Wissen Sie, wann Ihre Maschinen das nächste mal stillstehen?
Predictive Maintenance
Eine Maschine macht Probleme. Die Produktion kommt zum Stillstand. Finden die Techniker rechtzeitig die Ursache, um den Zeitplan für den Auftrag einhalten zu können?
Vorausschauende Wartung ist der Schlüssel zur optimierten Produktionsplanung.
Das Chaos beherrschen - ein Ding der Unmöglichkeit?
Ausfälle sind kostenintensiv
Ungeplante Maschinenstillstände verursachen nicht nur Stress, sie kosten meistens auch richtig viel Geld. Besonders für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) im industriellen Sektor können die hohen Kosten, die aus unerwarteten Maschinenausfälle resultieren, schnell zu großen Problemen führen.
Umso wichtiger sind präventive Schritte, um Ausfälle zu verhindern und die Produktionsplanung verlässlicher zu machen.
Predictive Maintenance lässt die Produktion transparenter werden und birgt ein großes Potenzial für Einsparungen.
Reaktionen auf unsere Lösung
Nicht immer können wir unsere Kunden und Interessenten öffentlich benennen - doch die Reaktionen auf unseren Predictive Maintenance Ansatz möchten wir Ihnen nicht vorenthalten.
"Ich muss ganz ehrlich sagen: So etwas habe ich noch nicht gesehen."
Technische Leitung
Hersteller Spezialgetriebe
"Der theoretische Ansatz ist super, und auch die praktische Umsetzung gefällt! Ist nichts aus dem Labor, und man merkt einfach, dass man es mit echten Praktikern zu tun hat!"
Service Leitung
Anlagenbauer Rohrbearbeitung
"Dieses Tool könnte uns einen klaren Wettbewerbsvorteil bieten."
Entwicklungsleitung
Komponentenhersteller
"Ich weiß nicht, wie es euch geht, aber ich muss sagen, ich bin begeistert! Ich bin richtig beeindruckt."
Leitung Konstruktion
Hersteller Ventiltechnologie
"Uns als Techniker haben Sie bereits überzeugt, jetzt müssen wir nur noch unsere Geschäftsführung überzeugen."
Technische Leitung
Hersteller Spezialmaschinenbau
"Ich muss zugeben, ich bin überwältigt."
Entwicklungsleitung
Komponentenhersteller
So sind Sie der Maschine immer einen Schritt voraus
Was bringt Predictive Maintenance?
Das Prinzip von Predictive Maintenance ist simpel: Kritischer Verschleiß an Maschinenteilen wird rechtzeitig vorausgesagt, um Fehlfunktionen, schwerwiegende Schäden und Ausfälle zu vermeiden. Die Vorteile, die sich daraus ergeben, sind einfach unschlagbar.
Durch die frühzeitige Erkennung von Fehlerindizien lässt sich kritischer Verschleiß an Maschinenteilen vorhersagen, noch bevor diese überhaupt deutlich erkennbar werden müssen.
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Häufig gestellte Fragen - FAQs
Ist das nicht etwas übervorsichtig? Warum etwas reparieren, das noch gar nicht kaputt ist?
Nein, denn bereits im verschlissenen Zustand ist es möglich, dass durch die Inbetriebnahme der Maschine Fehler in der Produktqualität, sowie kleinere Schäden an davor noch einwandfreien Teilen entstehen. Innerhalb kürzester Zeit kann sich so der Gesamtzustand der Maschine rapide verschlechtern. Dadurch sind oft aufwändigere Reparaturen nötig. Das Ergebnis: Weitere Mehrkosten durch die Maschinenreparatur per se und lange Stillstandszeiten.
Was unterscheidet Predictive Maintenance von klassischer Wartungsplanung?
Bei der klassischen Wartungsplanung werden Wartungsarbeiten nach einem festgelegten Zeitplan durchgeführt, unabhängig vom tatsächlichen Zustand des Geräts oder der Anlage. Bei Predictive Maintenance hingegen werden Wartungsarbeiten basierend auf Echtzeitdaten und Analysen durchgeführt, die den aktuellen Zustand des Geräts oder der Anlage berücksichtigen. Dadurch können Wartungen genau dann durchgeführt werden, wenn sie auch wirklich notwendig sind.
Für welche Maschinen lohnt sich ein Predictive Maintenance Ansatz überhaupt?
Dieses Wartungskonzept lohnt sich vor allem bei teuren und komplexen Maschinen. Denn hier sind Folgeschäden (durch die Inbetriebnahme bei Verschleiß) und ungeplante Stillstände besonders unwirtschaftlich.
Interesse an Predictive Maintenance?
Vorausschauende Wartung ist eine spannendes Zusatzfunktion für den Maschinen- und Anlagenbau. Schaffen Sie attraktive Services für Ihre Kunden und heben Sie sich von der Konkurrenz ab.
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