Predictive Maintenance – Wie die Gleise effizient in Schuss bleiben | Markus Thäter

Was verbirgt sich hinter dem Buzzword „Predictive Maintence“? Und
vor allem wie kann ich das gewinnbringend einsetzen? Darüber
spricht Christian Krug, der Host des Podcasts „Unf*ck Your Data“
mit Markus Thäter, Product Owner Data Analytics bei der DB Netz
AG.


Wartungsarbeiten kosten Zeit und Geld. Sie sind aber notwendig,
denn sonst drohen Ausfälle die noch teurer sein können. Durch
entstehende Schäden oder weil ungeplante Wartungen noch mehr
Aufwand verursachen.


Wenn ich jetzt aber diese potentiellen Ausfälle durch geschickte
Auswertung von Daten vorhersagen kann, dann kann ich meine
Wartungsintervalle besser planen und anpassen. Was heißt ich
spare Zeit und Geld.





Aber warum ist das in der Realität so schwer umzusetzen? Liegt es
an den fehlenden Daten?


Und was wiegt schwerer: Ein Ausfall der nicht vorhergesagt wurde
oder eine unnötige Wartung weil das Teil nicht ausgefallen wäre.





Am Beispiel von Schiene und Weiche zeigt Markus bildhaft auf
worauf es ankommt, wo die Stolpersteine liegen und wann sich eine
predictive Maintenance lohnen kann.








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