Vor- und Nachteile von KI für Predictive Maintenance

Künstliche Intelligenz (KI) untermauert die heutigen Lösungen für automatisierte vorausschauende Wartung (PdM). Beispielsweise warnen die Algorithmen von Senseye PdM die Benutzer rechtzeitig vor sich verschlechternden Maschinen, um einen Ausfall zu verhindern, und bieten eine Fülle damit verbundener Vorteile wie reduzierte Ausfallzeiten und einen gezielteren Wartungsaufwand, was die Nachhaltigkeit und Effizienz steigert. Diese Tools sind so leistungsfähig, dass man sich leicht von den Fähigkeiten der KI im Kontext von PdM mitreißen lässt.

Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass KI-basierte Systeme vorhersagen können, wann und wie Maschinen ausfallen, indem sie Hinweise erkennen, die für einen menschlichen Experten unsichtbar sind. Aber die Wahrheit ist, dass ausgebildete Zustandsüberwachungsanalysten den Goldstandard für das Verständnis des Maschinenzustands setzen. Der bedeutendste Unterschied zwischen menschlicher Berührung und dem, was die Automatisierung bieten kann, ist die Skalierbarkeit, nicht irgendeine magische Form der Datenanalyse.

Ein Experte kann nur ein Asset gleichzeitig untersuchen, während ein automatisiertes System Tausende von Assets gleichzeitig überwachen kann. Dies ebnet den Weg für große Veränderungen. In der Vergangenheit war die manuelle Zustandsüberwachung aufgrund des Zeit-, Arbeits- und Kostenaufwands nur auf die kritischsten Anlagen beschränkt. Im Gegensatz dazu machen es automatisierte PdM-Systeme jetzt praktisch, den gleichen Ansatz auf jede Maschine in Ihrem gesamten Betrieb auszudehnen.

Tools zur Entscheidungsunterstützung
Die Vorteile der Skalierbarkeit berühren auch den Mythos, dass PdM-Lösungen Arbeitsplätze bedrohen. Bei diesen Tools geht es darum, Bediener und Wartungsteams zu befähigen, bessere Entscheidungen zu treffen, nicht um sie zu ersetzen. PdM-Lösungen ermöglichen es Benutzern, ihre Asset-Management-Bemühungen auf bisher unmögliche Weise zu lenken, wodurch bestehende Teams mit oft reduzierten Budgets produktiver arbeiten können.

Wirkliche Vorteile hängen von qualitativ hochwertigen Daten ab
Eine KI-basierte PdM-Lösung verändert den Wartungsbetrieb – vorausgesetzt, sie hat Zugriff auf die richtigen Arten von Maschinendaten. Der Schlüssel liegt darin, sicherzustellen, dass Benutzer genügend Vertrauen in das automatisierte PdM-System haben können, um angemessen zu reagieren, wenn das System einen Alarm auslöst. Das Konfidenzniveau hängt hauptsächlich von der Qualität der verfügbaren Daten ab, die in das System eingehen. Um das alte Sprichwort „Müll rein, Müll raus“ kommt man nicht herum.

Grundlegende Zustandsüberwachungsdaten sind das absolute Minimum, das für PdM erforderlich ist. Dies kann Parameter wie die Stromaufnahme eines Motors oder das Timing zwischen zwei Sollwerten umfassen, bei denen eine kurzfristige Störung oder ein längerfristiger Trend bedeuten kann, dass sich der Zustand eines Vermögenswerts verschlechtert.

Benutzer können Warnungen, die unter Verwendung von Primärdaten ausgelöst werden, nur begrenzt vertrauen, da die Prozess- oder Umgebungsänderungen auch viele Parameter beeinflussen können. Das Umschalten einer Pumpe auf ein dichteres Produkt oder Änderungen der Umgebungstemperatur können erhebliche Auswirkungen haben.

Zustandsindikatoren berücksichtigen solche irreführenden Informationen und zielen darauf ab, Änderungen im Zusammenhang mit Verarbeitungs- und Umgebungsfaktoren und nicht mit dem Verhalten der Maschine selbst auszublenden.

Fortschrittliche Zustandsindikatoren gehen noch einen Schritt weiter, indem sie auf bestimmte Ausfallarten abzielen. Das klassische Beispiel wäre die Vibrationsüberwachung, die jemand einstellen kann, um nach Fehlerindikatoren zu suchen, die bei bestimmten Frequenzen sichtbar sind, was beispielsweise darauf hinweisen kann, dass eine Motorwelle falsch ausgerichtet ist.

Ein Benutzer kann Fehlermodi zu Beginn einer PdM-Implementierung identifizieren, indem er die Wartungshistorie jedes Assets und die damit verbundenen allgemeinen technischen Informationen untersucht. Benutzer können dann die Zustandsindikatoren auswählen, die einen Mehrwert bieten, und Sensoren einrichten, um sich auf die Fehlermodi zu konzentrieren, die wahrscheinlich die größten Vorteile bieten.

Nachgewiesener Erfolg
KI-basierte PdM-Lösungen sind keine Zauberstäbe, aber die enormen Vorteile der Umstellung auf ein erfolgreiches PdM-Regime sind gut belegt. Bei Senseye verwenden wir proprietäre KI- und ML-basierte Algorithmen, um Kunden bei der Überwachung von Zehntausenden von Maschinen weltweit zu unterstützen, um die Wartungseffizienz zu verbessern und die richtigen Informationen im Voraus bereitzustellen. Zu den Ergebnissen gehören eine Reduzierung der ungeplanten Maschinenstillstandszeiten um 50 %, eine Reduzierung der Wartungskosten um 40 % sowie eine Steigerung der Produktivität des Wartungspersonals und der Prognosegenauigkeit von Ausfallzeiten um 55 % bzw. 85 %.

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