Prädiktive Instandhaltung oder Predictive Maintenance lernt von historischen und gegebenenfalls in Echtzeit verfügbaren instandhaltungsrelevanten Daten. Durch dies und durch die Prognose von zukünftigen Ereignissen kann die Frage „Was wird wann passieren?“ beantwortet werden.

Prädiktive Instandhaltungstechniken helfen somit bei der Bestimmung des Zustands von in Betrieb befindlichen Dingen. Sie helfen bei der Abschätzung, wann eine Wartung durchgeführt werden sollte. Dieser Ansatz verspricht Kosteneinsparungen gegenüber routinemäßigen oder zeitbasierten vorbeugenden Instandhaltungsstrategien, da Aufgaben nur dann ausgeführt werden, wenn dies gerechtfertigt ist. Daher wird diese Technik genutzt, um zustandsorientierte Instandhaltung durchzuführen, die gemäß Schätzungen des Verschlechterungszustands eines Gegenstands gemacht wird.

Im Workshop werden in Form eines Impulsvortrages der Ablauf und ein Auszug möglicher Methodiken aus dem Bereich Machine Learning präsentiert. In Form eines kurzen Einblicks in die Welt des Machine Learnings wird auf mögliche Showstopper und Hürden hingewiesen und der Einsatzbereich des Machine Learnings abgegrenzt. Darauffolgend werden gemeinsam mit den Teilnehmern Use-Cases in den Betrieben erarbeitet. Abschließend werden technische Umsetzungsmöglichkeiten zu den erarbeiteten Use-Cases präsentiert und weitere Schritte diskutiert.

Für weitere Informationen steht Ihnen gerne Frau Dr. Silvie Leeb zur Verfügung: s.leeb@coop-consulting.net