Predictive Maintenance, auf Deutsch vorausschauende oder voraussagende Instandhaltung, ist eine Instandhaltungsstrategie, bei der Wartungsmaßnahmen auf Grundlage einer Prognose des künftigen Anlagenzustands geplant werden. Sensoren erfassen laufend Zustandsdaten wie Temperatur, Vibration, Druck oder Stromaufnahme, Auswertungsverfahren erkennen darin Verschleiß oder sich anbahnende Störungen. Ziel ist es, ein Bauteil zu warten oder zu tauschen, bevor es ausfällt, aber auch nicht früher als nötig.
Was ist Predictive Maintenance?
Instandhaltung ist der Oberbegriff für alle Maßnahmen, die eine Anlage funktionsfähig halten oder wieder funktionsfähig machen. Die DIN 31051 gliedert sie in vier Grundmaßnahmen: Wartung, Inspektion, Instandsetzung und Verbesserung. Die zugehörige Fachterminologie legt die europäische Norm DIN EN 13306 fest.
Predictive Maintenance ist keine fünfte Maßnahme, sondern eine Strategie, die bestimmt, wann diese Maßnahmen stattfinden. Statt nach festem Kalender oder erst nach einem Ausfall zu handeln, richtet sie den Zeitpunkt an einer Vorhersage aus. In der Praxis setzt das eine kontinuierliche Zustandserfassung voraus, ausreichend lange Datenreihen mit dokumentierten Störfällen, aus denen ein Modell lernen kann, und einen organisatorischen Ablauf, der eine Warnung tatsächlich in einen Wartungsauftrag übersetzt.
Wie unterscheidet sich Predictive Maintenance von anderen Instandhaltungsstrategien?
Üblicherweise werden vier Strategien unterschieden, die sich darin unterscheiden, was den Zeitpunkt einer Maßnahme auslöst:
| Strategie | Auslöser | Typische Folge |
| Reaktive Instandhaltung | Ausfall oder Störung | Geringer Planungsaufwand, aber ungeplante Stillstände |
| Präventive Instandhaltung | Fester Zeitplan oder Betriebsstunden | Planbar, aber Bauteile werden teils zu früh getauscht |
| Zustandsorientierte Instandhaltung | Gemessener Ist-Zustand erreicht einen Grenzwert | Eingriff nach Bedarf, Grundlage ist laufende Überwachung |
| Vorausschauende Instandhaltung | Prognose des künftigen Zustands | Eingriff vor dem Ausfall, setzt Datenhistorie und Auswertungsmodell voraus |
Der Unterschied zwischen zustandsorientiert und vorausschauend ist in der Praxis wichtig. Eine Warnung, dass eine Batterie fast leer ist, beruht auf dem aktuellen Zustand. Eine Vorhersage, wann eine Pumpe voraussichtlich ausfällt, beruht auf einem Modell. Viele Angebote, die als Predictive Maintenance vermarktet werden, sind eigentlich zustandsorientiert, was ihren Nutzen nicht schmälert, aber für unrealistische Erwartungen sorgt.
Wo lohnt sich Predictive Maintenance im Gebäude?
Im Gebäudebetrieb eignet sich Predictive Maintenance vor allem für Anlagen, deren Ausfall teuer oder kritisch ist. Dazu zählen Umwälzpumpen, Ventilatoren in Lüftungsanlagen, Kältemaschinen, Wärmeerzeuger und Aufzüge. In einer Klinik oder einem Pflegeheim kann ein Heizungsausfall im Winter unmittelbar die Versorgung der Bewohner betreffen, entsprechend hoch ist der Wert einer frühzeitigen Warnung.
Bei günstigen, leicht austauschbaren Bauteilen ist eine präventive oder zustandsorientierte Strategie oft wirtschaftlicher, weil der Aufwand für Datenerfassung und Modellbildung den Nutzen übersteigt. Bei funkbasierten Heizkörpersteuerungen gehört die Überwachung von Batteriestand und Funkverbindung der Thermostate zur zustandsorientierten Instandhaltung im Kleinen. Grundlage jeder dieser Strategien sind vernetzte Sensoren und eine Plattform, die Messwerte zuverlässig sammelt und auswertet.
Verwandte Begriffe
Quellen & weiterführende Informationen:
- Betterspace: better.energy Heizkörpersteuerung
- DIN: DIN EN 13306 Instandhaltung: Begriffe der Instandhaltung
- DIN Media: DIN 31051 Grundlagen der Instandhaltung
- Verein Deutscher Ingenieure: VDI 2888 Zustandsorientierte Instandhaltung