Wie funktioniert KI bei Predictive Maintenance?

Written by: Emily Himes
4/11/2023

Lesezeit: 5 min

Wie wird KI in der Predictive Maintenance eingesetzt?

Künstliche Intelligenz (KI) wendet Prinzipien des maschinellen Lernens an, um eine Vielzahl von servicebezogenen Problemen zu lösen. Maschinelles Lernen automatisiert und erstellt Analysemodelle, die Ihre Servicetechniker in die Lage versetzen, vorausschauende Maßnahmen zu ergreifen, um potenzielle Ausfallzeiten zu verhindern, bevor sie überhaupt entstehen können. Bei KI und maschinellem Lernen handelt es sich um dynamische Systeme, die mit zunehmender Datenauswertung bessere Ergebnisse erzielen.

Maschinelles Lernen, definiert

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen verwendet werden, um Datensätze zu verstehen und effektiv zu "lernen" bzw. Erkenntnisse zu gewinnen. Durch die Einspeisung von Beispieldaten (auch Trainingsdaten genannt) in ein maschinelles Lernsystem erstellen diese Algorithmen Modelle, die so vertraut werden, dass sie Ineffizienzen erkennen, Verbesserungen der Genauigkeit vorschlagen und sogar Vorhersagen über zukünftige Ergebnisse machen können. Je größer die Datensätze werden, desto besser werden die Vorhersagen. Die prädiktiven Anwendungen des maschinellen Lernens sind besonders für Wartungs- und Servicefälle relevant. Mithilfe von maschinellem Lernen können historische und aktuelle Daten zur Anlagennutzung ausgewertet werden, um wahrscheinliche zukünftige Ereignisse vorherzusagen, z. B. die Notwendigkeit eines Serviceeinsatzes oder den Ausfall von Anlagen, wenn die aktuelle Situation nicht behoben wird. Im Laufe der Zeit, wenn das Volumen der Produkt- und Nutzungsdaten zunimmt, werden diese Vorhersagen immer genauer und detaillierter.

Verschiedene Methoden für KI zur Erstellung von Vorhersagen

Ungeplante Ausfallzeiten verringern die Produktivität und erfordern kostspielige Lkw-Fahrten zur Behebung. KI kann Geräteprobleme vorhersagen und Ihre Produkte im Feld zuverlässiger machen, indem sie Ihnen hilft:

  • Prognostizieren mit dem, was Sie wissen: Führen Sie Ihre historischen Leistungsdaten, technischen Spezifikationen und Echtzeit-Analysen zusammen, um benutzerspezifische, zustandsbasierte Alarme und Warnungen zu erstellen, damit Sie ein Problem beheben können, bevor es auftritt. Dies ist in der Regel die erste Stufe der KI-gestützten Prognosen.
  • Prognostizieren mit dem, was Sie lernen: Unabhängig davon, ob Sie ein etabliertes IIoT-Programm haben oder neu angeschlossen sind, kann KI dabei helfen, Ihre Daten zu fokussieren und zu verfeinern, um im Laufe der Zeit genauere und effektivere Modelle zu erstellen. Erstellen Sie eine Predictive Maintenance-Strategie, die kontinuierlich Wissen aufbaut und Auslöser identifiziert, die Ausfallzeiten vorhersagen und proaktiv behoben werden können.
  • Voraussagen mit Simulation: Simulieren Sie die gleichen Belastungen, die während des Entwurfsprozesses zu Leistungsproblemen führen, um sicherzustellen, dass die Maschinen den realen Bedingungen standhalten, und bestimmen Sie vorausschauende Alarm- und Warnpunkte. Durch die Verwendung von Daten, die mit KI-gestützten Prozessen gesammelt wurden, können Sie die Simulationen, die Sie durchführen, im Laufe der Zeit sogar verbessern.

Predictive Maintenance vs. Preventative Maintenance

Häufig werden Predictive Maintenance und Preventive Maintenance verwechselt, doch es gibt erhebliche Unterschiede zwischen den beiden.

Predictive Maintenance erfolgt in regelmäßigen Abständen auf der Grundlage des Lebenszyklus der Maschine, unabhängig von der Nutzung, um sicherzustellen, dass keine Probleme auftreten. Bei Preventive Maintenance ist die einzige Variable, die zur Vorhersage von Ausfällen herangezogen wird, die Zeitspanne, die seit der letzten Wartung verstrichen ist. Der regelmäßige Ölwechsel bei Ihrem Auto ist ein bekanntes Beispiel für Preventive Maintenance. Diese ist zwar eine enorme Verbesserung gegenüber der reaktiven Wartung, hat aber auch ihre Grenzen. Im Wesentlichen wird ein sehr einfaches Datenmodell verwendet (z. B. dass Automotoren langfristig Probleme bekommen, wenn das Öl nicht alle 5.000 Meilen gewechselt wird), um eine sehr weit gefasste Empfehlung abzugeben (z. B. dass Sie Ihr Fahrzeug so schnell wie möglich zum Ölwechsel bringen sollten). Ein Modell für Preventive Maintenance berücksichtigt nicht die besonderen Bedingungen des Motors Ihres Fahrzeugs oder die Art, wie das Fahrzeug gefahren wurde.

Bei Predictive Maintenance wird der Zustand der angeschlossenen Anlagen und Geräte kontinuierlich analysiert. Sie kann mehrere Arten von Daten erfassen, um detaillierte Modelle zu erstellen, die den Zustand der Anlagen und deren Nutzung widerspiegeln. Auf diese Weise werden die Daten, die während des normalen Betriebs der Maschine anfallen, analysiert und es können viel genauere Wartungsempfehlungen ausgesprochen werden. Diese Daten werden analysiert, um die Wahrscheinlichkeit von Ausfällen zu verringern, und bieten ein umfassenderes Verständnis der Ursachen, der Wahrscheinlichkeit und der Zeit bis zum Ausfall, wenn eine Anlage nicht in Betrieb ist. Im Gegensatz zu Preventive Maintenance, die aus pauschalen Regeln besteht, liefert Predictive Maintenance genaue und spezifische Empfehlungen, die Ihre Anlagen und deren Nutzung widerspiegeln. Diese Genauigkeit verhindert auch unnötige Wartungsaktivitäten, die Kosten und Ausfallzeiten verursachen können.

Durch die Anwendung der transformativen Kombination von IIoT und KI zur Erstellung von sehr robusten Datenmodellen für Predictive Maintenance erleben Unternehmen geringere Ausfallzeiten, eine höhere Arbeitsproduktivität, geringere Außendienstkosten, ein verbessertes Produktdesign und eine erhöhte Sicherheit der Mitarbeiter.

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Welche Vorteile bietet der Einsatz von KI bei Predictive Maintenance?

Beseitigung von Produktionsverlusten

Mithilfe von KI werten Predictive Maintenance-Modelle viele Variablen aus, die den aktuellen Status einer Anlage widerspiegeln, erstellen Vorhersagen auf der Grundlage von Nutzungstrends und informieren Wartungsteams im Voraus über mögliche Geräteausfälle. Benutzerspezifische Alarme und Warnungen können Ihnen helfen, Probleme zu vermeiden, bevor sie auftreten, was bedeutet, dass Kunden den Bedarf an Lkw-Fahrten reduzieren und flexibel auf Probleme reagieren können. KI-gestützte Predictive Maintenance kann viel bringen:

  • 30 % weniger ungeplante Ausfallzeiten

  • 83 % schnellere Service-Lösungen

  • 75% weniger Zeit vor Ort

Erhöhung der Produktivität der Beschäftigten

Wenn KI eingesetzt wird, um vorherzusagen, wann Probleme mit der Ausrüstung auftreten, kann Predictive Maintenance um die Zeitpläne der Mitarbeiter herum geplant werden. Wenn die Mitarbeiter nicht durch eine unerwartete Störung oder einen regelmäßig geplanten Serviceeinsatz unterbrochen werden, profitieren die Kunden:

  • Maximierte Verfügbarkeit und weniger Produktivitätseinbußen
  • Höhere Auslastung der Anlagen

Verbesserung der Arbeitssicherheit

Indem Sie genau vorhersagen, wann ein Gerät eine Störung oder einen Ausfall erleiden könnte, können Sie vermeiden, dass Servicetechniker in gefährliche Situationen geraten. Diese integralen Vorhersagen können sicherstellen:

  • Die Beschäftigten befinden sich in sicherer Entfernung von Maschinen, bei denen es zu Störungen kommen kann.
  • Servicetechniker können Probleme lösen, bevor sie zu einer Gefahr für die Maschine werden

Da Predictive Maintenance Ihnen die Daten liefert, mit denen Sie Ihren Kunden bis zu Millionen von Dollar an reduzierten Ausfallzeiten ersparen können, steigt auch die Kundenzufriedenheit, was zu höheren Erneuerungsraten, geringerer Abwanderung und besseren Net Promoter Scores führt. Einfach ausgedrückt: Die Umstellung auf Predictive Maintenance führt zu einem geringeren Servicebedarf, schnelleren und weniger störenden Serviceeinsätzen und maximiert gleichzeitig die Betriebszeit, Produktivität und Sicherheit. Das ist eine Umstellung, die Ihre Kunden in der Fertigung gerne annehmen werden.

Wie wird KI in der Predictive Maintenance die Fertigungsindustrie verändern?

Mit KI, die die Möglichkeiten der Predictive Maintenance zusammen mit Automatisierung, Echtzeit-Analytik und unternehmensweiter Konnektivität durch IIoT unterstützt, sieht die Verwirklichung von Industrie 4.0 vielversprechend aus. Auch wenn die Implementierung von Predictive Maintenance mit einigen Herausforderungen verbunden ist, wie z. B. einem gründlichen Planungsprozess, der Integration mit aktuellen Anlagen und der Einarbeitung von Mitarbeitern in die neue Technologie, akzeptieren Unternehmen die Praxis weiterhin als beste Möglichkeit, Kosten zu senken und Probleme schneller zu lösen.

Darüber hinaus kann Predictive Maintenance mit zunehmender Verbreitung einen Beitrag zu einer nachhaltigeren Zukunft leisten, indem es den Energieverbrauch in der Fertigung senkt, den Bedarf an teuren Lkw-Fahrten verringert und die Nutzungsdauer der Anlagen verlängert.

Sie machen bereits Vorhersagen auf der Grundlage Ihrer Kenntnisse. Nutzen Sie das volle Potenzial von IIoT und KI, um Vorhersagen zu treffen, die auf dem basieren, was Sie lernen, und profitieren Sie von der dokumentierten Kapitalrendite, der erhöhten Betriebszeit und der größeren Zufriedenheit. Die ThingWorx-Technologie von PTC nutzt die Macht der Daten durch IoT-Integration und KI-Anwendung, um Probleme effektiv vorherzusagen und Serviceleiter darauf vorzubereiten, sie zu beheben, bevor Probleme auftreten - was letztendlich die Ausfallzeiten verringert und die Kundenzufriedenheit erhöht.

Prognosen treffen mit dem, was Sie in Erfahrung gebracht haben

Die ThingWorx-Technologie von PTC vereint IoT-Integration und KI-Anwendung, um Probleme vorherzusagen und Serviceleiter darauf vorzubereiten, sie zu lösen. Mehr erfahren
Tags: Industrial Internet of Things ThingWorx Predictive Maintenance

Der Autor

Emily Himes Emily ist Content Marketing Specialist im Commercial Marketing Team von PTC mit Sitz in Boston, MA. Mit ihren Texten unterstützt sie eine Reihe von Produkt- und Dienstleistungsangeboten von PTC.