Wie Digital Twins bei Predictive Maintenance unterstützen
Um die Langlebigkeit aller Maschinen und Werkzeuge im Instandhaltungskontext zu gewährleisten, ist eine reibungslose Instandhaltung notwendig. Dabei geht es in vielen Unternehmen noch darum, auf Reparaturfälle schnell zu reagieren, wenn bereits ein Schaden entstanden ist. Inwiefern Digital Twins im Rahmen von Predictive Maintenance dabei helfen können, Reparaturfälle im Voraus abzuschätzen, erfahren Sie in diesem Beitrag.
Was ist Predicitive Maintenance?
Predictive Maintenance bedeutet „vorausschauende Wartung“ und ist eine Methode der Instandhaltung, bei der Unternehmen Daten bzw. Informationen aus verschiedenen Unternehmensbereichen nutzen. Bei der Datenerfassung führt das System eine Betrachtung aller Einflussfaktoren auf das untersuchte Werkzeug in Echtzeit durch, um jederzeit einen aktuellen Zustand der Werkzeuge zu erhalten. Ziel dabei ist es, den Zeitpunkt zukünftiger Reparaturfälle im Voraus abzuschätzen und unerwartete Reparaturfälle möglichst zu vermeiden.
Was sind Digital Twins?
Digitale Zwillinge bzw. Digital Twins sind Repräsentationen sämtlicher Objekte, Ressourcen und Umgebungen im Unternehmen und das Ergebnis einer aufwändigen Datenanreicherung. Hierbei helfen physische Komponenten, wie z. B. IoT-Sensoren, Daten aus dem gesamten Lebenszyklus des Objekts zu sammeln und in das Modell einzuspeisen. Der Prozess ist kontinuierlich, da diese Elemente ebenfalls aktuelle Daten in Echtzeit an den digitalen Zwilling übertragen. Auf diese Weise ist der Zwilling immer in einen genau aufgezeichneten Kontext eingeordnet.
Digital Twins für die Predicitve Maintenance
Sowohl bei der reaktiven als auch bei der präventiven Instandhaltung besteht die Gefahr von Produktionsausfällen oder Ressourcenverschwendung. Unternehmen müssen daher den idealen Zeitpunkt finden, zu dem Mitarbeiter die Instandhaltung durchführen können. Hier liefern physikalische Simulationsmodelle erste Anhaltspunkte, mit denen Anwender einen Reparaturfall vorhersagen können.
Diese weisen jedoch häufig Lücken auf, wenn das Modell nicht regelmäßig aktualisiert wird oder der Lebenszyklus nicht von der ersten Minute an betrachtet wird. Schon kleine Ungenauigkeiten in der Datenlage, können zu Veränderungen in der Simulation führen. Auf diese Weise differenziert sich die digitale Nachbildung vom Objekt im Unternehmen. Dies ist vor allem über längere Zeiträume problematisch, da sich kleine Ungenauigkeiten summieren und zu deutlich anderen Ergebnissen führen.
Daher sind genauere Untersuchungs- oder Simulationsobjekte wie digitale Zwillinge zur Darstellung der physischen Objekte erforderlich, die sich automatisch aktualisieren. Die daraus resultierenden Ergebnisse liefern genaue Anhaltspunkte für die Abschätzung der Restlebensdauer aller Komponenten. Dabei können Sie die Betrachtung der jeweiligen Objekte bei der Nutzung digitaler Zwillinge mit einem digitalen Spiegelbild vergleichen.
Darüber hinaus findet diese Methode in einem breiten Kontext und in Beziehung zu anderen Elementen des Prozesses statt. Schon nach einiger Zeit zeichnen sich aus den Ergebnissen dieser Methode Muster im Auftreten von Reparaturfällen oder Ausfällen ab, die auf zukünftige Zeiträume übertragbar sind. Auf diese Weise können Unternehmen den Zeitpunkt von Störfällen genauer bestimmen.
Vorteile des Einsatzes von Digital Twins in der vorausschauenden Wartung
Neben den Vorteilen, die sich aus dem Einsatz von Predictive Maintenance ergeben, wie z. B. einem reduzierten Wartungsaufwand, einer erhöhten Anlagenverfügbarkeit oder optimierten Durchlaufzeiten, können Unternehmen durch den Einsatz von digitalen Zwillingen die Produktivität dieses Prozesses um eine weitere Stufe erhöhen.
In erster Linie können sich Unternehmen hiermit einen genaueren Überblick über ihre Komponenten verschaffen. Auf dieser Grundlage haben sie ebenfalls die Möglichkeit, genaue Ausfallmuster zu erkennen und so zu einer präziseren und effizienteren Wartung beizutragen, die die Lebensdauer der Anlagen verlängert und die Produktivität steigert.
Fazit
Im Rahmen von Predictive Maintenance nutzen Unternehmen Daten aus verschiedenen Bereichen, um den Zustand von Werkzeugen vorherzusagen und auf unerwartete Ausfälle vorbereitet zu sein. Digitale Zwillinge können diesen Prozess unterstützen, indem sie alle Komponenten im Unternehmenskontext besser abbilden. Auf diese Weise können Unternehmen präzise Reparaturvorhersagen treffen und so die Lebensdauer und Produktivität ihrer Anlagen erhöhen.
Wenn Sie weitere Fragen zum Einsatz von digitalen Zwillingen in der Predictive Maintenance haben, dann kommen Sie gerne auf uns zu.
