Wartungsprognosen

Wartungsprognosen bezeichnet die Vorhersage des verbleibenden Nutzungslebens bzw. des Zeitpunkts künftiger Ausfälle von technischen Systemen anhand aktueller Zustandsdaten, Betriebsdaten und historischer Wartungsdaten. Ziel ist es, Instandhaltungsmaßnahmen bedarfsgerecht zu planen, Kosten zu senken und Ausfallzeiten zu minimieren. Sie stehen im Kontext der vorausschauenden oder zustandsbasierten Instandhaltung.

Methodisch basieren Wartungsprognosen auf einer Kombination aus statistischen Ansätzen, datengetriebenen Modellen und physikalisch orientierten Verfahren. Zu klassischen Methoden gehören Überlebensanalyse, Weibull-Verteilungen und Regressionsmodelle. Datengetriebene Ansätze nutzen maschinelles Lernen wie Random Forest, Gradient Boosting oder Deep Learning; physikalische Modelle berücksichtigen Materialdegradation, Ermüdung oder Verschleißmechanismen. Oft kommen Hybridmodelle zum Einsatz, die Stärken verschiedener Ansätze verbinden. Ziel ist die Prognose der verbleibenden Nutzungsdauer (RUL) eines Assets.

Datenquellen reichen von Sensor- und Prozessdaten (Temperatur, Druck, Vibration, Ölqualität) über Betriebsdaten aus SCADA/IoT bis hin zu Inspektions- und Wartungsprotokollen sowie historischen Ausfall- oder Reparaturdaten. Eine robuste Datenpipeline, hohe Datenqualität, korrekte Labeling- und Validierungsverfahren sind entscheidend. Die Integration in Wartungsmanagementsysteme (CMMS) erleichtert automatische Aufträge und Bestandsplanung.

Anwendungsfelder finden sich in der Industrie, im Maschinenpark, in der Luftfahrt, Energieversorgung und Infrastruktur. Vorteile umfassen weniger ungeplante Ausfälle, optimierte Wartungsintervalle, geringere Ersatzteilbestände und verbesserte Kapazitätsplanung. Herausforderungen umfassen unvollständige oder verrauschte Daten, Modell-Drift, Interpretierbarkeit, Sicherheits- und Datenschutz sowie die organisatorische Einbindung.

Mit dem Fortschritt von Industrie 4.0, IoT und digitalen Zwillingen gewinnen Wartungsprognosen weiter an Bedeutung. Zukünftige Entwicklungen umfassen fortgeschrittene Deep-Learning-Modelle, Transferlernen über Asset-Typen hinweg und verbessertes Unsicherheitsmanagement.