Die vorausschauende Wartung ist eine fortschrittliche Strategie, um vorherzusagen, wann ein Gerät wahrscheinlich ausfallen wird, und ermöglicht Eingriffe, bevor ein Problem auftritt. Durch den fortgeschrittenen Einsatz von Algorithmen hilft sie uns, große Datenmengen automatisch, präzise und in Echtzeit zu analysieren. Künstliche Intelligenz (KI) ermöglicht es, Muster zu erkennen, zukünftige Ausfälle genauer vorherzusagen und die Wartungsplanung zu optimieren, um unnötige Ausfallzeiten oder kritische Fehler zu vermeiden.
Fortgeschrittene Datenanalyse:
KI kann große Mengen an Daten verarbeiten, die von verschiedenen Sensoren an den Maschinen erfasst werden (Temperatur, Vibration, Geräusche, Druck usw.). Dazu gehört die Verwendung von Algorithmen zur Analyse historischer Daten und zur Erkennung von Anomalien, die auf potenzielle Ausfälle hinweisen könnten.
Genauere Fehlerprognose:
Durch prädiktive Algorithmen kann KI den genauen Zeitpunkt vorhersagen, zu dem ein Gerät möglicherweise ausfallen wird. Dies wird durch die Identifikation versteckter Korrelationen und subtiler Anomalien erreicht, die von Menschen oder herkömmlichen Systemen möglicherweise übersehen werden.
Optimierung des Lebenszyklus von Anlagen:
KI prognostiziert nicht nur, wann eine Komponente ausfällt, sondern empfiehlt auch den besten Zeitpunkt für Wartungsmaßnahmen mit minimalem Einfluss auf die Produktion. Dadurch werden Ressourcen optimiert und die Lebensdauer der Anlagen verlängert.
Automatisierte Entscheidungsfindung:
KI-basierte Systeme zur vorausschauenden Wartung können automatisierte Entscheidungen treffen, wie z. B. das Senden von Warnungen, die Planung von Wartungsaufgaben oder das Auslösen von Korrekturmaßnahmen – ganz ohne menschliches Eingreifen.
Digitale Zwillinge mit KI:
Ein digitaler Zwilling ist ein virtuelles Abbild eines physischen Geräts, das Echtzeitdaten nutzt, um sein Verhalten zu simulieren. In Kombination mit KI kann der digitale Zwilling die Leistung von Anlagen unter verschiedenen Bedingungen analysieren und den Verschleiß oder mögliche Ausfälle in unterschiedlichen Betriebsszenarien vorhersagen.
