Predictive Maintenance

Predictive Maintenance, deutsch vorausschauende Wartung ist eine Möglichkeit, die Langlebigkeit einer Maschine (oder eines Maschinenclusters) zu erhöhen, indem eine vorbeugende Wartung (oder vorausschauende Wartung) anstelle einer reaktiven Wartung durchgeführt wird. In diesem Artikel erkläre ich, wie ein System mit künstlicher Intelligenz dabei helfen kann, vorherzusagen, wann eine Maschine ausfallen wird, und wie es eingesetzt werden kann, um einen Ausfall zu verhindern.

Was ist Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance ist die proaktive Instandhaltung von Maschinen durch regelmäßige vorbeugende Wartung und das Erkennen von Problemzuständen, bevor sie schwerwiegend werden. Die Technologie wird in der Industrie (insbesondere in der Fertigung und im Automobilbau) zur kontinuierlichen Überwachung von Maschinen (z. B. Ölpumpen) und zur frühzeitigen Erkennung von Ausfällen (bevor sie zu größeren Schäden führen) eingesetzt. Zum Beispiel setzt Hyundai Korea Co. Ltd. in einigen seiner Werke die Technologie der vorausschauenden Wartung ein. Wie funktioniert die vorausschauende Wartung? Die vorausschauende Wartung basiert auf einem Algorithmus des maschinellen Lernens (ML), der historische Informationen nutzt, um auftretende Probleme zeitlich und thematisch vorherzusagen, das, vor dem eintreffen des Problems behoben werden muss. Einige Systeme können auch automatisch Reparaturen von kleinen Problemen durchführen, bevor sie sich zu ernsthaften Problemen entwickeln, und reduziert so die Kosten für katastrophale Ausfälle.

Wie kann ein KI-System vorhersagen, wann eine Maschine ausfallen wird?

Vorausschauende Wartungssysteme verwenden verschiedene Arten von Signalen, um festzustellen, wann eine Maschine ausfallen wird. Zu den Signalen gehören Ausfallwahrscheinlichkeiten, Maschinenzustände, Temperaturdaten und Leistungsdaten. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz zur Analyse dieser Signale kann ein KI-System vorhersagen, wann eine Maschine ausfallen wird. Dies könnte durch die Betrachtung der aktuellen Maschinenleistung und den Vergleich mit historischen Leistungsdaten geschehen. Anhand von Daten darüber, wie viel Drehmoment erforderlich ist, um eine Maschine in einem bestimmten Zustand zu bewegen (z. B. hohes Drehmoment oder kein Drehmoment), kann ein KI-System vorhersagen, dass die Maschine bald ausfallen wird.

Viele der Probleme, die gelöst werden müssen, können durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Automatisierung bestimmter Prozesse überwunden werden. Außerdem lässt sich die KI-Technologie am besten implementieren, wenn sie auf einer Plattform in der Cloud läuft. Hier kommen cloudbasierte Systeme für künstliche Intelligenz ins Spiel. Predictive Maintenance mit mit maschinellem Lernen (ML) ist die Anwendung fortschrittlicher maschineller Lerntechniken, wie z. B. neuronaler Netze, um verschiedene Wartungsfunktionen von mechanischen und elektrischen Anlagen zu automatisieren. Die Maschinen benötigen jedoch eine große Menge an Daten, um die Algorithmen zu füttern. Die Daten werden in ein maschinelles Lernsystem eingespeist, das Maschinenausfälle klassifizieren kann.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind revolutionäre Technologien, die sich ständig weiterentwickeln, und mit ihnen die Art und Weise, wie wir Prozesse optimieren und verwalten und unsere Geschäfte führen können. Durch den Einsatz von KI, Deep Learning, neuronalen Netzwerken und der Vorhersage von Ereignissen konnten Firmen Millionen an Wartungskosten einsparen. Kontaktieren Sie uns gerne für weitere Informationen.