Präventive Wartung und IoT: das Erfolgsrezept

05/08/2026
14:31

Lesezeit : 2 min

Lucie Monnot

Content Marketing Manager

Um die Ausfallzeiten von Produktionsanlagen zu minimieren, setzen Industrie-4.0-Unternehmen auf prädiktive Instandhaltung. Dabei geht es darum, Ausfälle vorherzusagen, um Wartungseingriffe zum richtigen Zeitpunkt und in kurzer Zeit durchzuführen. Um die Effizienz eines solchen Ansatzes zu maximieren, muss eine GMAO-Lösung mit dem IoT gekoppelt werden.

Was ist präventive Wartung und IoT?

Präventive Wartung und das Internet der Dinge (IoT) sind moderne Ansätze zur Verbesserung des Anlagenmanagements, zur Antizipation von Ausfällen sowie zur Optimierung von Produktivität und Kostenreduktion.

Was ist präventive Wartung?

Präventive Wartung besteht darin, regelmäßige Eingriffe an Anlagen durchzuführen, bevor ein Ausfall eintritt. Sie basiert auf vordefinierten Wartungskalendern oder Nutzungsschwellenwerten. Das Ziel ist die Reduzierung von Ausfällen, die Optimierung der Anlagenlebensdauer und die Minimierung ungeplanter Betriebsunterbrechungen.

Was ist IoT?

Das Internet der Dinge (IoT) bezeichnet die Gesamtheit vernetzter Objekte, die Daten über das Internet erfassen und übertragen können. Im Bereich der Instandhaltung ermöglicht das IoT die Echtzeit-Überwachung des Anlagenzustands mithilfe von Sensoren. Diese Daten erleichtern Entscheidungen wie die Einführung einer zustandsorientierten Instandhaltung und ermöglichen es, Ausfälle zu antizipieren, bevor sie eintreten.

Die Rolle des Internets der Dinge in der Instandhaltung

Immer mehr Industrien statten ihre Maschinen mit physischen Sensoren aus, die mit einer Software auf stationären oder mobilen Endgeräten verbunden sind. Dieses System ermöglicht die Erfassung enormer Datenmengen in Echtzeit, und Big Data erleichtert deren Verarbeitung.

Im Bereich der Instandhaltung ermöglichen diese von einem GMAO-Tool analysierten Informationen die kontinuierliche Überwachung des Maschinenbetriebs und – auf Grundlage bestimmter Parameter – die präzise Vorhersage von Ausfällen. Diese auf eine Anomalie hindeutenden Parameter können betreffen:

Temperatur oder Druck,
Vibrationen,
Energieverbrauch,
Drehzahl,
Produktionsrate,
usw.

Die Teams können dann die notwendigen Reparaturen durchführen. Da die Ursache des Problems genau bekannt ist, verläuft der Eingriff schnell. Es werden keine überflüssigen Maßnahmen durchgeführt, die unnötige Kosten verursachen, und die Maschinenstillstandzeiten werden auf ein Minimum reduziert. Diese Instandhaltungslösung steigert die Gesamtproduktivität und erhält die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens. Sie ist damit weitaus vorteilhafter als korrektive und präventive Ansätze.

Das Internet der Dinge (IoT) und das Instandhaltungsmanagementsystem (CMMS) für den Übergang zur vorausschauenden Instandhaltung

Historisch gesehen griffen Wartungstechniker erst dann ein, wenn eine Maschine ausgefallen war. Diese Reparaturen führten jedoch zu langen Stillstandzeiten, insbesondere bei fehlenden Ersatzteilen. Die präventive Instandhaltung hat diesen Ansatz abgelöst.

Eingriffe werden nun in einer vordefinierten Häufigkeit oder nach klar definierten Kriterien geplant. Das Ziel ist es, das Risiko von Fehlfunktionen oder Verschleiß der Anlage zu reduzieren. Der Ansatz basiert auf Erfahrungswerten und der Untersuchung ähnlicher Maschinen.
Bei der „prädiktiven“ Instandhaltung erfolgt die Wartung auf Grundlage von Prognosen. Von vernetzten Sensoren an den Geräten erfasste Parameter erleichtern das Erkennen und Beheben von Anomalien.
Diese Strategie verbessert die Teamorganisation und die Ersatzteilversorgung.
Außerdem vermeidet sie Kosten durch unnötige regelmäßige Eingriffe. Eine Studie des Beratungsunternehmens McKinsey zeigt, dass der prädiktive Ansatz das Wartungsbudget um 10 % bis 40 % senkt und die Anzahl der Ausfälle um 50 % reduziert. Er trägt damit zur Verlängerung der Maschinenlebensdauer bei.
In den kommenden Jahren wird der Einsatz künstlicher Intelligenz die Leistungsfähigkeit der Sensoren weiter steigern – so könnten diese beispielsweise den eigenen Betriebszustand „erkennen“.

Um jedoch die Instandhaltung zu optimieren, müssen die Sensoren mit einer GMAO-Lösung der neuesten Generation kombiniert werden, die Erfahrungsrückmeldungen und neue Nutzerbedürfnisse berücksichtigt.

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Prädiktive IoT-Instandhaltung einführen

Prädiktive IoT-Instandhaltung (Internet der Dinge) ermöglicht es, Anlagenausfälle durch Echtzeit-Datenanalyse zu antizipieren. Hier sind die wichtigsten Schritte zur Einführung:

Identifikation der Anlagen: Auswahl kritischer Anlagen zur Überwachung (Maschinen, Motoren usw.), bei denen ein Ausfall hohe Kosten oder Produktionsstopps verursachen könnte.
IoT-Sensoren: Installation vernetzter Sensoren, die Echtzeit-Daten wie Temperatur, Vibrationen, Druck oder Energieverbrauch erfassen. Diese Sensoren kommunizieren direkt mit einer Datenverwaltungsplattform.
Datenerfassung und -analyse: Nutzung einer IoT-Analyseplattform zur Zentralisierung und Auswertung der Daten mithilfe von Algorithmen, die Anomalien oder abnorme Trends in der Maschinenperformance erkennen.
Prädiktive Modelle und künstliche Intelligenz: Implementierung von Machine-Learning-Modellen, die Daten interpretieren, um zukünftige Ausfälle vorherzusagen. Diese Algorithmen basieren auf historischen Daten und aktuellen Betriebsbedingungen.
Automatisierte Maßnahmen und Alarme: Konfiguration von Echtzeit-Alarmen oder automatischen Maßnahmen bei Erkennung einer Anomalie oder eines Ausfallrisikos. Dies kann Benachrichtigungen an die Wartungsteams oder automatische Anpassungen der Maschinen umfassen.
Überwachung und kontinuierliche Verbesserung: Permanente Überwachung der Ergebnisse zur Anpassung der prädiktiven Modelle basierend auf Erfahrungsrückmeldungen und zur Optimierung der Wartungseingriffe.

Der Übergang zur prädiktiven IoT-Instandhaltung bringt jedoch auch einige Herausforderungen mit sich.

Die Herausforderungen der prädiktiven IoT-Instandhaltung

Prädiktive Instandhaltung über das Internet der Dinge (IoT) bietet zahlreiche Vorteile, ist aber auch mit wichtigen Herausforderungen verbunden:

Verwaltung massiver Datenmengen: IoT-Sensoren erfassen enorme Datenmengen. Deren Echtzeit-Verarbeitung erfordert leistungsfähige Infrastrukturen, um Informationen effizient zu analysieren.
Integrationskomplexität: Die Integration von IoT-Systemen in bestehende Infrastrukturen kann komplex sein, insbesondere wenn die Anlagen veraltet oder heterogen sind.
Implementierungskosten: Der Einsatz von IoT-Sensoren und zugehörigen Managementsystemen kann kostspielig sein, insbesondere für Unternehmen mit einem großen Anlagenpark.
Datensicherheit: IoT-Systeme sind anfällig für Cyberangriffe, was sensible Informationen und kritische Infrastrukturen gefährden kann.
Zuverlässigkeit der Prognosen: IoT-basierte Prognosemodelle benötigen eine Kalibrierungsphase, um präzise und zuverlässig zu werden. Ohne ausreichende Verlaufsdaten können Prognosen fehlerhaft sein.

Zusammenfassend lässt sich sagen: IoT-gestützte prädiktive Instandhaltung stellt eine echte Revolution für Industrien dar, die ihr Anlagenmanagement verbessern möchten. Dank Echtzeit-Überwachung und der von intelligenten Sensoren erfassten Daten lassen sich Ausfälle verhindern, Stillstandzeiten reduzieren und die Produktivität optimieren. Obwohl dieser Ansatz vielversprechend ist, erfordert er eine leistungsfähige Infrastruktur und eine durchdachte Integration, um die Herausforderungen bei der Verwaltung massiver Datenmengen und der Systemsicherheit zu meistern.

Häufig gestellte Fragen

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