Prädiktive Analyse von Anlagenausfällen“ 

Prädiktive Analyse von Anlagenausfällen: Übergang von der reaktiven Reparatur zum Anlagenmanagement

Durch die Einführung prädiktiver Analysen für Anlagenausfälle können ungeplante Ausfallzeiten um 40–50 % und die Wartungskosten im ersten Betriebsjahr um 25–30 % gesenkt werden. In unserer Praxis sehen wir, dass die meisten Industrieunternehmen in Russland und den GUS-Staaten immer noch nach dem Prinzip „Wir reparieren, wenn es kaputt ist“ oder nach einem starren Zeitplan arbeiten, der oft nicht dem tatsächlichen Zustand der Anlagen entspricht. Dies führt dazu, dass wartungsfähige Teile vorzeitig ausgetauscht werden und gerade in Momenten der Spitzenlast kritische Ausfälle auftreten. Predictive Analytics verändert dieses Paradigma, indem es Daten von Vibrations-, Temperatur- und Stromsensoren nutzt, um die verbleibende Lebensdauer von Knoten mit einer Genauigkeit von bis zu 90 % vorherzusagen. Wenn Sie eine Produktionsanlage betreiben, in der eine Stunde Ausfallzeit mehr kostet als das Monatsgehalt eines Ingenieurs, ist diese Technologie keine Option mehr und wird zur Überlebensfrage des Unternehmens.

Wir werden nicht abstrakt von „digitaler Transformation“ sprechen. Schauen wir uns die spezifischen mechanischen Prozesse, Signalverarbeitungsalgorithmen und Wirtschaftsmodelle an, die diesen Ansatz zu einem Arbeitsinstrument und nicht zu einem Marketingslogan machen. Die Erfahrung zeigt, dass ein erfolgreiches Projekt nicht mit dem Kauf teurer Software beginnt, sondern mit einer Prüfung kritischer Vermögenswerte und dem Verständnis der Physik ihrer Zerstörung.

Warum traditionelle MRO-Strategien in der modernen Wirtschaft scheitern

Das traditionelle Modell der zeitbasierten Wartung weist einen grundlegenden Fehler auf: Es geht davon aus, dass sich die Ausrüstung linear und vorhersehbar abnutzt. Tatsächlich ereignen sich 70 % der Ausfälle zufällig oder aufgrund von Betriebsbedingungen, die in einem Papierplan nicht berücksichtigt werden können. Wir sind auf einen Fall in einem Zementwerk gestoßen, bei dem Mühlengetriebe gemäß den Herstelleranweisungen streng alle 12 Monate ausgetauscht wurden. Beim Öffnen stellte sich heraus, dass 60 % der Lager noch eine Restlebensdauer von weiteren 8–10 Monaten Betrieb hatten. Das Werk verlor Millionen Rubel durch den Kauf von Ersatzteilen und die Bezahlung arbeitsintensiver Arbeiten zum Austausch noch funktionsfähiger Einheiten.

Andererseits eignet sich die Run-to-Failure-Strategie nur für unkritische Geräte mit geringen Sicherheitsmargen und geringen Wiederbeschaffungskosten. Für Turbinen, Kompressoren oder Hauptantriebe von Förderstrecken ist dieser Ansatz katastrophal. Einer unserer Kunden, ein Verpackungshersteller, verlor aufgrund eines Servoantriebsausfalls drei Produktionstage. Der Grund war trivial: Überhitzung der Wicklung durch Verschmutzung des Kühlers. Es wurde ein Temperatursensor installiert, der jedoch nur bei kritischen Überschreitungen der Norm funktionierte, wenn die Isolierung bereits begonnen hatte, sich zu verschlechtern. Ein Vorhersagesystem, das den Trend des Temperaturanstiegs im Zeitverlauf analysiert, hätte zwei Wochen vor dem Unfall eine Warnung ausgegeben.

Das Hauptproblem des reaktiven Ansatzes ist der Dominoeffekt. Der Ausfall einer Komponente führt häufig zu kaskadierenden Schäden an benachbarten Komponenten. Die Zerstörung des Lagerlaufrings führt zu einem Wellenschlag, wodurch die Dichtungen zerstört werden, Schmiermittel ausläuft und abrasiver Staub in den Mechanismus eindringt. Die Reparaturkosten steigen in diesem Fall exponentiell. Die prädiktive Analyse von Anlagenausfällen zielt darauf ab, einen Defekt bereits im Anfangsstadium zu erkennen, wenn seine Beseitigung nur minimale Ressourcen erfordert.

Statistiken bestätigen, dass sich die Umstellung auf eine zustandsbasierte Wartungsstrategie im Durchschnitt nach 14 bis 18 Monaten auszahlt. Es ist jedoch wichtig zu verstehen, dass die einfache Installation von Vibrationssensoren nicht ausreicht. Es wird ein Dateninterpretationssystem benötigt, das normale Prozessschwankungen von Anzeichen eines sich entwickelnden Defekts unterscheidet.

Ökonomisches Umsetzungsmodell

Die Effizienzberechnung basiert auf drei Indikatoren: Reduzierung der Ersatzteilkosten, Reduzierung der Arbeitskosten für das Reparaturpersonal und Vermeidung von Verlusten durch Ausfallzeiten. Wenn die Kosten für eine Stunde Ausfallzeit Ihrer Leitung 50.000 Rubel betragen, deckt die Vermeidung von nur zwei schweren Unfällen pro Jahr die Kosten des Überwachungs- und Analysesystems vollständig ab. Darüber hinaus wirkt sich die Verlängerung der Lebensdauer teurer Vermögenswerte um 20–30 % direkt auf die Bilanz und die Abschreibungspolitik des Unternehmens aus.

Technologie-Stack: von Sensoren bis zu digitalen Zwillingen

Die Architektur eines Predictive-Analytics-Systems besteht aus vier Ebenen, von denen jede für das Endergebnis entscheidend ist. Ein Fehler in irgendeiner Phase macht die gesamte Kette unbrauchbar. Beginnen wir mit der physischen Datenerfassungsschicht.

Ebene 1: Erfassung und Datenerfassung.Die Hauptinformationsquelle sind Vibrationssensoren (Beschleunigungsmesser), die direkt an den Lagergehäusen angebracht sind. Bei Geräten mit niedriger Drehzahl (weniger als 60 U/min) sind standardmäßige piezoelektrische Sensoren möglicherweise nicht effektiv; hierfür sind Geschwindigkeits- oder Wegsensoren erforderlich. Außerdem kommen Thermoelemente zur Temperaturregelung, Öldrucksensoren und Motorstromanalysatoren zum Einsatz. Eine wichtige Nuance: Die Abtastfrequenz muss dem Frequenzbereich entsprechen, in dem Fehler auftreten. Um Defekte an Wälzlagern zu erkennen, ist eine Spektralanalyse bis 10–20 kHz erforderlich, bei Rotorunwucht reicht 1 kHz. Für schwer zugängliche Bereiche empfehlen wir den Einsatz energieautarker Funksensoren, da die Verlegung von Kabeltrassen in einer bestehenden Produktionsanlage oft nicht möglich oder wirtschaftlich nicht sinnvoll ist.

Level 2: Industrielles Gateway und Datenübertragung.Rohdaten von Sensoren werden über Industrie-Gateways (Edge Gateways) mit den Protokollen OPC UA, Modbus TCP oder MQTT übertragen. Hier finden die primäre Rauschfilterung und Datenaggregation statt. Es ist wichtig sicherzustellen, dass die Zeit aller Geräte im Netzwerk synchronisiert ist, da sonst eine Korrelationsanalyse von Ereignissen unmöglich wird. Das Gateway muss über einen Speicherpuffer verfügen, um Daten zu speichern, wenn die Kommunikation mit dem Server unterbrochen wird, damit keine „blinden Flecken“ in der Gerätehistorie entstehen.

Ebene 3: Analyseplattform und maschinelles Lernen.Dies ist das „Gehirn“ des Systems. Es verwendet Fast-Fourier-Transformations-Algorithmen (FFT), um ein Signal vom Zeitbereich in den Frequenzbereich umzuwandeln. Im Frequenzspektrum sind die Signaturen spezifischer Defekte verborgen: Wellenrotationsgeschwindigkeit, Lagerkugeldurchgangsfrequenz, Zahneingriffsfrequenz. Moderne Systeme nutzen neuronale Netze, die auf tausenden Stunden Aufzeichnungen funktionierender und defekter Geräte trainiert wurden. Sie sind in der Lage, Anomalien zu erkennen, die nicht in den ISO 10816-Referenzen beschrieben sind. Beispielsweise kann der Algorithmus eine Änderung in der Form der Signalhüllkurve erkennen, die auf die Entwicklung eines Ermüdungsrisses hinweist, lange bevor offensichtliche Spitzen im Spektrum auftreten.

Ebene 4: Benutzeroberfläche und CMMS-Integration.Die Ergebnisse der Analyse sollten in Form einer konkreten Anfrage an das Wartungsmanagementsystem (CMMS) gesendet werden: „Ersetzen Sie das Lager an der P-102-Pumpe innerhalb von 14 Tagen.“ Ein Ingenieur sollte keine Zeit damit verschwenden, Rohdiagramme zu studieren. Das System sollte eine klare Empfehlung mit Angabe der Priorität und der vermuteten Ursache aussprechen.

Die Rolle digitaler Zwillinge

Für einen komplexen technologischen Prozess wird ein digitaler Zwilling erstellt – eine virtuelle Kopie der physischen Anlage. Es simuliert thermische und mechanische Prozesse in Echtzeit. Durch den Vergleich der Messwerte realer Sensoren mit den berechneten Werten des Modells können Abweichungen erkannt werden, die nicht durch mechanischen Verschleiß, sondern durch eine Verletzung des technologischen Regimes (z. B. Kavitation in der Pumpe aufgrund einer Änderung der Viskosität des Fördermediums) verursacht werden. Dies ermöglicht die Aufteilung der Verantwortung zwischen dem Bedienpersonal und dem Chefmechanikerdienst.

Diagnose typischer Mängel: ein praktischer Leitfaden für einen Ingenieur

Predictive Analytics ist nutzlos, wenn die Mitarbeiter die Physik der Prozesse nicht verstehen. Betrachten wir die vier häufigsten Arten von Defekten, die mit Methoden der vibroakustischen Analyse erfolgreich erkannt werden.

1. Unwucht des Rotors.Dies ist die häufigste Ursache für Vibrationen. Dies äußert sich in einem Anstieg der Amplitude bei Wellendrehzahl (1x U/min). In unserer Praxis haben wir Fälle gesehen, in denen nach dem Austausch des Motors die Vibration aufgrund einer schlechten Auswuchtung des Lüfterlaufrads beim Hersteller um das Dreifache anstieg. Durch die Unwucht werden die Lager zyklisch belastet, was zu deren beschleunigtem Verschleiß führt. Die Lösung ist das dynamische Auswuchten vor Ort, ohne die Anlage zu demontieren. Es ist wichtig zu bedenken: Unwucht kann nicht nur statisch, sondern auch vorübergehend sein, was die Installation von Sensoren in zwei Ebenen erfordert.

2. Wellenfehlausrichtung.Fehler beim Einbau von Kupplungen oder Fundamentsetzungen führen zu Fluchtungsfehlern. Im Spektrum äußert sich dies durch einen Anstieg der Harmonischen um das 2- und 3-fache der Drehzahl sowie durch das Auftreten hoher axialer Vibrationen. Wir sind auf einen Fall gestoßen, bei dem der jährliche Austausch von Kupplungen an einem Förderband das Problem ihrer ständigen Zerstörung nicht löste. Die Analyse ergab einen Winkelversatz von 2 Grad, der durch eine Rahmenverformung unter Last verursacht wurde. Nach dem Einbau der Ausgleichsdichtung erhöhte sich die Lebensdauer der Kupplungen von 3 Monaten auf 2 Jahre. Das Ignorieren einer Fehlausrichtung führt außerdem zu einer Überhitzung der Lager und einem Ausfall der Dichtungen.

3. Defekte an Wälzlagern.Dies ist die gefährlichste Art von Defekt, da die Entwicklung vom Anfangsstadium bis zur vollständigen Zerstörung mehrere Wochen bis mehrere Monate dauern kann. Im Frühstadium treten hochfrequente Impulse auf, die mit der Spektrum-Hüllkurvenmethode (Envelope Detection) erfasst werden. Fehlerhäufigkeiten (BPFO, BPFI, BSF, FTF) werden auf Basis der geometrischen Parameter des Lagers berechnet. Ein Fehler bei der Wahl des Lagers (z. B. die Verwendung eines normalen anstelle eines verstärkten für Vibrationsbedingungen) spiegelt sich sofort im Spektrum wider. Für die automatische Diagnose empfehlen wir, eine Datenbank mit den Frequenzeigenschaften aller eingebauten Lager zu führen.

4. Getriebedefekte.Verzahnungsverschleiß, Zahnausbrüche oder Eingriffsfehler erscheinen als Seitenstreifen um die Eingriffsfrequenz herum. Die Signalmodulation weist auf einen lokalen Defekt an einem bestimmten Zahn hin. In einem Fall in einer Zuckerfabrik erkannte das System drei Wochen vor dem Ausfall einen sich entwickelnden Zahnfehler im großen Zahnrad des Diffusorantriebs. Dadurch war es möglich, den Getriebewechsel während eines geplanten Stillstands zu planen und eine Zerstörung des Getriebegehäuses und der Welle zu vermeiden.

Umsetzungsalgorithmus: Schritt-für-Schritt-Strategie für ein Industrieunternehmen

Die Implementierung eines Predictive-Analytics-Systems ist ein organisatorisches Projekt und nicht nur ein Hardware-Kauf. Wir haben eine Methodik entwickelt, die Risiken minimiert und einen schnellen Start gewährleistet.

1. Prüfung der Anlagenkritikalität (RCM-Analyse).Sie können nicht alles auf einmal überwachen. Es ist notwendig, Geräte nach der RCM-Methodik (Reliability Centered Maintenance) zu klassifizieren. Wählen Sie Geräte der Klasse A, deren Abschaltung zum Stillstand der gesamten Anlage oder zur Sicherheit von Personen führen würde. Typischerweise sind dies 10–15 % der Gesamtflotte, sie verursachen jedoch 80 % der Risiken. Starten Sie Ihr Pilotprojekt mit diesen Einheiten. Der Fehler, den viele Unternehmen machen, besteht darin, die gesamte Anlage abzudecken, was Ressourcen verschwendet und die Erzielung des ersten Ergebnisses verzögert.
2. Auswahl der Messpunkte und Installation der Sensoren.Für jede ausgewählte Einheit wird der optimale Ort für die Installation der Sensoren ermittelt. Gemäß ISO 10816 müssen Messungen in drei Ebenen (horizontal, vertikal, axial) an den den Lagern am nächsten gelegenen Stützen durchgeführt werden. Die Montagefläche muss metallisch gereinigt sein und ein sicherer Kontakt muss gewährleistet sein. Der Einsatz von Magnethaltern ist nur für temporäre Messungen zulässig; Für eine kontinuierliche Überwachung ist eine Klebemontage oder das Einsetzen von Sensoren in das Gehäuse erforderlich. Überprüfen Sie die Zugänglichkeit der Punkte zur Wartung und zum Schutz der Kabel vor mechanischer Beschädigung.
3. Legen Sie Basiswerte und Schwellenwerte fest.Das System muss die „Norm“ kennen. Im Laufe von 2–4 Wochen werden Hintergrundinformationen zum Betrieb von Geräten in verschiedenen Technologiemodi gesammelt. Basierend auf diesen Daten werden dynamische Alarmschwellen gebildet. Statische Schwellenwerte (z. B. „Vibration nicht mehr als 4,5 mm/s“) führen bei Laständerungen häufig zu Fehlalarmen. Algorithmen müssen die aktuelle Drehzahl und Belastung des Motors berücksichtigen. Wenn Sie keine historischen Daten haben, nutzen Sie die ISO 20816-Richtlinien als Ausgangspunkt, passen Sie diese jedoch unbedingt an die Besonderheiten Ihres Prozesses an.
4. Integration mit MRO-Geschäftsprozessen.Die schwierigste Phase besteht darin, die Kultur des Reparaturdienstes zu ändern. Das Signal vom System sollte automatisch ein Ticket im CMMS-System erstellen, das die Diagnose und empfohlene Maßnahmen enthält. Zuverlässigkeitsingenieure müssen täglich Berichte prüfen und die Arbeit planen. Ohne diese Phase wird das System zu einem „Spielzeug“ für die Datenerfassung. Schulen Sie Ihre Mitarbeiter, damit sie verstehen, wie die Daten zu interpretieren sind und welche Maßnahmen bei Empfang eines Alarms zu ergreifen sind.
5. Verifizierung und Skalierung.Führen Sie nach den ersten drei bis sechs Betriebsmonaten ein Leistungsaudit durch. Vergleichen Sie die Anzahl der verhinderten Unfälle mit den Kosten des Systems. Analysieren Sie Fehlalarme und optimieren Sie die Algorithmen. Erst nach erfolgreichem Abschluss des Pilotprojekts an kritischer Ausrüstung können Sie mit der Skalierung auf andere Werkstätten fortfahren. Haben Sie in dieser Phase keine Angst davor, Fehler zuzugeben: Die Optimierung des Systems ist ein iterativer Prozess.

Reale Fälle: Implementierungserfahrung in verschiedenen Branchen

Die Theorie ist wichtig, aber die tatsächlichen Zahlen sagen mehr. Schauen wir uns zwei Beispiele aus unserer Erfahrung in der Zusammenarbeit mit russischen Unternehmen an.

Fall 1: Hüttenwerk (Walzwerk).
Problem:Regelmäßige Ausfälle der Lager der Stützwalzen des Walzgerüstes. Die durchschnittliche Lebensdauer betrug 3 statt der üblichen 12 Monate. Der Standausfall kostete das Unternehmen etwa 5 Millionen Rubel pro Stunde.
Lösung:Es wurde ein Online-Vibrations- und Temperaturüberwachungssystem mit einer Abfragefrequenz von 1 Mal pro Minute eingeführt. Die Analyse der Spektren ergab das Vorhandensein von Resonanzfrequenzen der Rahmenstruktur, die bei bestimmten Rollgeschwindigkeiten angeregt wurden. Darüber hinaus wurde ein systematischer Fehler beim Einbau von Dichtungen entdeckt, der zu einer Verunreinigung des Schmierstoffs führte.
Ergebnis:Nach Dämpfung der Resonanzzonen und Änderung des Einbauverfahrens erhöhte sich die Lagerlebensdauer auf 10 Monate. Die Zahl der ungeplanten Stopps ist von 8 auf 1 pro Jahr gesunken. Der wirtschaftliche Effekt betrug im ersten Jahr mehr als 40 Millionen Rubel.

Fall 2: Ölraffinerie (Kreiselpumpen).
Problem:Starke Kavitation an Rohölförderpumpen, die zur Erosion der Laufräder und zum Ausfall der Gleitringdichtungen führt. Visuelle Kontrollen und Druckmessgeräte lieferten keine betrieblichen Informationen über die Entwicklung des Prozesses.
Lösung:Installation von akustischen Sensoren und Drucksensoren an der Saugleitung. Analysealgorithmen überwachten den Kavitationsgeräuschpegel in Echtzeit und korrelierten ihn mit der Stellung des Regelventils.
Ergebnis:Das System signalisiert dem Bediener automatisch, das Ventil zu öffnen, wenn er sich der Kavitationszone nähert. Dadurch konnte der Betrieb von Pumpen in unzulässigen Betriebsarten vermieden werden. Die Lebensdauer der Laufräder hat sich um das 2,5-fache erhöht. Die Kosten für die Reparatur des Pumpparks sanken um 35 %.

Diese Beispiele zeigen, dass Predictive Analytics nicht allein funktioniert, sondern in Zusammenarbeit mit kompetenten Ingenieuren, die bereit sind, auf der Grundlage der Daten zu handeln. Die Zuverlässigkeit solcher Systeme hängt direkt von der Qualität der wichtigsten technologischen Ausrüstung ab. In der Ölraffinerie- und Energieindustrie beispielsweise sind Wärmetauscher und Abhitzekessel, die unter extremen Bedingungen arbeiten, Schlüsselelemente. UnternehmenWuxi Kaisheng Electric Power and Petrochemical Equipment Co., Ltd.ist auf die Entwicklung und Produktion solch hochbeanspruchter Geräte spezialisiert. Ihre Produkte, darunter Rohrbündelwärmetauscher aus Titan, Behälter nach ASME-Standard und Wellrohrbündel aus Speziallegierungen (Edelstahl 316, Marinemessing C46400, Nickellegierungen N06625), weisen eine hohe Korrosionsbeständigkeit und Beständigkeit gegenüber hohen Drücken und Temperaturen auf. Der Einsatz zertifizierter Geräte von Herstellern wie Wuxi Kaisheng verringert die Wahrscheinlichkeit plötzlicher Ausfälle im Zusammenhang mit strukturellen Materialfehlern und macht die anschließende Zustandsüberwachung noch effektiver und vorhersehbarer.

Häufig gestellte Fragen

Ist es notwendig, die Produktion komplett einzustellen, um Sensoren zu installieren?

In 90 % der Fälle erfordert die Installation von Funksensoren kein Anhalten der Anlage. Die Installation an einem funktionsfähigen Gerät erfolgt in 15–20 Minuten. Der Sensor wird auf einer Magnetbasis oder einem Spezialkleber befestigt und beginnt sofort mit der Datenübertragung. Ein Anhalten ist nur für Einstecksensoren in Hochdrucksystemen oder in Bereichen mit extremen Temperaturen erforderlich, in denen ein Schweißen der Hülsen erforderlich ist. Wir empfehlen, die Installation während geplanter Prozesspausen durchzuführen, um die Sicherheit des Personals zu gewährleisten, es ist jedoch technisch möglich, dies im laufenden Betrieb durchzuführen.

Wie kann man einen echten Defekt von einer technologischen Prozessstörung unterscheiden?

Dies ist die Hauptaufgabe von Analysealgorithmen. Moderne Systeme nutzen die Kontextanalyse: Sie vergleichen den Vibrationspegel mit der aktuellen Belastung, Drehzahl und Umgebungstemperatur. Wenn die Vibration proportional zur Belastung zunimmt, ist dies ein technologisches Merkmal. Wenn die Vibration bei konstanter Belastung zunimmt, handelt es sich um einen sich entwickelnden Defekt. Darüber hinaus werden Wellenformanalyse und Cepstralanalyse eingesetzt, um periodische Stöße (ein Zeichen für Lagerdefekte) von zufälligen Prozessgeräuschen zu unterscheiden. Allerdings sollte die Erstverifizierung immer durch einen Live-Experten erfolgen.

Wie hoch ist der Return on Investment für die Implementierung eines solchen Systems?

Die Amortisationszeit hängt von der Kritikalität der Ausrüstung ab. Bei Einzelanlagen, deren Ausfallzeit die gesamte Anlage stilllegt, erfolgt die Amortisation nach der Vermeidung eines schweren Unfalls (in der Regel 6–12 Monate). Für Zusatzgeräte kann die Vorlaufzeit 18–24 Monate betragen, indem die Ersatzteilbestände optimiert und die Arbeitskosten gesenkt werden. Es ist wichtig, nicht nur direkte Einsparungen, sondern auch indirekte Vorteile zu berücksichtigen: erhöhte Sicherheit, Einhaltung von Umweltvorschriften (Verhinderung von Lecks) und erhöhter Restwert der Vermögenswerte.

Kann das System in bestehendes SCADA integriert werden?

Ja, Integration ist möglich und notwendig. Die meisten Predictive-Analytics-Plattformen unterstützen branchenübliche Protokolle (OPC UA, Modbus, MQTT). Daten über den Zustand der Ausrüstung können in Form von Statusbits („Normal“, „Warnung“, „Alarm“) oder numerischen Werten des Vibrationspegels an das SCADA-System übermittelt werden. Dies ermöglicht es Prozessbetreibern, den technischen Zustand der Ausrüstung in einer einzigen Schnittstelle zu sehen und konsistente Entscheidungen zu treffen. Durch die tiefe Integration können Sie auch den Start von Geräten blockieren, wenn kritische Mängel vorliegen.

Fazit: Die Zukunft des Service liegt jetzt

Die vorausschauende Analyse von Anlagenausfällen ist keine Zukunftstechnologie mehr. Heute ist es der Industriestandard für jedes Unternehmen, das betriebliche Effizienz anstrebt. Der Übergang von der intuitiven Reparatur zum datengesteuerten Management erfordert Veränderungen in der Kultur, den Personalkompetenzen und der Organisationsstruktur, aber die Belohnung für diese Bemühungen ist um ein Vielfaches höher als die Kosten. Die Ausrüstung fällt nicht plötzlich aus – sie gibt Signale lange vor der Katastrophe. Die Aufgabe des Ingenieurs besteht darin, zu lernen, diese Signale zu hören.

Warten Sie nicht bis zum nächsten großen Unfall, um Ihre Herangehensweise zu ändern. Der erste Schritt zur Zuverlässigkeit besteht darin, den aktuellen Zustand Ihrer Geräteflotte zu prüfen und einen Fahrplan für die Implementierung eines Überwachungssystems zu entwickeln.Kontaktieren Sie uns noch heuteum die Möglichkeit eines Pilotprojekts in Ihrem Unternehmen zu besprechen und eine Einschätzung des Einsparpotenzials zu erhalten.

Für einen tieferen Einblick in das Thema empfehlen wir das Studium unseres Materials dazuSchwingungsdiagnostik rotierender Geräteund ISO-Standards für Zustandsüberwachung.