Predictive Maintenance: Kompakt erklärt

Was ist Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance ist eine proaktive Strategie, die die autonomen Fähigkeiten der KI nutzt, um Ausfälle von Anlagen zu antizipieren, bevor sie auftreten. Durch diesen Ansatz können Hersteller mehrere wichtige Vorteile erzielen, darunter die Optimierung von Wartungsplänen, die Minimierung von Produktionsausfällen und die Verlängerung der Lebensdauer kritischer Anlagen.

Die Implementierung von Predictive Maintenance umfasst in der Regel eine Kombination mehrerer Technologien, darunter

• Echtzeit-Datenerfassung:IoT-Sensoren werden in der Regel an Fertigungsanlagen installiert, um kontinuierlich Datenpunkte wie Temperatur, Betriebsstunden, Vibrationspegel, Stromverbrauch, Leerlaufzeiten, Spannungsschwankungen usw. zu erfassen. Dieser Echtzeit-Datenstrom dient als Grundlage für die Predictive Maintenance.
• Cloud-Infrastruktur und Datenspeicherung: Da Predictive Maintenance auf einer kontinuierlichen Datenerfassung basiert, ist eine Infrastruktur erforderlich, die große Datenmengen verarbeiten kann. Cloud-Plattformen eignen sich besonders gut für diese Aufgabe, da sie die Rechenleistung, Speicherkapazität und Skalierbarkeit bieten, die für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen erforderlich sind.
• Machine Learning-Modelle: Diese Modelle werden in der Regel anhand historischer Sensordaten, die in der Cloud oder anderen Datenspeichern gespeichert sind, vorab trainiert. Die Wahl des Algorithmus hängt vom jeweiligen Ziel ab. Wenn beispielsweise das Ziel darin besteht, Ausfälle von Geräten vorherzusagen, können Modelle wie neuronale Netze oder Random Forests verwendet werden. Wenn der Schwerpunkt auf der Identifizierung von unregelmäßigen Verhaltensweisen liegt, die auf Fehler oder Sicherheitsrisiken hinweisen könnten, können Anomalieerkennungstechniken wie Isolation Forest eingesetzt werden.

Nach dem Training können diese Machine-Learning-Modelle in der Produktionsumgebung eingesetzt werden, wo sie Echtzeitdaten analysieren, um potenzielle Probleme mit Anlagen oder Assets zu erkennen. Dieser Prozess läuft autonom und mit minimalem menschlichem Eingriff ab und ermöglicht so eine kontinuierliche Überwachung und ein effizienteres Wartungsmanagement.

Predictive Maintenance vs. Preventive Maintenance

Predictive Maintenance kann als moderner Ansatz zur Überwachung des Zustands von Fertigungsanlagen und Anlagen betrachtet werden. Bevor Predictive Maintenance aufkam, musste jede Anlage in festgelegten Intervallen, sei es wöchentlich, monatlich oder nach einem anderen Zeitplan, manuell von Inspektoren überprüft werden. Diese Methode wird gemeinhin als vorbeugende Wartung bezeichnet.

Die Preventive Maintenance (auch vorbeugende Wartung genannt) stützt sich stark auf feste Zeitpläne und nicht auf den tatsächlichen Zustand der Anlagen. Dieser Ansatz kann zu verschiedenen Problemen führen, beispielsweise zum Übersehen früher Warnzeichen für Geräteausfälle, zur Durchführung unnötiger Wartungsarbeiten oder zu einer zu späten Reaktion auf auftretende Probleme.

Predictive Maintenance hingegen nutzt Echtzeitdaten und Machine-Learning-Algorithmen, um Entscheidungen auf der Grundlage des tatsächlichen Zustands der Geräte zu treffen. So können Wartungsarbeiten genau dann durchgeführt werden, wenn sie erforderlich sind – nicht früher und nicht später. Das Ergebnis ist nicht nur eine höhere Effizienz, sondern auch eine Senkung der Betriebskosten und eine Minimierung unerwarteter Ausfallzeiten.

Methoden und Anwendungsbereiche

In der Fertigungsindustrie wird Predictive Maintenance häufig in Bereichen eingesetzt, in denen teure und kritische Anlagen für den Geschäftsbetrieb erforderlich sind. Wie bereits erwähnt, werden in der Regel IoT-Sensoren an diesen Maschinen installiert, um Echtzeitdaten über deren Zustand zu erfassen.

Welche Daten erfasst und wie diese verwendet werden sollten, hängt von den Predictive-Maintenance-Techniken und -Strategien ab, die Sie für Ihren Geschäftsbetrieb implementieren möchten. Es gibt verschiedene Predictive-Maintenance-Techniken, die jeweils einen bestimmten Wartungszweck erfüllen:

• Ölanalyse: Diese Technik überwacht Echtzeitdaten zur chemischen Zusammensetzung der in Geräten verwendeten Schmiermittel, wie Viskosität, Wassergehalt, Temperatur und mehr. Machine-Learning-Modelle können diese Daten nutzen, um frühzeitig Anzeichen von Verschleißpartikeln, Verunreinigungen und Ölverschlechterung in kritischen Komponenten wie Getrieben zu erkennen.
• Schwingungsanalyse: Diese Technik verfolgt Echtzeitdaten zu mechanischen Schwingungen von Anlagenkomponenten, wie Amplitude, Frequenz und Beschleunigung. Anhand dieser Daten können Machine-Learning-Modelle frühzeitig Anzeichen für Unwucht, Fehlausrichtung, Lagerausfälle und andere mechanische Probleme in rotierenden Maschinen wie Motoren, Pumpen und Kompressoren erkennen.
• Infrarot-Thermografie: Diese Technik erfasst Echtzeitdaten zur Temperaturverteilung von Anlagen. IoT-Geräte wie Infrarotkameras werden häufig verwendet, um Wärmebilder zu erhalten, die Temperaturabweichungen aufzeigen. So können Machine-Learning-Modelle frühzeitig Anzeichen von Überhitzung, elektrischen Fehlern und Isolationsfehlern in Komponenten wie Motoren, Lagern und Schalttafeln erkennen.
• Ultraschallprüfung: Bei dieser Technik werden Echtzeitdaten auf der Grundlage von hochfrequenten Schallwellen gemessen, die von Geräten ausgesendet werden. Die IoT-Sensoren können Signale erfassen, die für das menschliche Ohr oft nicht hörbar sind, und Parameter wie die Amplitude und Frequenz der Ultraschallemissionen aufzeichnen. Machine-Learning-Modelle verwenden diese Daten, um frühzeitig Anzeichen von Leckagen, elektrischen Entladungen und mechanischem Verschleiß in Komponenten wie Ventilen, Kondensatableitern und elektrischen Systemen zu erkennen.
• Akustische Emissionsüberwachung: Diese Technik verfolgt Echtzeitdaten zu den von Geräten erzeugten elastischen Wellen. IoT-Sensoren können Parameter wie die Amplitude und Energie dieser akustischen Emissionen messen. Die Daten helfen Machine-Learning-Modellen, frühzeitig Anzeichen von Rissbildung, Korrosion und anderen strukturellen Defekten in Komponenten wie Druckbehältern, Rohrleitungen und Lagertanks zu erkennen.
• Elektrische Signaturanalyse (ESA): Diese Technik überwacht Echtzeitdaten zu den elektrischen Signalen von Motoren und anderen Geräten. IoT-Sensoren erfassen Parameter wie Strom, Spannung und Leistungsfaktor. Machine-Learning-Modelle verwenden diese Daten dann, um frühzeitig Anzeichen für Probleme wie Rotorbarfehler und Isolationsverschleiß in Elektromotoren und Generatoren zu erkennen.

Vorteile und Herausforderungen

Wie jedes andere Konzept hat auch die Predictive Maintenance Vor- und Nachteile. Deshalb ist es wichtig, dass wir die Vor- und Nachteile verstehen, bevor wir sie in unseren Geschäftsabläufen implementieren. Beginnen wir mit den Vorteilen.

Vorteile der Predictive Maintenance

Einer der bemerkenswertesten Vorteile von Predictive Maintenance sind Kosteneinsparungen. Durch den Einsatz von Machine-Learning-Algorithmen können potenzielle Probleme erkannt werden, bevor sie zu größeren Ausfällen eskalieren. Dies reduziert den Bedarf an kostspieligen Reparaturen und minimiert ungeplante Ausfallzeiten. Außerdem verbessert es die Sicherheit der Mitarbeiter, indem es gefährliche Geräteausfälle verhindert, die das Personal gefährden könnten.

Ein weiterer wichtiger Vorteil ist die Steigerung der betrieblichen Effizienz. Wie wir bereits wissen, stehen bei der Predictive Maintenance die Echtzeit-Datenüberwachung und datengestützte Erkenntnisse im Mittelpunkt. Durch die Analyse von Gerätedaten können Wartungsarbeiten effektiver geplant werden. Dies bietet zwei wesentliche Vorteile: Es optimiert die Ressourcenplanung und minimiert Betriebsunterbrechungen und verlängert die Lebensdauer der Produktionsanlagen, da Wartungsarbeiten nur bei Bedarf durchgeführt werden.

Herausforderungen der Predictive Maintenance

Trotz ihres ausgeklügelten und modernen Ansatzes birgt die Predictive Maintenance auch einige Herausforderungen. Es ist wichtig, diese zu verstehen, bevor man sie in den eigenen Betrieb integriert.

Die offensichtlichste Herausforderung ist die hohe Anfangsinvestition. Wie bereits erwähnt, umfasst die Predictive Maintenance die Integration mehrerer Technologien, wie Sensoren oder IoT-Geräte, Datenspeichersysteme und Machine-Learning-Algorithmen. Die Implementierung dieses Systems erfordert einen erheblichen Aufwand und finanzielle Ressourcen, um diese Technologien in bestehende Anlagen und Arbeitsabläufe zu integrieren.

Ein weiterer Nachteil ist die Komplexität der Implementierung. Eine erfolgreiche Predictive Maintenance hängt von einer genauen Datenerfassung und -analyse ab. Dies erfordert nicht nur eine robuste technologische Infrastruktur, sondern auch qualifiziertes Personal, das die Daten interpretieren und fundierte Entscheidungen treffen kann. Ohne das richtige Fachwissen kann das System sein Potenzial möglicherweise nicht voll ausschöpfen.

Wie verbessern KI-Agenten die Leistung der Predictive Maintenance?

Die rasanten Fortschritte in der generativen KI und der KI im Allgemeinen haben neue Möglichkeiten für die Integration von KI-Agenten in die Predictive Maintenance eröffnet. In der Regel basieren KI-Agenten auf zwei Kernkomponenten: fortschrittlichen generativen KI-Algorithmen, wie z. B. Large Language Models (LLMs), und einer Sammlung von Tools oder Funktionen. Diese Agenten können ihre Prozesse autonom steuern und dabei entweder unabhängig oder anhand vordefinierter Workflows geeignete Tools auswählen und einsetzen, um bestimmte Aufgaben zu erfüllen.

Die Integration von KI-Agenten in Predictive Maintenance-Workflows optimiert die Effizienz von Fertigungsprozessen dank der folgenden Eigenschaften weiter:

• Anpassungsfähigkeit: KI-Agenten lernen kontinuierlich und verbessern ihre Entscheidungsfindung, indem sie vergangene Aktionen wiederholen und sich an neue Daten oder sich ändernde Bedingungen anpassen.
• Autonomie: KI-Agenten können innerhalb des definierten Umfangs und der verfügbaren Tools/Funktionen autonom arbeiten, wodurch der Bedarf an menschlichem Eingreifen reduziert wird und menschliche Mitarbeiter sich auf die übergeordnete strategische Planung konzentrieren können.
• Proaktivität: KI-Agenten reagieren nicht nur auf Probleme, sondern antizipieren sie. Durch die Analyse von Sensordaten in Echtzeit können diese Agenten Frühwarnzeichen erkennen, Maßnahmen zur Fehlervermeidung ergreifen und bei Bedarf menschliche Inspektoren alarmieren.

Was die Behebung von Anlagenausfällen angeht, so berichtet eine Studie von McKinsey, dass KI-gestützte Predictive Maintenance durch genaue Ausfallprognosen und optimale Wartungsplanung ungeplante Ausfallzeiten um 30 bis 50 % reduzieren kann. Darüber hinaus hebt ein aktueller Bericht von Deloitte hervor, dass KI-gestützte Predictive Maintenance die Anlagenverfügbarkeit um 10 bis 20 % erhöht, die Gesamtwartungskosten um 5 bis 10 % senkt und die Wartungsplanungszeit um 20 bis 50 % reduziert.

Aus wirtschaftlicher Sicht ist auch die Kapitalrendite (ROI) der KI-gestützten Predictive Maintenance sehr attraktiv. Nach Angaben des US-Energieministeriums kann die KI-gestützte Predictive Maintenance einen ROI von 10:1 erzielen, was bedeutet, dass jeder investierte Dollar zehn Dollar an Einsparungen bringt.

“[…] KI-gestützte Predictive Maintenance [kann] einen ROI von 10:1 erzielen, […]”

Anwendungen von KI-Agenten im Bereich Predictive Maintenance

Der Einsatz von KI-gestützter Predictive Maintenance kann Ihrem Unternehmen potenziell viele Vorteile bringen kann. In diesem Abschnitt stellen wir Ihnen mehrere Anwendungsfälle aus der Praxis vor, in denen KI-gestützte Predictive Maintenance eingesetzt wird und wie diese Implementierungen Unternehmen dabei geholfen haben, ihre Arbeitsabläufe und ihre Rentabilität zu optimieren:

• BMW Group Werk Regensburg hat ein KI-gestütztes Predictive Maintenance-System zur Überwachung der Fördersysteme während der Fahrzeugmontage implementiert. Dieses intelligente System erkennt potenzielle Fehler frühzeitig, verhindert ungeplante Stillstände und spart jährlich über 500 Minuten Ausfallzeit. Die Lösung wird derzeit auf andere BMW-Werke ausgeweitet.
• Siemens hat seinen Industrial Copilot erweitert. Dieses System integriert generative KI zur Analyse von Maschinen- und Sensordaten in Echtzeit und kann zeitnahe Wartungsmaßnahmen empfehlen, wodurch die reaktive Wartungszeit um 25 % reduziert wird.
• C3 AI Reliability nutzt Machine Learning, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und generative KI, um Geräteausfälle an den 45 Standorten von Holcim weltweit vorherzusagen. Mit über 3.000 Sensoren im Einsatz, wurde das System im Rahmen der Initiative „Plants of Tomorrow“ auf die Überwachung von mehr als 1.200 Anlagen skaliert.
• ABB hat einen intelligenten Assistenten namens My Measurement Assistant+ entwickelt. Dieser Assistent ist eine generative KI-gestützte Webanwendung für Wartungsteams, die Daten aus mehreren Systemen und AR-basierten Fernsupport kombiniert, um Probleme mit Messgeräten zu beheben. Dies führt zu einer Verbesserung der Erstbehebungsrate um bis zu 50 %.
• Compass Datacenters und Schneider Electric haben die KI-gestützte Predictive Analytics von EcoCare eingesetzt, um in ihren Rechenzentren von einer kalenderbasierten auf eine zustandsbasierte Wartung umzustellen. Dieses System reduziert letztendlich die Vor-Ort-Einsätze um 40 %.
• SymphonyAI und Microsoft arbeiten gemeinsam daran, Agentic AI in die Industrial DataOps-Plattform IRIS Foundry von SymphonyAI zu integrieren. Diese Integration ermöglicht eine KI-gestützte Workload-Optimierung durch die Nutzung von Cloud- und Edge-Funktionen, was wiederum Wartungsprozesse in Echtzeit und mit geringer Latenz ermöglicht.

Fazit

KI-gestützte Predictive Maintenance hat die Fertigungsindustrie revolutioniert, da sie zahlreiche Vorteile bietet: Reduzierung von Ausfallzeiten, Minimierung ungeplanter Wartungsarbeiten und erhebliche Kosteneinsparungen. Durch die Kombination von Echtzeitdaten mit fortschrittlichen Machine-Learning-Algorithmen ermöglicht Predictive Maintenance Unternehmen, Probleme zu antizipieren, bevor sie eskalieren, Wartungspläne zu optimieren und die Lebensdauer kritischer Anlagen zu verlängern.

Die Anfangsinvestitionen und die Implementierung können zwar komplex sein, aber die langfristigen Vorteile machen Predictive Maintenance zu einem strategischen und wertvollen Asset für Unternehmen, die zukunftsfähige, effiziente Betriebsabläufe aufbauen wollen.