Vorausschauende Wartung: Nutzung künstlicher Intelligenz zur Gewährleistung der Geschäftskontinuität

Mit der Entwicklung der Technologie ist das alte Sprichwort „Warum etwas reparieren, das nicht kaputt ist?“ nicht mehr gültig.

In der heutigen „Always-on-Production“-Welt, in der Fabriken und Produktionsanlagen rund um die Uhr in Betrieb sind, kann jeder Ausfall zu schwerwiegenden Produktionsunterbrechungen führen und manchmal sogar negative Auswirkungen auf andere nachgelagerte Unternehmen haben. Um die Betriebssicherheit zu gewährleisten, ist eine angemessene Wartung von entscheidender Bedeutung. Unternehmen wissen das bereits, daher ist die Frage nicht das Warum, sondern das Wann.

Da Organisationen und Betreiber Technologien für das Internet der Dinge (IoT) einführen, darunter eine Vielzahl von Robotern, Kameras und Sensoren, wird die Menge der von ihnen gesammelten Daten immer weiter zunehmen.

Tatsächlich wird erwartet, dass sich die Anzahl der Geräte, die weltweit zum Sammeln, Analysieren von Daten und zum autonomen Ausführen von Aufgaben verwendet werden, von 9,7 Milliarden Einheiten im Jahr 2020 auf 29,4 Milliarden Einheiten im Jahr 2030 nahezu verdreifachen wird.

Solch explosive Datenmengen stellen eine Herausforderung für den Menschen dar, da unser Gehirn nicht in der Lage ist, die richtigen Informationen zeitnah zu analysieren und zu verarbeiten. Während Daten Unternehmen beispiellose Einblicke in ihre Abläufe bieten, wird dieser Vorteil ohne die Fähigkeit, die Daten zu verstehen und darauf zu reagieren, obsolet.

Deshalb kommen in der Instandhaltung Predictive Analytics und Künstliche Intelligenz (KI) zum Einsatz.

Was ist Predictive Analytics?

Predictive Analytics ermöglicht es Benutzern, zukünftige Trends und Ereignisse vorherzusagen, indem sie Wahrscheinlichkeiten aus gesammelten historischen Daten ermitteln.

Es sagt potenzielle Situationen voraus und bestimmt die Wahrscheinlichkeit jeder Situation und hilft so, strategische Entscheidungen voranzutreiben. Diese Prognosen können kurzfristig sein, beispielsweise die Vorhersage, dass eine Maschine später am Tag ausfallen wird, oder längerfristig, beispielsweise die Vorhersage des Budgets, das für Wartungsarbeiten im Laufe des Jahres erforderlich ist. Prognosen ermöglichen es Unternehmen, bessere Entscheidungen zu treffen und datenbasierte Strategien zu entwickeln.

Einsatz künstlicher Intelligenz für die vorausschauende Wartung

Eine der wertvollsten Eigenschaften der künstlichen Intelligenz ist ihre Fähigkeit, Informationen aus mehreren Quellen gleichzeitig zu verarbeiten, die Wahrscheinlichkeiten verschiedener möglicher Ergebnisse zu berechnen und Empfehlungen auf der Grundlage verschiedener Gründe abzugeben – und das alles ohne Notwendigkeit für menschlichen Input. Diese Fähigkeit ermöglicht prädiktiven Analysen, die riesigen Datenmengen zu nutzen, die in vielen modernen Unternehmen verfügbar sind.

Da die Welt immer mehr Daten generiert, sei es von Tausenden von IoT-Sensoren, Versanddaten, die Lieferzeiten für Rohstoffe und Teile zeigen, oder Open-Source-Wetterdaten, die von Wetterstationen auf der ganzen Welt gesammelt werden, reift künstliche Intelligenz heran, um Menschen zu helfen alle Informationen verstehen. Es kann Signale aus dem riesigen Rauschen herausfiltern und umsetzbare Entscheidungen treffen.

Mit der entsprechenden KI-Konfiguration können Unternehmen mit KI- und ERP-integrierten Abläufen Maßnahmen auf der Grundlage der aus den Daten gesammelten Informationen ergreifen.

Wie wirken sich diese auf die Wartung aus? Derzeit gibt es drei Arten der Wartung:

• Zeitbasierte Wartung
• Reaktive Wartung
• Vorausschauende Wartung

Zeitbasierte Wartung bedeutet, dass Benutzer die Wartung normalerweise nach einem Plan durchführen den erwarteten Lebenszyklus der Maschine. Das ist theoretisch gut, da Benutzer den Wartungsbedarf anhand anderer ähnlicher Geräte ermitteln können. Dies ist jedoch größtenteils theoretisch, da die Funktionalität jeder Maschine von vielen Faktoren abhängt, darunter Nutzung, Standort, Abnutzung und mehr. Bei einem zeitbasierten Ansatz führen Unternehmen möglicherweise zu viel oder zu wenig Wartung an ihren Maschinen durch.

Bei der reaktiven Wartung hingegen wird die Wartung bei Bedarf durchgeführt, was zu ungeplanten Ausfallzeiten führt und die Produktionsaktivitäten unterbricht.

Vorausschauende Wartung löst all diese Probleme. Hierbei handelt es sich um eine Art zustandsbasierter Wartung, bei der der Zustand von Geräten und Werkzeugen mithilfe von Sensoren überwacht wird, die Daten liefern, anhand derer vorhergesagt werden kann, wann Anlagen gewartet werden müssen. Daher wird eine Wartung nur dann geplant, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind, also bevor die Ausrüstung ausfällt.

Da die KI-Technologie ausgereift ist und Unternehmen immer mehr IoT-Tools einsetzen, nimmt der Einsatz von KI-gestützter vorausschauender Wartung zu.

Implementierung der vorausschauenden Wartung

Während fast jedes Unternehmen, das eine regelmäßige Wartung von Maschinen benötigt, von der vorausschauenden Wartung profitieren kann, profitieren einige Unternehmen je nach den Kosten von Maschinenausfallzeiten mehr als andere.

Zum Beispiel profitieren Außendienstbetriebe stark von der vorausschauenden Wartung, da der Geschäftsbetrieb aus der Ferne erfolgt. Da sich Anlagen wie Bohrinseln und Windkraftanlagen an abgelegenen Standorten befinden und anfällig für Unwetter sind, kann die Reaktion auf Maschinenausfälle die Produktion erheblich beeinträchtigen.

Was noch schlimmer ist: Die nachträgliche Wartung verursacht enorme Kosten, da Ersatzteile bestellt werden müssen und Wartungsteams schnell an die entlegenen Standorte entsandt werden müssen. Durch prädiktive Analysen können Außendienstmitarbeiter jedoch notwendige Wartungsarbeiten an Windkraftanlagenkomponenten durchführen, bevor sie die kontinuierliche Stromerzeugung nicht mehr gewährleisten können.

Durch die Analyse der Vibrationen, der Akustik und der Temperatur einer Maschine können Bediener beispielsweise potenzielle Probleme wie Unwucht, Fehlausrichtung, Lagerverschleiß, unzureichende Schmierung oder Luftstrom erkennen.

Ein weiteres Beispiel ist ein Alarm, bei dem es sich um einen Signal-/Fehlercode von einem fehlerhaften Gerät handelt. Das System kann frühere Wartungsarbeiten an dieser Art von Ausrüstung sowie spezifische Signal-/Fehlercodes analysieren. Basierend auf der Historie ermittelt das System die letzte Anzahl von Einstellungen, die es in dieser Kombination gesehen hat – frühere Wartungsarbeiten und ein spezifischer Signal-/Fehlercode. Bevor dann ein tatsächlicher Ausfall auftritt, wird zum gegebenen Zeitpunkt ein Techniker entsandt, der mit den vom System empfohlenen Ersatzteilen ausgestattet ist, um die Reparatur abzuschließen. Durch vorausschauende Analysen können Bediener den Verschleiß und potenzielle Defekte an Maschinen genauer verfolgen und, was noch wichtiger ist, Maßnahmen ergreifen, bevor eine Maschine ausfällt.

Durch die Nutzung historischer Trends und Wettermuster, kombiniert mit Informationen von Gerätesensoren und prognostizierten Lieferzeiten der Lieferkette, kann vorbeugende Wartung im Voraus durchgeführt werden. Anstatt nach einem Vorfall schnell zur Rettung zu eilen, haben die Besatzungen mehr Kontrolle darüber, wo und wann Reparaturen durchgeführt werden – und können so selbst entscheiden, welche Einsätze sie unternehmen.

Zusammenfassung

Es gibt zwar keinen narrensicheren Weg, eine Katastrophe vorherzusagen, aber künstliche Intelligenz kann uns der Katastrophe so nahe wie möglich bringen.

So wie sich die Menschen an der Küste im Falle eines Hurrikans mit Wasserflaschen und Ersatzbatterien eindecken, kann ein mit künstlicher Intelligenz integriertes Wartungssystem es Unternehmen ermöglichen, bei Bedarf Wartungsarbeiten durchzuführen, bevor Probleme auftreten echtes Problem.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVorausschauende Wartung: Nutzung künstlicher Intelligenz zur Gewährleistung der Geschäftskontinuität. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!