Vorhersage kritischer Maschinenalarme durch Warenkorbanalysen

Der Use Case verfolgt den Ansatz, mithilfe von Warenkorbanalysen – insbesondere durch den Einsatz des Apriori-Algorithmus – wiederkehrende Alarmkombinationen zu identifizieren, die historisch mit kritischen Maschinenzuständen oder Ausfällen in Verbindung standen. Durch das systematische Erkennen solcher Muster können frühzeitig Warnhinweise generiert werden. Dies ermöglicht es, präventive Wartungsmaßnahmen gezielt einzuleiten und potenzielle Ausfälle zu vermeiden. Die Ergebnisse der Analyse können dabei sowohl in Wartungssysteme integriert als auch operativen Teams zur Entscheidungsunterstützung bereitgestellt werden.

Dieser Use Case generiert einen erheblichen Mehrwert durch die Transformation der Wartung von reaktiver Notfallreparatur zu einer proaktiven, vorausschauenden Strategie. Der Hauptvorteil liegt in der Reduzierung ungeplanter Stillstände, was direkt zu einer Steigerung der Produktionsleistung und -sicherheit führt.

Konkret bedeutet dies:

• Kosteneinsparungen: Die Vermeidung von Notfallreparaturen und die Optimierung der Wartungsplanung führen zu erheblichen Einsparungen.
• Verbesserte Verfügbarkeit der Maschinen: Durch die frühzeitige Erkennung potenzieller Probleme wird die Maschinenverfügbarkeit deutlich erhöht.
• Optimierte Wartungskosten: Die gezielte Planung von Wartungsmaßnahmen, basierend auf tatsächlichen Mustern, reduziert unnötige oder überflüssige Wartungsarbeiten.
• Risikominimierung: Die proaktive Wartung minimiert das Risiko von schwerwiegenden Ausfällen und deren negativen Auswirkungen.
• Verbesserte Entscheidungsfindung: Die Bereitstellung von Analyseergebnissen für operative Teams ermöglicht fundierte Entscheidungen und eine effizientere Ressourcennutzung.
• Erhöhte Lebensdauer der Maschinen: Durch die frühzeitige Erkennung und Behebung von Problemen wird die Lebensdauer der Maschinen verlängert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieser Use Case nicht nur die Kosten senkt, sondern auch die Effizienz, Zuverlässigkeit und Sicherheit der Produktionsprozesse deutlich verbessert.