18. Juli 2024
Autorin: Hatun-Nur Karaca, Consultant bei der Orianda Solutions AG – a valantic company
KI-Konzepte bieten nicht nur einen Ausweg aus den Einschränkungen herkömmlicher Methoden, sondern auch eine Fülle innovativer Lösungen, um die Instandhaltung auf ein neues Niveau zu bringen.
Herkömmliche Instandhaltungsmethoden, sowohl proaktive als auch reaktive, stoßen an ihre Grenzen, wenn es darum geht, die zunehmende Komplexität und Dynamik moderner Maschinen und Anlagen effektiv zu managen. Es wird immer deutlicher, dass traditionelle proaktive und reaktive Ansätze allein nicht mehr ausreichen, um den Anforderungen gerecht zu werden: Präzisere, datengetriebene und vorausschauende Instandhaltungsstrategien sind erforderlich. In dieser sich wandelnden Landschaft eröffnen sich neue Möglichkeiten durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI).
Mit präziser Datenerfassung und -analyse ermöglicht KI eine Echtzeitüberwachung von Anlagen, die weit über das hinausgeht, was bisher möglich war. Sie bietet die Möglichkeit, nicht nur aktuelle Zustände zu erkennen, sondern auch potenzielle Leistungsprobleme vorherzusagen, noch bevor sie auftreten. Diese vorausschauende Wartung versetzt Unternehmen in die Lage Ausfallzeiten zu minimieren und Produktivität zu maximieren.
Wie aber revolutionieren KI-basierte Ansätze die Instandhaltungspraktiken? Und wie können sie Unternehmen dabei unterstützen, den ständig wachsenden Anforderungen an die Effizienz und Zuverlässigkeit ihrer Anlagen gerecht zu werden?
Daten sind das Fundament von KI-Anwendungen, da Künstliche Intelligenz als Werkzeug oder Technologie dient, um auf Basis der vorhandenen Daten neue Erkenntnisse zu gewinnen oder komplexe Probleme zu lösen. KI-Modelle benötigen große Mengen qualitativ hochwertiger Daten, um Muster zu lernen, Vorhersagen zu treffen oder Aufgaben zu automatisieren. Daher ist die Implementierung eines effektiven Datenmanagements entscheidend, damit Potenziale von KI optimal genutzt werden können. Zudem ist entscheidend, dass KI-Modelle regelmäßig neu trainiert werden – ansonsten kann die Performance über die Zeit nachlassen.
In der Instandhaltung ist eine hochwertige Datengrundlage unerlässlich. Künstliche Intelligenz (KI) kann dazu beitragen die Qualität auf ein neues Niveau zu heben. Die Fähigkeit, aus großen und oft unübersichtlichen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, ist ein Schlüsselmerkmal von KI-Anwendungen in der Instandhaltung. Darüber hinaus ist die Verbesserung der Datenqualität von entscheidender Bedeutung, um die Effizienz, Effektivität und Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.
Zunächst ermöglichen KI-Algorithmen eine automatisierte Datenbereinigung, indem sie Ausreisser, fehlerhafte Werte und unvollständige Datensätze identifizieren und korrigieren. Dies trägt dazu bei, Daten auf ein konsistentes und verlässliches Niveau zu bringen.
Des Weiteren kann KI bei der Anomalieerkennung eingesetzt werden, um potenzielle Probleme in den Daten frühzeitig zu identifizieren. Durch die kontinuierliche Überwachung der Datenqualität können KI-Systeme auch Unstimmigkeiten oder Qualitätsprobleme erkennen und Benachrichtigungen auslösen, um eine sofortige Reaktion zu ermöglichen.
Darüber hinaus unterstützt KI die Datenintegration, indem Daten aus verschiedenen Quellen harmonisiert und inkonsistente Informationen korrigiert werden. Diese Integration ermöglicht eine ganzheitliche Betrachtung der Daten, was sich positiv auf die Effektivität von Instandhaltungsentscheidungen auswirkt.
Sensoren in Industrieanlagen sammeln kontinuierlich Daten, die ein umfassendes Bild des Betriebszustands der Maschinen und Anlagen liefern. Diese Datenmengen sind jedoch so umfangreich und komplex, dass eine manuelle Auswertung sehr ineffizient ist. Detaillierte Sensordaten bilden die Grundlage für jede Art der Analyse und damit im nächsten Schritt die Grundlage für die Mustererkennung durch KI-Systeme. Mit ihrer Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, kann sie Muster und Anomalien erkennen, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben. Diese Mustererkennung ist entscheidend für die prädiktive Instandhaltung, da potenzielle Probleme frühzeitig identifiziert und Ausfälle durch rechtzeitiges Eingreifen verhindert werden können.
Um von den Sensordaten zur Mustererkennung zu gelangen, erfolgt zunächst eine umfassende Datenvorbereitung, einschließlich der Bereinigung von Ausreißern und fehlerhaften Werten. Daraus können geeignete KI-Modelle ausgewählt und trainiert werden, wobei überwachtes als auch unüberwachtes Lernen zum Einsatz kommt.
Beim überwachten Lernen werden dem Modell bekannte Datensätze präsentiert, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen oder Anomalien zu identifizieren. Beim unüberwachten Lernen hingegen versucht das Modell eigenständig Muster in den Daten zu identifizieren, ohne vordefinierte Zielvariablen.
Der digitale Zwilling kann hierbei als Vergleichspunkt für Echtzeitdaten dienen, um Abweichungen zu erkennen und präventive Maßnahmen einzuleiten
Systeme nutzen die Muster, die sie aus Sensordaten erkannt haben, um präzise und automatisierte Diagnosen von Fehlfunktionen in Maschinen und Anlagen zu erstellen. Die KI analysiert die Daten in Echtzeit, identifiziert Abweichungen und potenzielle Fehlerquellen und bietet somit detaillierte Einblicke in die Ursachen von Problemen. Dies ermöglicht eine schnellere Reaktion auf Fehler, reduziert Ausfallzeiten und optimiert die Wartungsplanung. Durch automatisierte Diagnosesysteme wird die Effizienz in der Instandhaltung erheblich gesteigert, indem präventive Maßnahmen realisierbar gemacht und die Lebensdauer von Anlagen verlängert werden.
Die Entwicklung von Fehlererkennungstechniken konzentriert sich auf Forschungsgebiete der künstlichen Intelligenz, wie Expertensysteme, neuronale Netze und Fuzzy-Logik. Expertensysteme verwenden regelbasierte Ansätze, um Fachwissen in einem bestimmten Bereich zu simulieren und Probleme zu lösen. Neuronale Netze sind darauf spezialisiert, aus Daten zu lernen, sodass komplexe Muster identifiziert und genaue Vorhersagen ermöglicht werden können.
Das Fuzzy-Logik-Modell kann aufgrund seiner intrinsischen Generalisierungsfähigkeit auch mit verrauschten, unvollständigen oder fragmentierten Sensordaten arbeiten. Wenn neue Sensoren von intelligenten Geräten hinzugefügt werden, muss das Modell oft nicht neu trainiert werden. In diesem Kontext ist auch der digitale Zwilling (eine virtuelle Abbildung einer realen Maschine oder Anlage) von wachsender Bedeutung. KI-Systeme nutzen das digitale Abbild, um präzise Diagnosen zu stellen und potenzielle Fehler proaktiv zu adressieren. Sie analysieren nicht nur die gegenwärtigen Zustände, sondern simulieren auch zukünftige Betriebszustände. Dadurch erweitern sie den Horizont der prädiktiven Instandhaltung und ermöglichen eine präventive und bedarfsorientierte Planung von Wartungs- und Reparaturarbeiten.
Die Integration von Künstlicher Intelligenz in die Instandhaltung ist ein signifikanter Fortschritt gegenüber traditionellen Methoden. Sie ermöglicht eine präzisere, datengetriebene und vorausschauende Herangehensweise, die unerlässlich ist, um die Komplexität und Dynamik moderner Maschinen und Anlagen zu bewältigen. Der Kern dieses Fortschritts liegt in der Kombination von qualitativ hochwertigen Daten und fortschrittlicher KI, die zusammen ein robustes System für die Echtzeitüberwachung, Fehlerdiagnose und Optimierung von Instandhaltungsprozessen bilden.
KI ist ein unverzichtbares Werkzeug, das durch automatisierte Datenbereinigung, Anomalieerkennung sowie Mustererkennung eine effizientere, effektivere und wettbewerbsfähigere Instandhaltungsstrategie ermöglicht. Dank KI-gestützter Verbesserung der Datenqualität und präziser Fehlerdiagnose reduzieren sich Ausfallzeiten deutlich, die Wartungsplanung wird optimiert und die Lebensdauer von Anlagen verlängert.
Eine bessere Datenqualität ermöglicht es auch Unternehmen, die Bedürfnisse und Erwartungen ihrer Kunden genauer zu verstehen und darauf einzugehen, wobei jeder Datensatz nicht nur ein Bild der Maschine, sondern auch ein Spiegel der Kundenbedürfnisse ist.
Die Zukunft der KI in der Instandhaltung verspricht eine weitere Verfeinerung und Integration von Technologien, die die Grenzen dessen, was heute möglich ist, erweitern werden.
Mit dem Aufkommen neuer Forschungsgebiete und der kontinuierlichen Verbesserung von Algorithmen wird die Fähigkeit von KI-Systemen, komplexe Daten zu analysieren, Vorhersagen zu treffen und präzise Diagnosen zu erstellen, exponentiell wachsen – insbesondere die Entwicklung von selbstlernenden Systemen.
Zudem wird die Integration des digitalen Zwillings in KI-basierte Instandhaltungssysteme eine noch detailliertere Überwachung und Simulation von Anlagenzuständen ermöglichen, was zu einer noch proaktiveren und bedarfsorientierten Wartung führt. Die Herausforderung besteht darin, die Datenqualität kontinuierlich zu verbessern und gleichzeitig die Interoperabilität zwischen verschiedenen Systemen und Technologien zu gewährleisten. In Anbetracht dieser Entwicklungen ist zu erwarten, dass KI-basierte Instandhaltungslösungen zunehmend autonomer werden und einen noch größeren Beitrag zur Optimierung der Betriebseffizienz und zur Reduktion von Betriebskosten leisten werden.
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