Maschinelles Lernen für Predictive Maintenance: Revolution der Asset-Zuverlässigkeit

Wir beleuchten, wie Machine Learning (ML) traditionelle Predictive-Maintenance-Modelle aufbricht und neue Level an Equipment-Produktivität und -Performance in asset-zentrierten Organisationen ermöglicht.

Machine Learning (ML) Predictive Maintenance

Unvorhergesehene Ausfallzeiten von Anlagen stellen ein zunehmend hohes operatives Risiko für asset-zentrierte Organisationen dar und erfordern tiefere Einblicke in den Asset-Zustand, die IoT und traditionelle Predictive Maintenance ermöglichen können.

Vor diesem Hintergrund haben wir gesehen, wie traditionelle Computerized Maintenance Management Systems (CMMS) Enterprise Asset Management (EAM), Asset Performance Management (APM) und jüngst eine völlig neue Generation von Predictive-Maintenance-fokussierten Tools gewichen sind. Man kann sagen: Asset-Zuverlässigkeit und -Performance haben ganz oben auf der Agenda Platz gefunden.

Doch das Tempo des Wandels ist so hoch, dass diese Predictive-Maintenance-Tools bereits den Granularitäts- und Leistungsanforderungen heutiger Unternehmen nicht mehr genügen. Durch die Konvergenz von IoT und Cloud, die gemeinsam umfassendere und Echtzeit-Datenerfassung liefern, kann Machine Learning Predictive Maintenance potenzielle Geräteausfälle lange erkennen, bevor sie sonst ein Signal auslösen würden. Ebenso kann es die verbleibende Nutzungsdauer (Remaining Useful Life, RUL) von Assets durch dediziertes Monitoring und Wartung verlängern, statt an starren Zeitplänen basierend auf typischer Nutzung festzuhalten.

Legacy Predictive Maintenance vs. Machine Learning Predictive Maintenance

Traditionelle Predictive-Maintenance-ML-Modelle basieren auf Feature Engineering. Diese Modelle werden manuell auf Basis von Erfahrung, Expertise und Standardmetriken/-methoden erstellt. Zwar kann dieser Ansatz in Fertigungsbetrieben hocheffektiv sein, doch die Modelle sind spezifisch für eine Maschine innerhalb einer Organisation – und werden somit überflüssig, sobald diese Maschine ersetzt wird. Durch Anwendung von Machine Learning im großen Maßstab können Netzwerke automatisch die relevanten Features aus den Daten extrahieren, die häufigsten Ausfallmuster identifizieren und die Notwendigkeit beseitigen, bei jedem neuen Asset manuell ein neues Modell zu erstellen.

Machine Learning Predictive Maintenance wendet Algorithmen an, um aus historischen Daten zu lernen, und nutzt Live-Daten zur Analyse von Ausfallmustern. Daten werden über Zeit, über ein Netzwerk von Assets über mehrere Organisationen hinweg gesammelt, sodass Muster, die Geräteausfälle vorhersagen, erkannt und Deep-Learning-Algorithmen angewendet werden können.

Durch Kombination von Echtzeitdaten mit historischen Trends und Variablen wie aktuellen Umwelteinflüssen kann Machine Learning Entscheidungen treffen, wann Maßnahmen ergriffen werden müssen, und Vorschläge machen, welche Maßnahmen das sein sollten. Das Produktionsteam kann dann適切な Maßnahmen ergreifen, ohne die zugrundeliegenden Algorithmen verstehen zu müssen.

Machine Learning Predictive Maintenance ermöglicht es Ingenieuren an der Front, die Daten zu erhalten, die sie benötigen, um einen Ausfall zu verhindern – statt manuell Schlüsselindikatoren wie Temperatur und Druck zu erfassen, was nicht nur Ungenauigkeiten riskiert und Zeit zum Hochladen braucht, sondern auch ein Sicherheitsrisiko für Personal darstellt. Strategisch ermöglicht dieser Ansatz Ingenieuren, ihre Skills voll dort einzusetzen, wo sie am meisten zählen: beim Wartungsplan und bei den Assets, die ihre Aufmerksamkeit brauchen.

Best Practice am Beispiel

Stellen Sie sich ein Transportunternehmen vor, das erfährt, dass einer seiner Busse liegengeblieben ist. Legacy Predictive Maintenance könnte darauf hinweisen, dass der Motor ansteht für einen Service – empfohlene Aktion: Service beschleunigen und Problem identifizieren. Machine Learning Predictive Maintenance könnte seinen riesigen Insight-Pool nutzen, um zu erkennen, dass der Motortyp im Bus einem häufigen Fehler unterliegt – was schnelle Diagnose, Einsatz der richtigen Skills und remedial action ermöglicht. Das minimiert nicht nur die „Downtime“ des Fahrzeugs, sondern auch den Ressourceneinsatz und stärkt den Ruf des Unternehmens für Zuverlässigkeit.

Überfällige Disruption; kontinuierliche Innovation

Machine Learning kann genutzt werden, um schnell neue Ziele zu erreichen – sei es Durchsatzsteigerung bei gestiegener Nachfrage in einem Bereich, oder Anpassung an Just-in-Time-Produktion bei Nachfrage- oder Angebotsänderungen. Entscheidend: Das lässt sich per Umschaltung erreichen, statt in ein Data-Science-Team zu investieren, das substantialen Investment und Training erfordert.

Angesichts der unsicheren Zeiten, an die wir uns gewöhnt haben, ist es kein Wunder, dass dieser Ansatz – Algorithmen nutzen, um Muster in Daten zu finden und zukünftige Ereignisse vorherzusagen – branchenübergreifend adoptiert wurde. Machine Learning Predictive Maintenance hat klare Gründe, den Legacy-Predictive-Maintenance-Sektor zu disruptieren.

Nicht nur wird der globale Markt für Machine Learning von 17,1 Mrd. $ (2021) auf 90,1 Mrd. $ (2026) wachsen – so stark ist der Schwung hinter dieser Disruption, dass bis 2026 60 % der IoT-fähigen Predictive-Maintenance-Lösungen als Teil von Enterprise-Asset-Management-Produkten geliefert werden.

Erfolg vorhersagen

Für alle Organisationen zugänglich, mit minimalem Personalaufwand für Setup und laufendes Monitoring, und der Flexibilität, nach Bedarf zu skalieren – das Einzige, was im Weg steht, um auf diese Weise Impact zu erzielen, ist der Wille der Organisation, sich von traditionellen manuellen Operationen zu lösen.

Machine Learning in eine Fabrik zu bringen, entfesselt das Potenzial ihrer Assets und ihrer wichtigsten Zustandsindikatoren. Machine Learning hat keine maximale Anzahl an zu überwachenden Assets – es kann so wenig oder so viel Daten verarbeiten, wie hineingegeben werden. Und es wird mit der Zeit genauer in seinen Insights, da zusätzliche Daten seine Modellierung und Analyseerfahrung anreichern. Indem es Insights liefert statt bloßes Schwellenwert-Monitoring, können sich Anlagen-Ingenieure dort fokussieren, wo ihre Zeit am dringendsten gebraucht wird – und effizienter bei der Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten und Verlängerung der Maschinenlebensdauer sein.

Die Vorteile dieses tiefgreifenden, wissensbasierten Ansatzes zum Asset Management erstrecken sich auf alle Bereiche einer Organisation, da der Impact Mitarbeiter befähigt und herausfordert, neue Chancen zu identifizieren und zu ergreifen.

Whitepaper: Menschliche Expertise durch Machine Learning erweitern

Laden Sie unser kostenloses Whitepaper herunter, um zu erfahren, warum es wichtig ist, Systemnutzer in den Loop zu halten, warum „Asset Health“ als Konzept irreführend ist und wie der Attention Index eine effektivere Priorisierung von Assets mit massiven Produktivitätsgewinnen ermöglicht.