Chancen und Risiken: KI in der vorausschauenden Wartung

Künstliche Intelligenz (KI) ist das Fundament heutiger automatisierter Predictive-Maintenance-Lösungen (PdM). Beispielsweise warnen die Algorithmen von Senseye PdM Nutzer rechtzeitig vor sich verschlechterndem Maschinenzustand, um Ausfälle zu verhindern – mit einer Fülle von Vorteilen: weniger Ausfallzeiten, gezielterer Wartungseinsatz, gesteigerte Nachhaltigkeit und Effizienz. Diese Werkzeuge sind so leistungsstark, dass man sich leicht von den Fähigkeiten der KI im PdM-Kontext hinreißen lässt.

Ein häufiges Missverständnis

Ein weit verbreiteter Irrglaube: KI-basierte Systeme könnten vorhersagen, wann und wie Maschinen ausfallen, indem sie Hinweise entdecken, die einem menschlichen Experten verborgen bleiben. Die Realität: Geschulte Condition-Monitoring-Analysten setzen den Goldstandard für das Verständnis von Maschinenzustand. Der bedeutendste Unterschied zwischen menschlicher Expertise und Automatisierung ist Skalierbarkeit, keine magische Datenanalyse.

Ein Experte kann immer nur ein Asset gleichzeitig untersuchen, während ein automatisiertes System tausende Assets gleichzeitig überwachen kann. Das ebnet den Weg für fundamentale Veränderungen. Früher hielten Zeit, Aufwand und Kosten manuelles Condition Monitoring auf die kritischsten Assets beschränkt. Im Gegensatz dazu machen automatisierte PdM-Systeme es jetzt praktikabel, denselben Ansatz auf jede Maschine im gesamten Betrieb auszuweiten.

Entscheidungsunterstützung statt Jobersatz

Die Vorteile der Skalierbarkeit berühren auch den Mythos, PdM-Lösungen bedrohten Arbeitsplätze. Diese Tools dienen dazu, Bediener und Wartungsteams zu befähigen, bessere Entscheidungen zu treffen – nicht sie zu ersetzen. PdM-Lösungen ermöglichen es Nutzern, ihre Asset-Management-Bemühungen auf bisher unmögliche Weise zu lenken, sodass bestehende Teams produktiver werden, oft bei reduziertem Budget.

Echte Vorteile hängen von Datenqualität ab

Eine KI-basierte PdM-Lösung transformiert Wartungsabläufe – vorausgesetzt, sie hat Zugriff auf die richtigen Maschinendaten. Der Schlüssel: Nutzer müssen genug Vertrauen in das automatisierte PdM-System haben, um angemessen zu reagieren, wenn ein Alarm ausgelöst wird. Dieses Vertrauen hängt hauptsächlich von der Qualität der in das System einfließenden Daten ab. Der alte Grundsatz gilt: „Garbage in, garbage out.“

Datengrundlagen und Vertrauensstufen

• Grundlegende Condition-Monitoring-Daten (z. B. Motorstrom, Zeit zwischen zwei Sollwerten) sind das absolute Minimum. Kurzzeitige Störungen oder langfristige Trends können auf verschlechternden Asset-Zustand hinweisen. Das Vertrauen in Alarme basierend auf Primärdaten ist begrenzt, da Prozess- oder Umgebungsänderungen viele Parameter beeinflussen können (z. B. Pumpe auf dichteres Produkt umschalten, Umgebungstemperaturänderungen).
• Condition Indicators berücksichtigen solche Irreführungen und filtern Änderungen heraus, die auf Prozess/Umwelt zurückgehen – nicht auf das Maschinenverhalten selbst.
• Erweiterte Condition Indicators gehen weiter, indem sie spezifische Ausfallmodi gezielt ansprechen. Klassisches Beispiel: Schwingungsüberwachung, abgestimmt auf Frequenzen, die z. B. auf Wellenfehlausrichtung eines Motors hinweisen.

Anwender können Ausfallmodi zu Beginn einer PdM-Implementierung identifizieren, indem sie die Wartungshistorie jedes Assets und die zugehörigen technischen Informationen prüfen. Dann wählen sie die Condition Indicators mit Mehrwert und richten Sensoren auf die Ausfallmodi aus, die den größten Nutzen versprechen.

Bewährter Erfolg

KI-basierte PdM-Lösungen sind keine Zauberstäbe, aber die enormen Vorteile eines erfolgreichen PdM-Regimes sind gut belegt. Bei Senseye nutzen wir proprietäre KI- und ML-Algorithmen, um Kunden bei der Überwachung von Zehntausenden Maschinen weltweit zu unterstützen – für höhere Wartungseffizienz und rechtzeitige, korrekte Informationen. Ergebnisse: ungeplante Maschinenausfallzeiten um 50 % gesenkt, Wartungskosten um 40 % reduziert, Produktivität des Wartungspersonals und Genauigkeit der Ausfallzeitprognose um 55 % bzw. 85 % gesteigert.

Kontaktieren Sie Senseye für eine Demo und erfahren Sie, wie wir Ihnen helfen können, Ihre Maschinenzuverlässigkeits- und Nachhaltigkeitsziele zu erreichen.