Schon immer war die betriebssichere Pumpe, der zuverlässige Kompressor, die langfristig verfügbare Lüftungsanlage ein zentrales Auswahlkriterium der Betreiber. Die Technik des rotierenden Equipments selbst ist heute weitgehend ausgereift. Werden die Maschinen bestimmungsgemäss eingesetzt, haben sie eine zu erwartende Lebensdauer von mehreren Jahren. Solche Maschinen fallen daher meist durch Störungen oder Abweichungen im Betrieb der Gesamtanlage aus. Gefordert ist also eine Lösung, mit der solche Störungen frühzeitig erkannt werden.
Grundfos greift mit seinem Machine Health-Konzept (GMH) auf eine der weltweit grössten Datenbank für typische Maschinengeräusche bzw. Vibrationsprofile zu, mit deren Hilfe äusserst präzise Diagnosen möglich sind. Mehr noch: Aus Maschinendaten werden Handlungsempfehlungen – dank Echtzeit-Meldungen und Algorithmen, die geeignete Reparaturen und Wartungsmassnahmen vorschlagen. Hochwertige Sensoren und smarte Algorithmen überwachen kritische Aggregate rund um die Uhr. Schon beim ersten Anzeichen eines Problems meldet sich das System mit einer detaillierten Analyse inklusive einer erfolgversprechenden Lösung für das sich anbahnende Problem. Der Betreiber kann Wartungsmassnahmen gezielt terminieren (wenn es vom Betriebsablauf her am besten passt), er spart Kosten ein und vermeidet teure Ausfälle. Das Ergebnis ist überzeugend: In der Praxis ergeben sich 30 Prozent geringere Wartungskosten, 90 Prozent niedrigere Reparaturkosten, 75 Prozent weniger Ausfälle, eine 45 Prozent länger verfügbare Betriebszeit.
Eine wichtige Besonderheit von GMH ist, dass die genutzte Datenbank schon kurz nach der Installation der Sensoren und Empfänger Aussagen über den Zustand der Anlage treffen kann – die Algorithmen der künstlichen Intelligenz müssen also nicht wie sonst oft üblich erst angelernt werden; Tausende von hinterlegten Geräusche- und Vibrations-Mustern können sofort mit den installierten Maschinen verglichen werden.