\u00f6\u00dfe des Marktes f\u00fcr vorausschauende Instandhaltung von 3,0 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 auf 10,7 Milliarden US-Dollar bis 2024 w\u00e4chst.<\/p>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/iotworlds.com\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/stack2-2.png\")
<\/figure>\n\n\n\nUm komplexe industrielle Prozesse und Anlagen zu verwalten und zu pflegen, ist eine automatisierte und effiziente cloudbasierte PDM-Plattform erforderlich. Dieser dedizierte Service der Wartungs- und Managementplattform f\u00fcr Industrie 4.0 wurde von Faststream Technologies<\/a>bereitgestellt. Diese auf Zustands\u00fcberwachung basierende L\u00f6sung von Faststream Technology nutzt IIoT als Schl\u00fcsselelement in ihrem technischen Stack.<\/p>\n\n\n\n
Predictive Maintenance (PDm), die auf die zustandsbasierte Strategie (CbPDm) angewiesen sind, ist effizienter und produktiver als ein herk\u00f6mmliches PDm. PDm mit dynamischen Entscheidungsschwellenwerten und optimierten Digital Signal Processing (DSP) Algorithmen haben sich zu einem vielversprechenden Werkzeug entwickelt, um die Anlagenausfallzeiten und die damit verbundenen Verwaltungskosten zu minimieren. Condition Monitoring System (CMS) ist die Basis f\u00fcr PDm, das in Zusammenarbeit mit mehreren Machine Learning (ML) Pipeline parallel die potenziellen Gefahren und zuk\u00fcnftigen St\u00f6rungen fr\u00fchzeitig prognostiziert.<\/p>\n\n\n\n
Industrielles IoT er\u00f6ffnet in Kombination mit dem Computerized Maintenance Management System (CMMS) neue M\u00f6glichkeiten in der Anlagenwartung. CMMS ist ein Computer-Softwaretool, das entwickelt wurde, um die Aufgabe der Wartung digital zu optimieren. IoT fungiert als eine gro\u00dfe Quelle f\u00fcr die Echtzeit-Datenverbindung. Diese Big Data in Echtzeit werden mithilfe von Supervisory Control and Data Acquisition (SCADA) erfasst. Die gesammelten Daten werden dann mit dem CMMS-System verbunden, um den Zustand des Assets in Echtzeit zu \u00fcberwachen und zu verfolgen. IoT spielt hier als Vermittler, der st\u00e4ndig Daten aus industriellen Anlagen und Systemen vernetzt, teilt, analysiert, \u00fcberwacht und entscheidet.<\/p>\n\n\n\n
Die von Faststream Technologies bereitgestellte CMMS-Software verwendet verschiedene Wartungsausl\u00f6ser wie Breakdown-Trigger, Zeitausl\u00f6ser, Nutzungs-Trigger, Ereignis-Trigger, Bedingungs-Trigger und Z\u00e4hler-Trigger, um dem Techniker die f\u00fcr ein Asset ben\u00f6tigte Wartungswarnung zu benachrichtigen.<\/p>\n\n\n\n
Um den potenziellen Ausfall in Fertigungsanlagen oder Anlagen im Vorfeld zu finden und zu verhindern, ben\u00f6tigt die Faststream Technologies<\/a> Plattform einen technischen Stack wie folgt:<\/p>\n\n\n\n
- Intelligente IoT-Sensoren \u2014 Sensoren in IIoT spielen eine entscheidende Rolle f\u00fcr die Verbindung zwischen den physischen Systemen. Faststream Technologies unterst\u00fctzt das Sammeln verschiedener Formen von Daten (W\u00e4rmebild, Schwingungsanalyse, akustische Signale, Ger\u00e4tebeobachtung usw.). Alle diese Echtzeitdaten werden dann mit dem IIoT-Netzwerk\/Gateway verbunden, indem die Low-Level-Kommunikationsprotokolle wie Serial Peripheral Interface (SPI), Inter-Integrated Circuit (I2C), RS-232 usw. Diese Protokolle werden unter Verwendung der physikalischen Schaltung wie Universal Asynchronous Receiver oder Transmitter ( UART) und Universal-Interface-Bus (GPIB).<\/li>
- IoT-Gateway \u2014 IIoT-Gateways werden entwickelt, um den vertikalen Service zwischen den IoT-Sensoren und dem Cloud-Server-Backend bereitzustellen. In einer komplexeren industriellen Umgebung ist sogar ein intelligentes IoT-Gateway (Field Gateway) f\u00fcr Edge-Computing erforderlich.<\/li>
- Cloud Services \u2014 Da sich die Cloud-Dienste (Microsoft Azure, Amazon, Thinkspace, etc.) in einer gro\u00dfen Phase entwickeln, hat Cloud-basierte CMMS Plattform Hosting mehrere Vorteile. Verschiedene Cloud-Services wie zentralisiertes Big Data Warehouse, serverloses Computing, Analysebericht usw.<\/li>
- Anwendungsschnittstelle \u2014 Web- oder Mobile-API fungiert als Schnittstelle oder Steuereinheit f\u00fcr die Anzeige des anpassbaren Berichts bez\u00fcglich des Anlagenzustands und der \u00dcberwachungsbedingung.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
![\"\"](\"https:\/\/iotworlds.com\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/stack3-2.jpg\")
<\/figure>\n\n\n\nTechnischer Stack f\u00fcr pr\u00e4diktive Wartung End-to-End-Plattform<\/p>\n\n\n\n
DieFaststream Tech<\/a> PDm Plattform mit dem universellen Modell wird verwendet, um eine fortschrittliche vorausschauende Wartungsl\u00f6sung f\u00fcr verschiedene Branchen wie f\u00fchrende \u00d6l- und Gasproduktionsunternehmen, Elektroenergieindustrie, Eisenbahnen, petrochemische Unternehmen, Maschinenbauunternehmen, Logistik, etc. zu entwickeln. Heute in der wettbewerbsf\u00e4higen industriellen Welt PdM Plattform von Faststream Technologies haben eine obligatorische Rolle wegen mehrerer vorteilhafter Faktoren wie,<\/p>\n\n\n\n
- Reduzierte Wartungszeit \u2014 <\/strong>PDm hilft, 20% bis 50% der zeitbasierten Wartungsroutine zu eliminieren und reduziert die Wartungskosten um 5% – 10%. Faststream Tech bietet Fern- und Offline-PDM-Dienste, die den Gesamtaufwand f\u00fcr Wartungsaufgaben reduzieren.<\/li>
- Erh\u00f6hte Effizienz und Produktivit\u00e4t \u2014<\/strong> Mit kontinuierlicher \u00dcberwachung in Echtzeit bietet es die M\u00f6glichkeit einer gesteigerten Produkteffizienz zur Optimierung der Wartungskosten. Zusammen mit der KI-Technologie erm\u00f6glicht es eine Ursachenanalyse, um den Fehler im Voraus vorherzusagen. Mit der gesteigerten Produktivit\u00e4t bringt es Kundenzufriedenheit.<\/li>
- Umsatzstr\u00f6me<\/strong> \u2014 Original Equipment Manufacturers (OEM) k\u00f6nnen Umsatz generieren, indem wir unseren Kunden unsere Services (Predictive Analytics, Dashboard oder Techniker Dispatch Service, bevor der Fehler auftritt) bereitstellen.<\/li>
- Wettbewerbsvorteil <\/strong>\u2014 Die PdM-L\u00f6sung von Faststream Technologies hat die F\u00e4higkeit, neue Entscheidungsregeln zu integrieren und die Anpassung an verschiedene Arten von Industriemaschinen stellt eine gro\u00dfe und starke Herausforderung f\u00fcr die Wettbewerber auf dem Markt dar.<\/li>
- Erh\u00f6hte Sicherheit<\/strong> \u2014 Mit den richtigen Tools, der richtigen Strategie und riesigen Daten wird die verborgene Herausforderung der Sicherheit der Arbeitnehmer gestellt. Mit den leistungsstarken Machine Learning und Ai-Algorithmen ist eine fr\u00fchzeitige Erkennung eines Ger\u00e4teausfalls h\u00f6chst m\u00f6glich. Diese Sicherheitsfunktion von Faststream-Technologien<\/a> erm\u00f6glicht es, den Arbeitern eine sichere Umgebung zu bieten.<\/li><\/ul>\n\n\n\n
- Erh\u00f6hte Effizienz und Produktivit\u00e4t \u2014<\/strong> Mit kontinuierlicher \u00dcberwachung in Echtzeit bietet es die M\u00f6glichkeit einer gesteigerten Produkteffizienz zur Optimierung der Wartungskosten. Zusammen mit der KI-Technologie erm\u00f6glicht es eine Ursachenanalyse, um den Fehler im Voraus vorherzusagen. Mit der gesteigerten Produktivit\u00e4t bringt es Kundenzufriedenheit.<\/li>
- Reduzierte Wartungszeit \u2014 <\/strong>PDm hilft, 20% bis 50% der zeitbasierten Wartungsroutine zu eliminieren und reduziert die Wartungskosten um 5% – 10%. Faststream Tech bietet Fern- und Offline-PDM-Dienste, die den Gesamtaufwand f\u00fcr Wartungsaufgaben reduzieren.<\/li>
- Vorbeugende Wartung: <\/strong>Dieser Ansatz basiert auf Zeit- und Nutzungsausl\u00f6sern, um die Lebensdauer industrieller Anlagen zu erh\u00f6hen. Es ist eine routinem\u00e4\u00dfige Instandhaltungsstrategie, die zwischen den vorgegebenen Zeitintervallen geplant ist.<\/li>