{"id":8088,"date":"2020-02-10T06:29:24","date_gmt":"2020-02-10T05:29:24","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.blogs.yokogawa.de\/chemical-pharma\/unkategorisiert\/wirkungspotenzial-des-industrial-internet-of-things-smart-maintenance\/"},"modified":"2022-06-17T07:54:38","modified_gmt":"2022-06-17T05:54:38","slug":"wirkungspotenzial-des-industrial-internet-of-things-smart-maintenance","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.yokogawa.com\/eu\/blog\/chemical-pharma\/de\/wirkungspotenzial-des-industrial-internet-of-things-smart-maintenance\/","title":{"rendered":"Wirkungspotenzial des Industrial Internet of Things: Smart Maintenance"},"content":{"rendered":"

Produktions- und Anlagenoptimierung<\/strong><\/h2>\n

Das Industrial Internet of Things (IIoT) bietet enorme unterschiedliche M\u00f6glichkeiten im industriellen Sektor, insbesondere das Erfolgspotenzial im Bereich der Smart Maintenance auszusch\u00f6pfen. Exempel: Mittels intelligenter Datenanalytik k\u00f6nnen Anomalien in Prozessen und Anlagen fr\u00fcher erkannt werden \u2013 Predictive Maintenance. Auf Deutsch: Pr\u00e4diktive Instandhaltung.<\/p>\n

Datenbasierte Entscheidungsfindung<\/strong><\/h3>\n

Informationen \u00fcber die jeweiligen Assets werden \u00fcber die \u00a0smarte Auswertung der Sensordaten, einer Analyse mittels intelligenter Algorithmen, zur Verf\u00fcgung gestellt. Mit diesen zugrundeliegenden Daten sind Prognosen m\u00f6glich, um Fragen wie beispielsweise: \u201eWann k\u00f6nnte ein \u00a0Assetausfall auftreten? Wie man dies verhindern kann?\u201c beantworten zu k\u00f6nnen. Kurzum, Predictive Maintenance \u00fcberwacht und trackt in selbst definierten Zeitabst\u00e4nden Zust\u00e4nde, und setzt erweiterte Analysen ein, um Ausf\u00e4lle vorherzusagen. Die Datenqualit\u00e4t spielt dabei eine gro\u00dfe Rolle. Je mehr hochwertige Daten eingespeist werden, desto besser sind die Voraussagen.<\/p>\n

OpreXTM <\/sup>Transformation<\/strong><\/h3>\n

Die Anforderungen an eine erfolgreiche Implementierung eines solchen Smart-Maintenance-Konzeptes sind im Vergleich zu einer konventionellen Wartung h\u00f6her. Die dazugeh\u00f6rigen Steuerungen sowie Analysen dementsprechend komplexer und funktionsreicher. Yokogawa kombiniert mit starken Partnern, Perfact, ganz im Sinne unseres Leitgedankens \u201aCo-innovating tommorowTM<\/sup> , essenzielle Industrie 4.0-Technologien und liefert somit die IIoT-Plattform, um die Anlageneffizienz zu steigern. Angefangen vom Sensor \u00fcber die Datenanalytik bis hin zu den Dashboards und Schulungen des Personals: alles aus einer Hand. Gemeinsam sind wir perfekt aufgestellt, um die notwendigen Ver\u00e4nderungen einzuleiten, zu unterst\u00fctzen, wenn es um die Optimierung des Betriebs und zur Steigerung des Unternehmenswertes geht. Unsere Management-Beratungsservices beruhen auf erstklassigem Fachwissen, umfassender Branchenkompetenz und starker Automatisierungsexpertise.<\/p>\n

\"\"<\/a>Predictive Maintenance \u2013 Vorteile auf einem Blick: <\/strong><\/h3>\n
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  • Reduzierung der Stillstandzeiten von Anlagen sowie den Kosten f\u00fcr ungeplante Ausf\u00e4lle<\/li>\n
  • Steigerung der Anlagenlebensdauer<\/li>\n
  • Effizientere Planung der notwendigen Wartungs- und Serviceintervalle sowie das Ersatzteilmanagement<\/li>\n
  • Kosteneinsparungspotential durch intelligentere Nutzung der vorhandenen Ressourcen<\/li>\n
  • Erh\u00f6hte Sicherheit f\u00fcr das Personal<\/li>\n
  • Integration verschiedener Datenquellen und Sensoren<\/li>\n
  • Senkung der Energiekosten<\/li>\n<\/ul>\n

    Sie sind an der Digitalisierung der Predictive Maintenance interessiert und m\u00f6chten mehr \u00fcber dieses Thema erfahren, um Ihre Produktivit\u00e4t zu steigern und Kosten zu sparen? Dann besuchen Sie uns auf der PUMPS & VALVES<\/a> in Dortmund vom 12. \u2013 13. Februar 2020. Mit kompetenter Beratung und ma\u00dfgeschneiderten L\u00f6sungen stehen wir Ihnen gemeinsam mit unserem Partner Perfact gerne zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n

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    Neue Betriebsl\u00f6sung: Yokogawa f\u00fchrt OpreX Profit driven Operation Solution ein<\/a><\/p><\/blockquote>\n