{"id":11622,"date":"2024-02-28T12:16:43","date_gmt":"2024-02-28T12:16:43","guid":{"rendered":"https:\/\/robolive.info\/predictive-maintenance-und-robolive\/"},"modified":"2025-09-29T06:42:50","modified_gmt":"2025-09-29T06:42:50","slug":"predictive-maintenance-und-robolive","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/robolive.info\/de\/predictive-maintenance-und-robolive\/","title":{"rendered":"Predictive Maintenance und RoboLive\u00ae<\/sup>"},"content":{"rendered":"\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Ohne Daten kein Predictive Maintenance: Sie gilt es zu sammeln, zu nutzen und schlussendlich sie zu verstehen. Das Ziel dabei ist es, Schadensf\u00e4lle m\u00f6glichst zuverl\u00e4ssig vorherzusagen und pr\u00e4ventiv zu agieren. Actio statt Reactio, um Aufwand, Ausschuss und Stillstandszeiten zu vermeiden. Um Kosten zu senken. Ein Konzept mit gro\u00dfem Potenzial, schlie\u00dflich fallen in modernen Fertigungsanlagen unfassbare Mengen an Produktionsdaten an – gerade in der Robotik. Es gibt Programme, die physische Fakten wie die Temperatur, Wiederholungen und Laufzeiten eines Roboters tracken, aber es gibt bisher keine L\u00f6sung, die Einblicke in den Zustand von Prozessdaten bietet. Doch gerade hier lohnt sich ein genauerer Blick.<\/p>

Ungenaue Prozessdaten entsprechen ungenauen Ergebnissen bei Aufgaben wie Schwei\u00dfen und Kleben und k\u00f6nnen im schlimmsten Fall zu fehlenden Schwei\u00dfn\u00e4hten f\u00fchren. Und die k\u00f6nnen zu gro\u00dfen R\u00fcckrufaktionen f\u00fchren. \u00ae<\/sup> visualisiert Soll- und Ist-Prozessdaten mitsamt \u00c4nderungen \u00fcber den zeitlichen Verlauf hinweg und hilft sowohl Management als auch Anlagenpersonal, Probleme und Trends zu erkennen, bevor sie zu kostspieligen Problemen f\u00fchren.<\/p>

Dabei ist die Prozessvisualisierung<\/a> das Herzst\u00fcck von RoboLive\u00ae<\/sup>. Auf Basis vorhandener Standards und dem automatischen Datenaustausch visualisiert sie sowohl Soll- als auch Ist-Prozessdaten direkt am Bauteil mitsamt \u00c4nderungen und Abweichungen. Sollten Fehler vorliegen wie falsch benannte Prozesse, nicht ordnungsgem\u00e4\u00df geteachte Koordinatensysteme oder zu gro\u00dfe Abweichungen, gibt die Prozessvisualisierung Warnungen aus. Dadurch k\u00f6nnen alle Mitarbeitende auf einen Blick verstehen, welches Problem vorliegt und welche Ma\u00dfnahme ergriffen werden sollte.<\/p>

Die Prozessvisualisierung f\u00e4sst au\u00dferdem s\u00e4mtliche Prozessdaten automatisch zu aufschlussreichen Berichten zusammen. Diese geben Einblicke in den Anlagenzustand, die wiederum Ausblicke auf zuk\u00fcnftige Herausforderungen zulassen. Der Bericht \u00fcber tats\u00e4chliche Prozessanpassungen zeigt beispielsweise auf, welche Prozesse in welchem Zeitraum wie oft ver\u00e4ndert worden sind. H\u00e4ufige \u00c4nderungen an einem Prozess k\u00f6nnten auf ein potenzielles Problem mit dem Roboter oder der Programmierung hinweisen – und somit wertvolle Informationen, die ohne RoboLive\u00ae<\/sup> kaum zug\u00e4nglich gewesen w\u00e4ren.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Ein weitere \u00e4u\u00dferst aufschlussreiche Aufbereitung der Prozessdaten bietet das Dashboard der Warnungsanzeigen. <\/span>Dieser Bericht stellt die Anzahl, Art und Auswirkung von Prozesswarnungen zusammen und verfolgt sie \u00fcber die gesamte Zeit. Mithilfe dieses Dashboards k\u00f6nnen alle Mitarbeiter kritische Trends in der Leistung Ihrer Roboter nachvollziehen.<\/span><\/p>\n

Aufgrund solcher Analysefunktionen und vor allem den wertvollen Einblicke in die Prozessdaten ist RoboLive\u00ae bereits bei vielen Herstellern zu einem wichtigen Werkzeug der Instandhaltung geworden. Doch nicht nur die Instandhaltung profitiert von <\/span>RoboLive\u00ae. Gerade w\u00e4hrend der Inbetriebnahmephase, der Testphase und dem \u00dcbergang in die Serienproduktion, aber auch w\u00e4hrend des Betriebs f\u00fcr die Qualit\u00e4tssicherung und die Integration weiterer Produkte in die bestehende Produktion wird <\/span>RoboLive\u00ae eingesetzt.<\/span><\/p>\n

Sie m\u00f6chten mehr dar\u00fcber erfahren, wie <\/span>RoboLive\u00ae f\u00fcr die Predictive Maintenance eingesetzt wird? Dann vereinbaren Sie ein Kennlerngespr\u00e4ch mit uns<\/a> und folgen Sie uns auf LinkedIn<\/a>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Ohne Daten kein Predictive Maintenance: Sie gilt es zu sammeln, zu nutzen und schlussendlich sie zu verstehen. Das Ziel dabei ist es, Schadensf\u00e4lle m\u00f6glichst zuverl\u00e4ssig vorherzusagen und pr\u00e4ventiv zu agieren. Actio statt Reactio, um Aufwand, Ausschuss und Stillstandszeiten zu vermeiden. Um Kosten zu senken. Ein Konzept mit gro\u00dfem Potenzial, schlie\u00dflich fallen in modernen Fertigungsanlagen unfassbare Mengen an Produktionsdaten an – gerade in der Robotik. Es gibt Programme, die physische Fakten wie die Temperatur, Wiederholungen und Laufzeiten eines Roboters tracken, aber es gibt bisher keine L\u00f6sung, die Einblicke in den Zustand von Prozessdaten bietet. Doch gerade hier lohnt sich ein genauerer Blick. Ungenaue Prozessdaten entsprechen ungenauen Ergebnissen bei Aufgaben wie Schwei\u00dfen und Kleben und k\u00f6nnen im schlimmsten Fall zu fehlenden Schwei\u00dfn\u00e4hten f\u00fchren. Und die k\u00f6nnen zu gro\u00dfen R\u00fcckrufaktionen f\u00fchren. \u00ae visualisiert Soll- und Ist-Prozessdaten mitsamt \u00c4nderungen \u00fcber den zeitlichen Verlauf hinweg und hilft sowohl Management als auch Anlagenpersonal, Probleme und Trends zu erkennen, bevor sie zu kostspieligen Problemen f\u00fchren. Dabei ist die Prozessvisualisierung das Herzst\u00fcck von RoboLive\u00ae. Auf Basis vorhandener Standards und dem automatischen Datenaustausch visualisiert sie sowohl Soll- als auch Ist-Prozessdaten direkt am Bauteil mitsamt \u00c4nderungen und Abweichungen. Sollten Fehler vorliegen wie falsch benannte Prozesse, nicht ordnungsgem\u00e4\u00df geteachte Koordinatensysteme oder zu gro\u00dfe Abweichungen, gibt die Prozessvisualisierung Warnungen aus. Dadurch k\u00f6nnen alle Mitarbeitende auf einen Blick verstehen, welches Problem vorliegt und welche Ma\u00dfnahme ergriffen werden sollte. Die Prozessvisualisierung f\u00e4sst au\u00dferdem s\u00e4mtliche Prozessdaten automatisch zu aufschlussreichen Berichten zusammen. Diese geben Einblicke in den Anlagenzustand, die wiederum Ausblicke auf zuk\u00fcnftige Herausforderungen zulassen. Der Bericht \u00fcber tats\u00e4chliche Prozessanpassungen zeigt beispielsweise auf, welche Prozesse in welchem Zeitraum wie oft ver\u00e4ndert worden sind. H\u00e4ufige \u00c4nderungen an einem Prozess k\u00f6nnten auf ein potenzielles Problem mit dem Roboter oder der Programmierung hinweisen – und somit wertvolle Informationen, die ohne RoboLive\u00ae kaum zug\u00e4nglich gewesen w\u00e4ren. Ein weitere \u00e4u\u00dferst aufschlussreiche Aufbereitung der Prozessdaten bietet das Dashboard der Warnungsanzeigen. Dieser Bericht stellt die Anzahl, Art und Auswirkung von Prozesswarnungen zusammen und verfolgt sie \u00fcber die gesamte Zeit. Mithilfe dieses Dashboards k\u00f6nnen alle Mitarbeiter kritische Trends in der Leistung Ihrer Roboter nachvollziehen. Aufgrund solcher Analysefunktionen und vor allem den wertvollen Einblicke in die Prozessdaten ist RoboLive\u00ae bereits bei vielen Herstellern zu einem wichtigen Werkzeug der Instandhaltung geworden. Doch nicht nur die Instandhaltung profitiert von RoboLive\u00ae. Gerade w\u00e4hrend der Inbetriebnahmephase, der Testphase und dem \u00dcbergang in die Serienproduktion, aber auch w\u00e4hrend des Betriebs f\u00fcr die Qualit\u00e4tssicherung und die Integration weiterer Produkte in die bestehende Produktion wird RoboLive\u00ae eingesetzt. Sie m\u00f6chten mehr dar\u00fcber erfahren, wie RoboLive\u00ae f\u00fcr die Predictive Maintenance eingesetzt wird? Dann vereinbaren Sie ein Kennlerngespr\u00e4ch mit uns und folgen Sie uns auf LinkedIn.<\/p>\n","protected":false},"author":7,"featured_media":11601,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[68],"tags":[],"class_list":["post-11622","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-knowledge-de-2"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/robolive.info\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11622","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/robolive.info\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/robolive.info\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/robolive.info\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/7"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/robolive.info\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=11622"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/robolive.info\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11622\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":15615,"href":"https:\/\/robolive.info\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/11622\/revisions\/15615"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/robolive.info\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11601"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/robolive.info\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=11622"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/robolive.info\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=11622"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/robolive.info\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=11622"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}