Predictive Maintenance basiert auf der fortlaufenden Analyse des Zustands von Komponenten während des Betriebs direkt an der Maschine. Eine Software für vorausschauende Wartung erfasst über vernetzte Technologie wie Sensoren verschiedene Daten und erkennt intelligent potenzielle Ausfälle einzelner Teile frühzeitig. Auf diese Weise wird die Wartung immer auf den tatsächlichen Zustand der Maschine abgestimmt und nicht anhand von routinemäßigen oder zeitbasierten Intervallen durchgeführt. Produktionssysteme organisieren sich selbst und signalisieren eigenständig, wenn Wartungsbedarf besteht. So kann der Mensch sich darauf konzentrieren, Probleme zu lösen, anstatt Zeit mit einer detaillierten Analyse zu verschwenden. Predictive Maintenance stellt eine optimierte Betriebsweise von Maschinen sicher.

Experten schätzen, dass durch eine konsequente Anwendung von IoT (Internet of Things) und Big Data, darunter auch Predictive Maintenance, bis zu 70 % aller ungeplanten Maschinen- und Anlagen-Ausfälle vermieden werden können. Durch eine optimierte Zeitplanung für Wartungsarbeiten und den Einsatz von Technikern können zudem etwa ein Drittel der aktuellen Zeit- und Arbeitsaufwände eingespart werden. Langfristig führt die verbesserte Planung und Optimierung der Wartungsintervalle auch zu einer Verlängerung der Lebensdauer der Maschinen und Anlagen. Die Potenziale und der Mehrwert sind folglich äußerst signifikant.

Eine generische Lösung, die für alle Arten von Produktionslinien geeignet ist, existiert nicht und wird es auch nicht geben. Der Grad des Einsatzes von Sensorik, künstlicher Intelligenz und Big Data-Technologien variiert stark je nach den spezifischen Anforderungen jedes Elektronikbetriebs. Die Verdienstmöglichkeiten von Predictive Maintenance sind nicht in allen Fällen und für alle Komponenten rentabel.

Es steht außer Frage, dass in einer zunehmend flexibleren Fertigung und immer enger verknüpften Lieferkette die Maximierung der Verfügbarkeit und die Anpassung der Instandhaltung an die Anforderungen der Produktion von großer Bedeutung ist. Bei der Auswahl eines Systems ist daher Offenheit von entscheidender Bedeutung. Modular aufgebaute und schrittweise erweiterbare Lösungen wie das ASM Factory Equipment Center ermöglichen es den Benutzern, ihren eigenen Weg zur integrierten Smart Factory und zur vorausschauenden Instandhaltung in ihrem eigenen Tempo und entsprechend ihren Bedürfnissen zu gehen.

Der vorausschauende Ansatz der „Predictive Maintenance“ ermöglicht es, Wartungen erst durchzuführen, wenn sie tatsächlich notwendig sind und dabei gleichzeitig Auswirkungen auf die laufende Produktion sowie den Personal- und Materialaufwand minimiert werden. Hierbei erfolgt die Analyse von Trends aus Sensordaten der Maschinen mittels „Condition Monitoring“. Durch diese Methode können mögliche Störungen bereits im Voraus vorhergesagt und somit eine bedarfsgerechte Wartung durchgeführt werden.

Die Instandhaltungsintervalle, die von den Herstellern vorgegeben werden, berücksichtigen in der Regel nicht die tatsächliche Belastung und Nutzung der Maschinen durch den Kunden. Folglich wird die Wartung oft unnötigerweise zu früh durchgeführt. Es ist ideal, die Wartung auf Grundlage der Belastung, Leistung und des Zustands der Maschinen durchzuführen. Das Condition Monitoring ermöglicht dies und führt nicht nur zu einer optimierten Wartungszeitplanung und erhöhten Maschinenverfügbarkeit, sondern trägt auch signifikant zu einer Verbesserung der Qualität und höheren Erträgen bei.