Maschinen werden permanentüberwacht
2. VDMA-Kongress "Predictive Maintenance 4.0"
(PresseBox) - Wenn die Maschine nicht läuft, ärgert sich der Betreiber. Ausfallzeiten kosten Geld und Nerven ? deshalb spielt eine vorausschauende Wartung für viele Maschinennutzer eine immer wichtigere Rolle. Denn mit ?Predictive Maintenance? können unvorhergesehene Ausfälle vermieden und Produktionsengpässe reduziert oder sogar ganz ausgeschlossen werden. ?Instandhaltungs- und Servicekosten sinken, Fertigungsqualität und Planungssicherheit steigen. Im Ergebnis fallen auch die Gesamtbetriebskosten?, erläutert Peter-Michael Synek, Projektleiter Predictive Maintenance und stellvertretender Geschäftsführer des Fachverbandes Fluidtechnik im VDMA.
Für die Maschinenbauindustrie in Deutschland ist Predictive Maintenance daher zu einer Kernaufgabe geworden, die sich nahtlos in die vielfältigen Geschäftsstrategien zum Thema Industrie 4.0 einpassen lässt. Auf dem 2. VDMA-Kongress Predictive Maintenance 4.0 in Frankfurt wurde diese Entwicklung anschaulich gemacht. Mögliche Störungen und drohende Ausfälle von Maschinenkomponenten können durch eine permanente Zustandsüberwachung und Datenauswertung vermeiden werden. So lässt sich auch der optimale Wartungszeitpunkt planen. Möglich wird dies durch moderne Sensortechnik, intelligente Datenanalyse, digitale Vernetzung und Kommunikation der Maschinen, der Werkstücke und der Komponenten in der Industrie 4.0-Umgebung. ?Ein entscheidender Faktor hierfür ist die inzwischen vorhandene Möglichkeit, große Datenmengen durch Datamining zu erfassen und mithilfe leistungsfähiger Simulationsmodelle auszuwerten?, sagt der stellvertretende VDMA-Hauptgeschäftsführer Hartmut Rauen.
Gut 120 Teilnehmer des Kongresses diskutierten über Applikationen der vorausschauenden Fernwartung, Softwarelösungen sowie Zukunftsperspektiven für die Maschinenbauindustrie. Denn die vernetzte und digitale Produktion wird alle Betriebe gleichermaßen erfassen, ob Großkonzerne oder Mittelständler.
Die Trends hierzu stellte der VDMA zusammen mit der Unternehmensberatung Roland Berger mittels der Studie ?Predictive Maintenance? vor. Unternehmen müssen demnach auch im Industriegeschäft noch viel stärker aus der Perspektive ihrer Kunden denken und handeln. Das Verständnis und das Potential von Predictive Maintenance basiert auf den vier Werttreibern der Digitalisierung: Interkonnektivität, neue Datenquellen, Automation von Prozessen und neue Möglichkeiten der Service-Wertschöpfung. Der Kundennutzen von Predictive Maintenance-Systemen liegt sowohl in der Leistungssteigerung des Produktionssystems als auch in der Kostenreduzierung für Serviceaufwendungen.
?Predictive Maintenance? auf der Hannover Messe 2017
Gemeinsam mit der Industrie und der Deutschen Messe AG zeigt der VDMA die große Bedeutung von Predictive Maintenance auch auf der Hannover Messe. In der 2. Sonderausstellung Predictive Maintenance 4.0 präsentieren Unternehmen der Antriebs- und Fluidtechnik wie beispielsweise Aventics, Bosch Rexroth, Festo, Schaeffler, Schmalz, Argo Hytos, Hydac und ZF konkrete Lösungen und Strategien. Ergänzend werden Fachrundgänge angeboten, um das Thema auf den Firmenständen zu vertiefen. Fachvorträge runden im MDA-Forum das Informationsangebot zu Predictive Maintenance ab.
Haben Sie noch Fragen? Peter-Michael Synek, VDMA Fluidtechnik, Telefon 069 6603 1513, peter.synek(at)vdma.org, beantwortet sie gerne.
Der VDMA vertritt mehr als 3200 Mitgliedsunternehmen des mittelständisch geprägten Maschinen- und Anlagenbaus. Mit aktuell gut 1 Million Beschäftigten im Inland und einem Umsatz von 218 Milliarden Euro (2015) ist die Branche größter industrieller Arbeitgeber und einer der führenden deutschen Industriezweige insgesamt.
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Der VDMA vertritt mehr als 3200 Mitgliedsunternehmen des mittelständisch geprägten Maschinen- und Anlagenbaus. Mit aktuell gut 1 Million Beschäftigten im Inland und einem Umsatz von 218 Milliarden Euro (2015) ist die Branche größter industrieller Arbeitgeber und einer der führenden deutschen Industriezweige insgesamt.
Datum: 09.02.2017 - 10:03 Uhr
Sprache: Deutsch
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