Problemstellung:
In einem großen Industrieunternehmen kommt es häufig zu unerwarteten Ausfällen von Schlüsselmotoren in der Produktionslinie. Diese Ausfälle führen zu erheblichen Produktionsverzögerungen und hohen Reparaturkosten. Die Motoren sind zwar mit grundlegenden Überwachungssystemen ausgestattet, jedoch bieten diese keine ausreichenden Daten zur präventiven Wartung oder zur Vorhersage von Fehlern. Das Fehlen detaillierter Leistungsdaten erschwert es, die Ursachen für die Ausfälle zu identifizieren und proaktiv zu handeln.
Lösung: IoT-basiertes Monitoring-System
Implementierung:
- Integration von IoT-Sensoren: An den Schlüsselmotoren werden verschiedene IoT-Sensoren installiert, die kontinuierlich Daten zu Parametern wie Temperatur, Vibration, Geräuschpegel und Energieverbrauch sammeln.
- Datenübertragung und -analyse: Die Sensordaten werden in Echtzeit an eine zentrale Datenverarbeitungsplattform übertragen. Hier kommen fortschrittliche Analysewerkzeuge und maschinelles Lernen zum Einsatz, um Muster zu erkennen und potenzielle Probleme vorherzusagen.
- Benutzerinterface und Alarmierung: Ein Dashboard zeigt den aktuellen Status aller überwachten Motoren an. Bei Anomalien oder drohenden Ausfällen werden automatisch Benachrichtigungen an das Wartungsteam gesendet.
Ergebnis:
- Präventive Wartung: Durch die kontinuierliche Überwachung können Wartungsarbeiten geplant werden, bevor es zu Ausfällen kommt. Dies erhöht die Lebensdauer der Motoren und reduziert die Ausfallzeiten in der Produktion.
- Früherkennung von Problemen: Das System identifiziert ungewöhnliche Muster, die auf bevorstehende Probleme hindeuten. Dies ermöglicht es dem Wartungsteam, proaktiv einzugreifen, bevor ein Ausfall auftritt.
- Optimierte Betriebsabläufe: Langfristig trägt das System zur Optimierung der Betriebsabläufe bei, indem es eine stabilere Produktionsumgebung schafft und das Management ermöglicht, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.
Zusatznutzen:
- Energieeffizienz: Die Analyse der Betriebsdaten kann auch dazu beitragen, Bereiche zu identifizieren, in denen Energieeffizienz verbessert werden kann, was zu Kosteneinsparungen führt.
- Skalierbarkeit: Das System kann auf weitere Bereiche der Produktionsanlage ausgeweitet werden, um ein umfassendes Monitoring und eine Optimierung der Gesamtanlage zu ermöglichen.
