Kann KI Ihren Wartungsjob ersetzen? Einblicke eines Predictive-Maintenance-Experten

Nach meinem PhD an der Durham University zur Auswirkung von Antriebsstrang-Dynamik auf die Physik des Versagens von Windkraftanlagen-Komponenten wechselte ich in den Bahnsektor für Asset Management und Wartungsunterstützung. 2018 kam ich zu Senseye, um Wartungsabteilungen auf ihrer Predictive-Maintenance-Reise technisch zu unterstützen, und leite nun ein wachsendes Team, das Wartungspraktiker über das gesamte Industriespektrum hinweg begleitet.

KI und vorausschauende Wartung – Nutzen, keine Bedrohung

Elon Musk beschrieb KI einst als „existenzielle Bedrohung“. Meiner Meinung nach wird KI zwar unsere Arbeitsweise transformieren, aber seine Sicht könnte nicht weiter von der Wahrheit entfernt sein. Tatsächlich wird KI nicht nur bestehende Jobs aufwerten, sondern neue schaffen – besonders im Wartungsbereich.

Angesichts der Disruption von Callcentern durch Chatbots und Logistik durch autonomes Fahren ist verständlich, dass Menschen vor KI-Einfluss auf ihre Jobaussichten warnen. Bei einer Technologie, die Maschinenausfälle vorhersagt, liegt der Gedanke nahe, dass man niedrigerequalifizierte, günstigere Operativen einsetzen und hochqualifizierte Wartungstechniker überflüssig machen könnte.

Die Realität ist das genaue Gegenteil. Wir haben Unternehmen gesehen, die diesem Modell folgten – die meisten Projekte scheiterten. Sie verstanden das fundamentale Konzept hinter Predictive Maintenance nicht. Hochqualifizierten Mitarbeitern ein Werkzeug zu geben, das ihre Bemühungen fokussiert und wertlose Alltagsaufgaben entfernt, befähigt sie, ihre Skills auf effektivere Arbeit zu lenken – Effizienzsteigerung inklusive.

Egal wie gut ein System den genauen Ausfallzeitpunkt eines Assets bestimmt: Jemand muss die Wartung physisch ausführen. Die Herausforderung liegt darin, sicherzustellen, dass deren Zeit effektiv genutzt wird.

Menschliche Expertise bleibt unverzichtbar

Ein KI-basiertes Predictive-Maintenance-System ist im Kern ein Entscheidungsunterstützungswerkzeug, das Wartungsteams ermöglicht, größeren Wert für ihre Arbeitgeber zu liefern. Aber automatisierte Systeme sind nur so effektiv wie die Menschen, denen sie dienen. Menschliche Expertise ist nötig, um sicherzustellen, dass sie die Daten erhalten, die für bedeutungsvolle Insights erforderlich sind.

Während KI Einblicke in den Zustand der Assets liefert, muss jede Entscheidung, wie auf diese Insights zu reagieren ist, von einem menschlichen Bediener getroffen werden. Und natürlich kann keine KI-Software die physische Wartung tatsächlich durchführen.

Anstatt Wartungsteams überflüssig zu machen, unterstützen automatisierte Predictive-Maintenance-Systeme sie – sie ermöglichen bessere, fundiertere Entscheidungen und weit größere Effizienz als manuelle Prozesse allein. Senseye PdM ermöglicht Kunden typischerweise, die Produktivität des Wartungspersonals um 55 % zu steigern und die Genauigkeit der Ausfallzeitprognose um 85 % zu verbessern. Kurz: KI-gestützte Predictive Maintenance hat den entgegengesetzten Effekt zu dem, was viele befürchten – sie ist keine Bedrohung.

Praxisbeispiel: Automobilsektor

Ein Kunde im Automobilsektor führte zustandsbasierte Wartung durch und hatte Maschinendaten, aber das System war nicht automatisiert. Das Team musste sich manuell einbringen und konnte maximal 50 Assets (mit je Dutzenden Signalen) im Blick behalten, um Muster für Wartung zu suchen. Die Automatisierung des ersten Prozessschritts bedeutete: Sie mussten nicht mehr ständig dieselben 50 Assets überwachen. Das System sucht kontinuierlich nach den relevanten Signalen und alarmiert nur bei Bedarf – was relevant ist und was nicht. Ergebnis: Das Team konnte nun 2.000 Assets überwachen – den gesamten Anlagenbestand in diesem Bereich. Jeder Einzelne wurde weit wertvoller – statt Personalabbau lieferten dieselben Menschen eine weit größere Leistungsfähigkeit.

Ein mächtiges Werkzeug

Wartungsmanager kennen ihre Assets. Wenn sie an einer Maschine vorbeigehen und ein ungewöhnliches Geräusch hören oder etwas riechen, nehmen sie das als Zeichen, dass etwas nicht stimmt. Ein automatisiertes Predictive-Maintenance-Tool ist gar nicht so anders: Es nutzt intelligente Algorithmen, um Änderungen in Datensignaturen zu suchen, die auf ein Asset-Problem hindeuten. Es verbessert schlicht Effizienz. Der menschliche Faktor bleibt entscheidend.

Letztlich ist KI da, um Wartungsteams zu unterstützen, nicht zu ersetzen. Aus Kundenerfahrung: Nach nur drei Monaten hat Senseye PdM ihre Arbeitsweise komplett verändert. Sie treffen weitaus verbesserte, proaktive Entscheidungen. Indem sie Maschinendaten und deren Veränderungen sehen, sind sie in einer viel besseren Position, zu entscheiden, ob ein bestimmtes Asset getauscht werden soll.

Die wachsende Adoption von KI ist zweifellos disruptiv – richtig gemanagt ist sie ein signifikanter Nutzen. Die Aufgabe einer Predictive-Maintenance-Lösung ist, gezielte Insights zu liefern – die wichtigen Entscheidungen trifft weiterhin das Wartungsteam. KI ist ein mächtiges Werkzeug, das durch Effizienz- und Effektivitätssteigerung Wartungsingenieure für ihre Arbeitgeber noch wertvoller macht. Und das klingt kaum nach existenzieller Bedrohung.

Erfahren Sie mehr darüber, wie Senseye PdM den täglichen Betrieb Ihres Wartungsteams verbessern kann – nehmen Sie Kontakt auf.