Predictive Maintenance und Condition Monitoring: So sollen Lkw-Pannen verringert werden
Ausfälle von Lkw sind für Logistiker nicht nur ärgerlich, sondern kosten auch jede Menge. Abhilfe schaffen sollen moderne Ansätze wie Predictive Maintenance und Condition Monitoring. Auf der NUFAM werden einige Ansätze gezeigt.
Reifenpannen, Bremsversagen oder Federbrüche: Viele Störungen im Trucker-Alltag ließen sich vermeiden, wenn technische Mängel rechtzeitig erkannt und vorsorglich repariert werden. Jeder ungeplante Ausfall bedeutet nicht nur Reparaturkosten, sondern auch Umsatzeinbußen, unzufriedene Kunden und gestörte Lieferketten.
Moderne Ansätze wie Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) und Condition Monitoring (Zustandsüberwachung) versprechen hier Abhilfe. Dahinter verbirgt sich der intelligente Einsatz von Sensordaten, Telematik und künstlicher Intelligenz.
Predictive Maintenance (PdM) ist ein Ansatz der Instandhaltung, bei dem Wartungsmaßnahmen nicht nach festen Intervallen oder im Störungsfall durchgeführt werden, sondern zum optimalen Zeitpunkt auf Basis realer Zustandsdaten. Ziel ist es, Schäden frühzeitig zu erkennen und Wartungen dann einzuplanen, wenn sie wirklich notwendig sind – nicht zu früh, nicht zu spät.
Datenanalyse ist der Schlüssel
Im Unterschied zur klassischen präventiven Wartung spart Predictive Maintenance sowohl Kosten für unnötige Reparaturen als auch Folgekosten von Ausfällen. Der Schlüssel liegt in der Datenanalyse: Informationen aus Sensoren, Steuergeräten, Telematiksystemen und digitalen Fahrzeuginspektionen werden gesammelt, ausgewertet und in prädiktive Wartungsempfehlungen übersetzt.
Die Grundlage für Predictive Maintenance bildet die Zustandsüberwachung (Condition Monitoring). Dabei werden kontinuierlich Daten zum technischen Zustand eines Fahrzeugs oder einzelner Komponenten erfasst. Beispiele sind Öltemperatur, Reifendruck oder die Dicke der Bremsbeläge.
Diese Daten fließen idealerweise in ein zentrales Flottenmanagementsystem ein, das mithilfe von Algorithmen Muster erkennt und Ausfallwahrscheinlichkeiten prognostiziert. Auf Basis dieser Analysen können Werkstatttermine automatisiert und bedarfsgerecht geplant werden.
KI als Turbo
Besonders leistungsfähig wird Predictive Maintenance durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI): Machine-Learning-Algorithmen erkennen frühzeitig Anomalien und lernen aus historischen Wartungsfällen, um die Ausfallwahrscheinlichkeit einzelner Komponenten zu berechnen.
Fuhrparkbetreiber haben durch Predictive Maintenance und die Zustandsüberwachung viele Vorteile. Ungeplante Standzeiten werden reduziert, Werkstattaufenthalte verkürzt und die Lebensdauer von Fahrzeugkomponenten wird verlängert. Insgesamt sinken die Kosten und der Flottenbetrieb lässt sich besser planen. Nicht zuletzt gewinnt auch die Verkehrssicherheit.
Predictive Maintenance auf der NUFAM
Auch auf der NUFAM ist Predictive Maintenance natürlich ein Thema. Aussteller wie BPW, Bosch, Continental, die S&G Automobil AG (Daimler Truck), IVECO Süd-West Nutzfahrzeuge, Scania oder ZF zeigen entsprechende Lösungen. Bei Daimler Truck heißt das entsprechende System „Mercedes-Benz Uptime“. Es überwacht permanent alle relevanten Fahrzeugdaten – von Motor über Antriebsstrang bis zur Abgasanlage. Bei drohenden Problemen informiert es automatisch die Zentrale, Werkstatt und den Betreiber. Wartungsempfehlungen erfolgen in Echtzeit, oft bevor ein Schaden auftritt.
IVECO löst das Thema mit IVECO ON. Das digitale Ökosystem von IVECO bündelt Connected Services, Flottenmanagement, Remote-Diagnose, Fahrermanagement und die vorausschauende Wartung in einer Plattform. Die von Scania entwickelte Lösung ProCare nutzt Echtzeitdaten aus über 500 Sensorpunkten im Fahrzeug – darunter Ölzustand, Bremsbeläge, Abgaswerte, Filter, Kühlung, Kupplung und viele weitere Komponenten. Wenn sich ein kritischer Verschleiß oder ein Problem anbahnt, wird der Kunde benachrichtigt – inklusive Termin- und Werkstattvorschlag.
ZF hat mit SCALAR und der hauseigenen Telematik-Plattform Openmatics gleich mehrere Ansätze für Predictive Maintenance umgesetzt. Dabei nutzt ZF Sensordaten aus Telematiksystemen, etwa von Achsen, Bremsen oder Kühlaggregaten. Kombiniert mit KI-Algorithmen können Wartungsbedarfe vorausgesagt und Services intelligent geplant werden.
Unter dem Namen cargofleet3 kombiniert die BPW Group Telematik mit Predictive Maintenance für Trailerachsen, Luftfederung und Bremsen. Über die Plattform cargofleet3 werden Flottenbetreiber rechtzeitig über Servicebedarfe informiert – mit dem Ziel: „Maintenance by Mileage“. Ebenfalls auf der NUFAM vertreten sind Bosch und Continantal: Bosch bietet Predictive Maintenance als Plattformlösung für OEMs und Werkstätten, während Continental an Echtzeit-Überwachungssystemen für Reifen, Achsen und Federungen arbeitet.