19. APRIL 2018

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Daten mit Potenzial


Condition Monitoring

Werden Daten zielgerichtet erhoben und analysiert, können weitreichende und bisher ungenutzte Potenziale bei Maschinen und Anlagen ausgeschöpft und damit nachhaltige Wettbewerbsvorteile erzielt werden.
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Im Bereich der Zustandsüberwachung entwickelt sich im Zuge der fortschreitenden Digitalisierung das klassische, produktnahe Condition Monitoring weiter und wird ergänzt durch datenbasierte Services. Diese ermöglichen nicht nur eine Zustandsüberwachung von ganzen Applikationen, Prozessen und Netzwerken, sondern eröffnen auch neue Wege der vorausschauenden Instandhaltung durch analytische Mustererkennung und Vorhersage von Maschinenverhalten.

Mit zunehmender Komplexität der Fertigungstechnologien steigen die Ansprüche an Wartung und Instandhaltung. Ein wesentlicher Erfolgsfaktor ist das optimale Timing: Wer zur richtigen Zeit die richtigen Entscheidungen trifft, ist im Vorteil. Dies gelingt allerdings nur, wenn ausreichend Transparenz geschaffen wird. Der Schlüssel dazu ist die enorme Datenmenge, die heutzutage in der Produktion anfällt, aber bisher kaum gewinnbringend genutzt wird. Genau hier setzen die datenbasierten Dienstleistungen an. Denn nur wenn Daten kontinuierlich erfasst, analysiert und zielgruppengerecht aufbereitet werden, können Experten auf dieser Basis zukünftige Entwicklungen errechnen und daraus die richtigen strategischen Entscheidungen ableiten.

Asset Analytics Service

Im Rahmen der Asset Analytics Services hebt Siemens das Condition Monitoring auf ein neues Level und unterstützt Industriebetriebe dabei, mittels Condition Monitoring noch mehr aus ihren Daten herauszuholen. Zunächst wird die Anlage sorgfältig überprüft und das Optimierungspotenzial offengelegt. Daraufhin wird der Standort im Zuge einer Modernisierung oder technischen Nachrüstung so vorbereitet, dass relevante Daten gesammelt und aufbereitet werden können. Dies lässt zum einen eine kontinuierliche, transparente und zuverlässige Zustandsüberwachung auf Basis von Echtzeit-Daten zu. Zum anderen eröffnen sich neue Wege für tiefer greifende Analysen, die eine Erkennung von Mustern und entsprechende Vorhersagen ermöglichen. Eventuell auftretende Störungen können vermieden werden, bevor sie überhaupt entstehen.


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IQ 02/2014
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