Kontext

Die vorausschauende Instandhaltung, auch als Predictive Maintenance bezeichnet, ist ein Ansatz zur Überwachung von Maschinen und technischen Anlagen. Ihr Ziel besteht darin, mögliche Störungen frühzeitig zu erkennen, bevor sie zu einem ungeplanten Stillstand führen. Dafür werden Betriebsdaten, Messwerte und Veränderungen im Maschinenverhalten ausgewertet.

In der traditionellen Instandhaltung werden Maschinen häufig nach einem festen Zeitplan gewartet oder erst repariert, wenn ein Defekt auftritt. Die vorausschauende Instandhaltung verfolgt einen anderen Ansatz. Sie untersucht den tatsächlichen Zustand einer Anlage und nutzt erkennbare Veränderungen, um den möglichen Wartungsbedarf besser einzuschätzen.

Dieses Konzept entwickelte sich aus der industriellen Zustandsüberwachung und der zunehmenden Digitalisierung von Produktionsanlagen. Mit modernen Sensoren, vernetzten Steuerungen und leistungsfähiger Datenverarbeitung können Unternehmen heute mehr Informationen über ihre Maschinen sammeln als früher.

Bedeutung

Warum die frühzeitige Erkennung von Maschinenausfällen wichtig ist

Maschinen werden in zahlreichen Bereichen eingesetzt, darunter die Automobilproduktion, die Lebensmittelverarbeitung, die Landwirtschaft, die Energieversorgung und die Logistik. Ein unerwarteter Ausfall kann Produktionsabläufe unterbrechen, Liefertermine verzögern und zusätzliche Reparaturarbeiten erforderlich machen.

Die frühzeitige Erkennung von Problemen hilft dabei, technische Veränderungen rechtzeitig zu untersuchen. Wenn beispielsweise ein Motor ungewöhnlich vibriert oder ein Lager höhere Temperaturen erreicht, können diese Beobachtungen auf einen möglichen Verschleiß hinweisen.

Die vorausschauende Instandhaltung kann verschiedene Probleme unterstützen:

• Ungeplante Maschinenstillstände lassen sich durch rechtzeitige Untersuchungen möglicherweise reduzieren.

• Verschleißteile können anhand ihres Zustands überwacht werden.

• Wartungsarbeiten lassen sich besser in Produktionsabläufe einplanen.

• Technische Auffälligkeiten können dokumentiert und miteinander verglichen werden.

• Ersatzteile und Personal können entsprechend dem erwarteten Wartungsbedarf eingeplant werden.

Die Methode ist für große Produktionsbetriebe ebenso relevant wie für kleinere Unternehmen mit einzelnen wichtigen Maschinen. Ihr Nutzen hängt davon ab, wie kritisch eine Anlage für den Betrieb ist, welche Daten verfügbar sind und wie zuverlässig Warnsignale ausgewertet werden.

Welche Maschinen überwacht werden können

Die vorausschauende Instandhaltung eignet sich besonders für Anlagen, bei denen sich Verschleiß oder technische Störungen durch messbare Veränderungen bemerkbar machen. Dazu gehören Elektromotoren, Pumpen, Kompressoren, Förderbänder, Hydrauliksysteme, CNC-Maschinen und industrielle Roboter.

Bei einer Wasserpumpe können beispielsweise Veränderungen des Drucks, der Temperatur oder der Vibration auf ein Problem hindeuten. Bei einem Förderband können ungewöhnliche Geräusche, erhöhte Lagertemperaturen oder Veränderungen des Energieverbrauchs Hinweise auf mechanische Schwierigkeiten geben.

Nicht jede Maschine benötigt dieselbe Überwachungsmethode. Die Auswahl hängt unter anderem von der Bauart, den Betriebsbedingungen, der Ausfallwahrscheinlichkeit und den Folgen eines Stillstands ab.

Neuere Entwicklungen

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen

Die zunehmende Nutzung künstlicher Intelligenz verändert die Auswertung industrieller Betriebsdaten. Systeme für maschinelles Lernen können historische Messwerte mit aktuellen Daten vergleichen und Muster erkennen, die auf Veränderungen im Maschinenzustand hinweisen.

Dabei werden beispielsweise Schwingungen, Temperaturen, elektrische Ströme und Betriebszyklen untersucht. Wenn die aktuellen Messwerte deutlich von den üblichen Mustern abweichen, kann das System eine Warnung ausgeben.

Solche Verfahren benötigen geeignete Daten und eine sorgfältige Bewertung. Unvollständige Messreihen, veränderte Produktionsbedingungen oder falsch konfigurierte Sensoren können die Ergebnisse beeinträchtigen. Eine Warnung ist deshalb ein Hinweis zur Überprüfung und keine sichere Vorhersage eines bestimmten Defekts.

Vernetzte Sensoren und industrielle Datenplattformen

Vernetzte Sensoren ermöglichen es, Maschinenzustände kontinuierlich oder in festgelegten Abständen zu erfassen. Die Messwerte können über industrielle Netzwerke an lokale Rechner oder zentrale Datenplattformen übertragen werden.

Seit 2024 stehen in vielen industriellen Digitalisierungsprojekten die Verbindung unterschiedlicher Datenquellen, die bessere Nutzung vorhandener Maschinendaten und die Integration von Analyseverfahren stärker im Mittelpunkt. Auch digitale Zwillinge gewinnen an Bedeutung. Sie bilden ausgewählte Eigenschaften einer realen Anlage digital ab und ermöglichen es, Betriebszustände zu untersuchen oder verschiedene Szenarien zu simulieren.

Ein weiterer Trend ist die Verarbeitung von Daten direkt an der Maschine. Bei diesem sogenannten Edge Computing können bestimmte Analysen lokal stattfinden, sodass nicht jede Messung an ein entferntes Rechenzentrum übertragen werden muss.

Cybersicherheit und zuverlässige Daten

Mit der zunehmenden Vernetzung industrieller Anlagen wächst auch die Bedeutung der Cybersicherheit. Unbefugte Zugriffe, manipulierte Messwerte oder unterbrochene Datenverbindungen können die Überwachung beeinträchtigen.

Unternehmen berücksichtigen deshalb zunehmend Zugriffskontrollen, Netzwerksegmentierung, sichere Softwareaktualisierungen und eine nachvollziehbare Verwaltung von Daten. Die technische Überwachung muss sowohl zuverlässige Messergebnisse als auch einen angemessenen Schutz der Produktionssysteme berücksichtigen.

Gesetze und Richtlinien

Europäische Vorschriften für Maschinen und Anlagen

In Deutschland wird die vorausschauende Instandhaltung durch verschiedene Vorschriften beeinflusst, die Maschinensicherheit, Arbeitsschutz und den sicheren Betrieb technischer Anlagen betreffen. Welche Anforderungen gelten, hängt von der jeweiligen Anlage, ihrer Verwendung und den möglichen Gefährdungen ab.

Die Maschinenverordnung (EU) 2023/1230 enthält Anforderungen an die Sicherheit von Maschinen und gilt grundsätzlich ab dem 20. Januar 2027. Bis dahin ist für viele Maschinen weiterhin die bisherige Maschinenrichtlinie 2006/42/EG maßgeblich, soweit sie auf den jeweiligen Sachverhalt anwendbar ist.

Für den Betrieb von Arbeitsmitteln sind außerdem die deutsche Betriebssicherheitsverordnung und die einschlägigen technischen Regeln relevant. Sie betreffen unter anderem die sichere Verwendung, die Gefährdungsbeurteilung und erforderliche Prüfungen. Eine digitale Zustandsüberwachung ersetzt vorgeschriebene Prüfungen oder andere Sicherheitsmaßnahmen nicht automatisch.

Datenschutz, KI und Cybersicherheit

Wenn eine industrielle Überwachungsplattform personenbezogene Daten verarbeitet, können die Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung relevant werden. Bei reinen Maschinendaten ohne Personenbezug steht dagegen nicht automatisch der Datenschutz im Mittelpunkt.

Der europäische Rechtsrahmen für künstliche Intelligenz kann abhängig von der konkreten Anwendung zusätzliche Anforderungen mit sich bringen. Auch die europäische NIS2-Richtlinie und ihre nationale Umsetzung können für bestimmte Unternehmen und Einrichtungen relevant sein, insbesondere im Hinblick auf Cybersicherheit und Risikomanagement.

Unternehmen müssen deshalb prüfen, welche Vorschriften tatsächlich für ihren Betrieb gelten. Die bloße Einführung einer Software zur Zustandsüberwachung führt nicht dazu, dass sämtliche gesetzlichen Anforderungen automatisch erfüllt werden.

Werkzeuge und Informationsquellen

Sensoren und Messgeräte

Sensoren bilden eine wichtige Grundlage für die vorausschauende Instandhaltung. Sie erfassen unterschiedliche Eigenschaften einer Maschine und liefern Daten für die spätere Auswertung.

Typische Werkzeuge sind:

• Schwingungssensoren zur Untersuchung mechanischer Unregelmäßigkeiten.

• Temperatursensoren zur Erkennung ungewöhnlicher Wärmeentwicklung.

• Drucksensoren zur Überwachung hydraulischer und pneumatischer Systeme.

• Strommessgeräte zur Untersuchung elektrischer Belastungen.

• Akustische Sensoren zur Erfassung auffälliger Geräusche.

• Ölanalysegeräte zur Untersuchung von Verunreinigungen und Verschleißpartikeln.

Die Messergebnisse müssen im Zusammenhang mit der jeweiligen Maschine betrachtet werden. Eine hohe Temperatur kann beispielsweise auf einen Defekt hinweisen, aber auch durch eine höhere Belastung oder veränderte Umgebungsbedingungen entstehen.

Software und Datenanalyse

Software für die Zustandsüberwachung sammelt Messwerte, stellt Trends dar und kann bei auffälligen Veränderungen Warnungen ausgeben. Häufig werden solche Funktionen mit Wartungsmanagementsystemen verbunden, damit technische Auffälligkeiten dokumentiert und spätere Maßnahmen nachvollzogen werden können.

Für einfache Anwendungen können Tabellenprogramme zur Aufzeichnung von Temperaturwerten, Betriebsstunden und Wartungsereignissen ausreichen. Bei komplexeren Anlagen kommen spezialisierte Plattformen für industrielle Datenanalyse, Sensorüberwachung und maschinelles Lernen infrage.

Hilfreiche Informationsquellen sind die folgenden Einrichtungen und Normungsorganisationen:

• DIN: Informationen zu deutschen und europäischen Normen für Instandhaltung und Maschinensicherheit.

• VDI: Technische Richtlinien und Fachinformationen zur industriellen Instandhaltung.

• Deutsche Gesetzliche Unfallversicherung (DGUV): Informationen zur sicheren Verwendung von Arbeitsmitteln.

• Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA): Erläuterungen zu Arbeitsschutz und Betriebssicherheit.

• Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI): Informationen zur Absicherung digitaler Systeme und industrieller Netzwerke.

Vergleich verschiedener Instandhaltungsansätze

Die vorausschauende Instandhaltung ist eine von mehreren Methoden, mit denen Unternehmen den technischen Zustand ihrer Anlagen erhalten. Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Unterschiede.

Die Ansätze können innerhalb eines Unternehmens kombiniert werden. Sicherheitskritische Komponenten können beispielsweise nach verbindlichen Intervallen geprüft werden, während andere Maschinen zusätzlich durch Sensoren überwacht werden.

Häufig gestellte Fragen

Was bedeutet vorausschauende Instandhaltung?

Vorausschauende Instandhaltung bezeichnet eine Methode, bei der Maschinendaten ausgewertet werden, um mögliche Störungen frühzeitig zu erkennen und den zukünftigen Wartungsbedarf einzuschätzen.

Wie erkennt Predictive Maintenance mögliche Maschinenausfälle?

Predictive Maintenance untersucht beispielsweise Vibrationen, Temperaturen, Druckwerte, elektrische Ströme und historische Betriebsdaten. Auffällige Veränderungen können auf Verschleiß oder technische Probleme hinweisen.

Welche Sensoren werden für die vorausschauende Instandhaltung benötigt?

Die Auswahl hängt von der Maschine ab. Häufig kommen Vibrationssensoren, Temperatursensoren, Drucksensoren und elektrische Messgeräte zum Einsatz. Bei bestimmten Anlagen sind außerdem akustische Messungen oder Ölanalysen sinnvoll.

Welche Rolle spielt künstliche Intelligenz bei der Maschinenüberwachung?

Künstliche Intelligenz kann große Datenmengen analysieren und Muster erkennen, die auf ungewöhnliche Betriebszustände hindeuten. Die Ergebnisse hängen von der Qualität der Daten und der Eignung des verwendeten Modells ab.

Ersetzt vorausschauende Instandhaltung die regelmäßige Wartung?

Nein. Die Zustandsüberwachung ergänzt bestehende Wartungsmaßnahmen, vorgeschriebene Prüfungen und Sicherheitskontrollen. Welche Maßnahmen erforderlich sind, richtet sich nach den technischen Bedingungen und den geltenden Vorschriften.

Fazit

Die vorausschauende Instandhaltung nutzt Sensordaten, digitale Überwachung und Datenanalyse, um Veränderungen im Zustand von Maschinen frühzeitig sichtbar zu machen. Künstliche Intelligenz und vernetzte Systeme erweitern die Möglichkeiten zur Untersuchung solcher Veränderungen, bringen aber auch Anforderungen an Datenqualität und Cybersicherheit mit sich. Gesetzliche Vorgaben zu Maschinensicherheit und Arbeitsschutz bleiben unabhängig von der eingesetzten Technologie relevant. Die tatsächlichen Ergebnisse hängen von der jeweiligen Anlage, den verfügbaren Informationen und der fachgerechten Bewertung der Messwerte ab.