Vorstellung einer Zukunft mit maschinellem Lernen für die vorausschauende Wartung

Predictive Maintenance ist ein datenbasierter Ansatz zur Instandhaltung Ihrer Geräte, Anlagen und Gebäude. Bei effektiver Umsetzung kann Predictive Maintenance Ihren Wartungsteams helfen, Problemen immer einen Schritt voraus zu sein. Das bedeutet höhere Produktivität und eine drastische Reduzierung kostspieliger ungeplanter Ausfallzeiten.

Predictive Maintenance ist nichts Neues. Der Ansatz erfreut sich seit Jahrzehnten zunehmender Beliebtheit. Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) heben die vorausschauende Wartung bereits heute auf die nächste Stufe. Doch letztendlich wird maschinelles Lernen (ML) wahrscheinlich eine neue Revolution in der Wartung auslösen.

Was ist vorausschauende Wartung?

Vorausschauende Wartung ist ein schnell wachsender proaktiver Wartungsansatz, der Zustandsüberwachung und Datenanalyse kombiniert, um Fehler vorherzusagen (und zu verhindern), bevor sie auftreten.

Der Ansatz basiert auf Geräten des Industrial Internet of Things (IIoT), wie z. B. Sensoren zur Zustandsüberwachung, um Daten über Veränderungen der Vibration, Geräusche und Temperaturen – allesamt wichtige Indikatoren für den Zustand und die Leistung Ihrer Anlagen. Durch den Vergleich von Echtzeitdaten mit den historischen Daten Ihrer Geräte können Wartungsteams frühzeitig Anzeichen eines Problems erkennen.

Je mehr Daten Sie haben, desto präziser können Sie Defekte an Ihrer Anlage lokalisieren und beheben, bevor sie zu größeren Problemen werden. Dank frühzeitiger Warnsignale können Ihre Wartungsteams die notwendigen Reparaturen durchführen, z. B. lose oder verschlissene Maschinenkomponenten festziehen oder austauschen.

Wie reduziert vorausschauende Wartung Ausfallzeiten?

Vorausschauende Wartung kann unerwartete Ausfälle vermeiden, indem sie kleinere Wartungsprobleme proaktiv löst, bevor sie außer Kontrolle geraten. In vielen Fällen erspart Ihnen vorausschauende Wartung auch manuelle Inspektionen, da die Technologie Ihre Anlagen kontinuierlich auf Anzeichen von Funktionsstörungen überwacht, diese Daten in Echtzeit an Ihre Wartungsteams übermittelt und das Wartungspersonal benachrichtigt, wenn sofortiges Eingreifen erforderlich ist.

Künstliche Intelligenz verspricht schon heute vorausschauende Wartung Effektiver, da es Teams hilft, Maschinenzustandsdaten zu analysieren und Empfehlungen auszusprechen, um die Maschinenverfügbarkeit zu maximieren und Wartungspläne zu optimieren. In Zukunft könnte maschinelles Lernen jedoch noch weitere Möglichkeiten eröffnen.

Was ist maschinelles Lernen für die vorausschauende Wartung?

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das es Computern ermöglicht, bestimmte Aspekte der menschlichen Intelligenz zu imitieren. Maschinelles Lernen wird das menschliche Gehirn wahrscheinlich nie ersetzen, ist aber unglaublich leistungsstark für die Automatisierung bestimmter Aufgaben, insbesondere für die schnelle und präzise Analyse großer Datenmengen. Algorithmen für maschinelles Lernen sind bereits hervorragende induktive Argumentationoder das Ziehen von Schlussfolgerungen auf Grundlage der bisherigen Leistung. Diese Möglichkeiten sind heute noch nicht ohne weiteres verfügbar, aber diese Möglichkeiten könnten maschinelles Lernen zu einer idealen Lösung für Anwendungen zur vorausschauenden Wartung machen.

Kurz gesagt: Machine-Learning-Software kann riesige Datenmengen blitzschnell „lesen“, viel schneller als ein Mensch. Anschließend kann sie diese Informationen organisieren und Muster erkennen. Mit der Zeit und ausreichend Daten könnten Machine-Learning-Algorithmen auf Basis dieser Daten möglicherweise hochpräzise Vorhersagen treffen.

Was bedeutet das für die vorausschauende Wartung? Sobald die Software genügend Daten über die Grundleistung und den Betriebsbedingungen von Maschinen gesammelt hat, könnte ML künftig automatisch Vibrations-, Geräusch- und/oder Temperaturmuster erkennen, die auf einen bevorstehenden Ausfall eines Teils hindeuten, und vorhersagen, wann die Anlage gewartet werden muss. Maschinelles Lernen hat zudem die Fähigkeit, sich selbst zu korrigieren und kontinuierlich zu verbessern. Aus Wartungssicht würde das bedeuten, dass die Vorhersagen des Algorithmus tatsächlich leben und mit der Zeit genauer, da die Software weiterhin Daten von Ihren Maschinen sammelt und analysiert.

Wie maschinelles Lernen für die vorausschauende Wartung Ihre Maschinen letztendlich verbessern wird

Die vorausschauende Wartung besteht aus zwei Grundkomponenten. Die erste Komponente ist die Zustandsüberwachung, also die kontinuierliche Erfassung von Daten zum Zustand Ihrer Anlagen. Die zweite Komponente ist die Datenanalyse, also die Auswertung dieser Daten, um Indikatoren für den Zustand und die Leistung Ihrer Anlagen zu ermitteln.

Bis vor Kurzem mussten Techniker Maschinenzustandsdaten manuell erfassen, und diese stellten lediglich eine Momentaufnahme dar. Wartungsfachleute mussten anschließend alle Daten durchsehen und interpretieren. Heute können IoT-Geräte diese Daten automatisch erfassen und übertragen, ohne dass manuelle, fehleranfällige Datenerfassungsmethoden erforderlich sind. Anschließend kann Machine-Learning-Software die Daten analysieren und daraus präzise Vorhersagen basierend auf Echtzeitbedingungen erstellen.

Maschinelles Lernen eignet sich hervorragend für die IoT-gestützte Datenerfassung. Dank IoT-Technologie können Daten in größeren Mengen als je zuvor erfasst werden. Außerdem werden menschliche Fehler eliminiert, die früher bei der Datenspeicherung im Wege standen. Doch all diese Daten können überwältigend sein. Tatsächlich verfügen viele moderne Unternehmen über mehr Daten, als sie zu nutzen wissen.

ML-gestützte Software löst dieses Problem. ML-Algorithmen können enorme Datenmengen verarbeiten und diese schnell interpretieren. Sie nutzen diese Daten, um Prescriptive Analyticsoder datengesteuerte Erkenntnisse, die Sie benötigen, um Probleme erfolgreich vorherzusagen.

Vorbereitung auf die Zukunft des maschinellen Lernens für die vorausschauende Wartung

Maschinelles Lernen ist auf Daten angewiesen, um erfolgreich zu sein. Wenn Sie ML eines Tages nutzen möchten, sollten Sie zunächst mit der Datenerfassung beginnen, indem Sie Sensoren installieren, um Veränderungen der Vibrationsstärke, der Temperatur, des Stromverbrauchs und der Audioausgabe Ihrer Geräte zu überwachen.

Maschinelles Lernen ist eine komplexe Technologie, deren korrekte Implementierung wahrscheinlich noch einige Zeit Fachwissen erfordert. Es ist wichtig, mit einem vertrauenswürdigen Partner zusammenzuarbeiten, der Erfahrung mit ML-Technologie und vorausschauender Wartung hat. Letztendlich könnten vorausschauende Wartung und ML das Rätselraten bei der Wartung beenden, sodass die Teams von längeren Betriebszeiten und höherer Produktivität profitieren.