该公司最初按照机床生产厂家规定的时间定期维护保养设备，但明显不能满足现代化生产的要求，同时暴露出一些问题。螺旋输送叶片的磨损与很多因素有关，在某些条件下，螺旋输送叶片在生产厂家规定的保养日期之前就必须进行维修了。另外，在轻微磨损的情况下，即便螺旋输送叶片能够正常使用，也必须按照生产厂家规定的日期进行更换。显而言之，这两种更换方式都是非常不经济的。
为了可靠的满足所需的质量和产量要求，避免代价高昂的废品率并最大限度的减少停机时间，塑料外壳生产厂家决定采用基于预测分析的维护保养方案。预测性的维护保养是通过数据采集和机床设备数据的智能化评估来决定何时进行维护保养的。塑料外壳生产厂家的目标是，全面了解机床设备的状况，特别是螺杆输送机的工作状态。
由于这150台注塑机是不同生产厂家生产的，故使用的时间长短也不一，注塑生产企业要想搞清楚每一种注塑机能够补装何种预测性维护保养扩展模块的工作量太大了。因此塑料外壳生产厂决定与创新联盟携手开展这一合作项目。创新联盟是一个由中型IT技术公司组成的合作组织，旨在支持企业、城市和社区实施数字化项目。
创新联盟的合伙人，PCO个人计算机组织的数字化和自动识别系统高级顾问Arnd Ohme先生说：“预测性维护保养项目的整个实施时间比较长，而且常常需要很长的前期准备。”在塑料外壳生产厂这一具体案例中，从开始讨论初步方案到最终完成项目需要大约两年时间。在方案制定和贯彻落实阶段，创新联盟的员工们来到了塑料外壳生产现场。为了开发最合适的数据分析方案，创新联盟在试验阶段为第一台注塑机安装了采集数据的传感器。
通过创新联盟与生产厂家的密切合作，收集到了第一批传感器的数据，在对这些数据进行分析评估后又对传感器的安装位置进行更加精确的微调。“对我们来讲，与生产现场的操作者直接对话、了解情况是非常重要的。”Ohme先生说。而预测性维护保养项目中最常见的一个问题是：每天操作使用设备的操作者没有参与到项目开发工作中来。Ohme先生表示，这是一个致命的错误，“通常情况下设备操作者知道哪里经常出问题。因此，我们的方案制定的初期阶段就向设备维修工、操作者了解情况，让他们也参与到预测性维护保养方案的制定中。因为好技术也必须让用户喜欢它、接受它，否则就收不到预期的成果。”
多层次、多步骤贯彻落实
创新联盟采用的工作方法、合理的实施方案、结构化的方案设计和试验最终征服了塑料外壳生产厂。由于整个项目分几个步骤实施，因此项目经理有充裕的时间调整项目。“这种方法对双方都很有利;用户有时间根据第一个试点的情况进行总结，对整个解决方案进行评估。” Ohme先生说。
项目实施过程中遇到的一个挑战是：注塑生产的零件都是一些小型塑料件，整个注塑过程的时间只需一秒钟。在这一秒钟时间内传感器要以很高的扫描速率捕获所有相关数据。不同机床设备传感器采集到的数据都要汇总在一个集成显示界面中。Ohme先生解释说：“为了能够分析、评估海量的原始数据，这些数据首先要在机床设备那里进行预处理。”为此，采用了边缘计算。
试点阶段结束后，创新联盟的人员对试点设备的操作者进行了培训。“塑料外壳生产厂的职工表现的非常积极，并赞扬了我们在项目早期就请他们参与。在我们试点项目的设施过程中也不断的收到他们反馈的意见 – 这里不合适，那里不标准。最终，操作者都会看到他们意见的反馈结果，并得到一本印有‘去做吧!’的说明手册。”Ohme先生说。
IT安全
实施预测性维护保养的五大障碍之一就是IT技术的安全性问题。根据创新联盟对德国500家中型企业领导人的一项调查报告：57%的企业决策者都担心其数据的安全性。就这家电子元器件生产厂家来讲，它们最初也担心资产安全的问题 – 即硬件设备、企业的关键软件和机密信息的安全。
由于创新联盟拥有大量的IT安全专业人员，包括制造业中的IT技术安全人员，因此电气元件生产厂很快就打消了安全顾虑。他们选择了性能强大的防火墙来支持企业内部的预测性维护保养解决方案。传感器采集的数据都汇总在企业内部的中央数据库中，在那里对这些数据进行分析、评估和储存。这就可靠的保证了机床设备的数据不会离开企业内部的IT系统。
智能化的维护保养过程
目前，设备操作者和生产领导者都能在具有Web技术的显示器中实时了解到机床设备状态的可视化数据和信息。维护保养预警系统能够根据数据分析的结论提取螺杆叶片磨损情况的预警信息。这就保证了在螺杆输送机出现故障或者在螺杆输送机失效而影响产品质量之前及时进行维护保养。
电子元器件生产厂能够提高其产品质量和生产能力。在创新联盟第一台注塑机试验成功后，电子元器件生产厂随即开始了全面的设备更新和网络化工作。