Jedes industrielle Unternehmen muss regelm\u00e4\u00dfig ihren Betrieb einstellen, um Wartungen an ihren Maschinen durchzuf\u00fchren. In dieser Zeit stehen Maschinen still, produzieren nicht und erwirtschaften keinen Gewinn. Demnach ist es ein Ziel die Wartungsarbeiten schnell durchzuf\u00fchren und effektiv zu planen. Jede Abhilfe ist dabei gut, insbesondere auch weil industrielle Prozesse zunehmend komplexer werden. Auch die K\u00fcnstliche Intelligenz kann helfen, indem sie Maschinen und Produktion \u00fcberwacht und notwendige Wartungsma\u00dfnahmen mit plant.<\/p>\n\n\n\n
Etwaige Wartungsarbeiten und die mit ihnen verbundenen Produktionspausen mindern den m\u00f6glichen Umsatz eines Unternehmers. Dies ist umso mehr der Fall, wenn die Wartung ungeplant und pl\u00f6tzlich n\u00f6tig wird, wenn zum Beispiel ein maschinelles Teil seinem Verschlei\u00df unterliegt. Zur Optimierung der Anlageneffektivit\u00e4t ist es also wichtig eine Minimierung der Ausfallzeit beziehungsweise eine Maximierung der Verf\u00fcgbarkeit zu erzielen. Dazu bietet sich eine geplante Wartung an. Doch moderne Produktionsabl\u00e4ufe werden immer komplexer und durchgehen immer mehr Schritte. Um dort noch den \u00dcberblick behalten zu k\u00f6nnen und alle relevanten Faktoren beachten und analysieren zu k\u00f6nnen, bedarf es einer ausgefeilten Technologie. Hier kommt die K\u00fcnstliche Intelligenz ins Spiel.<\/p>\n\n\n\n
Durch den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz wird es m\u00f6glich den Gro\u00dfteil der f\u00fcr die Wartung relevanten Faktoren zu ber\u00fccksichtigen und die entsprechenden Daten auszuwerten. Durch das \u201eMaschinelle Lernen\u201c \u00fcbt sich die K\u00fcnstliche Intelligenz schnell in ihrer Aufgabe und wird zunehmend effizienter und autonomer. Zus\u00e4tzlich dazu gelingt es der K\u00fcnstlichen Intelligenz schneller als einem Menschen alle relevanten Daten auszuwerten und entsprechende Modelle zu entwerfen. Gerade das Prinzip des \u201eDigital Twins\u201c spielt hierbei eine gro\u00dfe Rolle. Die K\u00fcnstliche Intelligenz und ihre technische Anwendung erweitert also schon einmal deutlich die Menge an Informationen mit denen sie oder das Unternehmen dann arbeiten kann.<\/p>\n\n\n\n
Die Daten, die die K\u00fcnstliche Intelligenz auswerten, werden von ihr auf verschiedenste Parameter analysiert und in einen gr\u00f6\u00dferen Zusammenhang ger\u00fcckt. Durch das \u201eSmart Monitoring\u201c setzt die K\u00fcnstliche Intelligenz selbstst\u00e4ndig einen Fokus auf die Ereignisse und Messwerte, die ihr aus der Erfahrung am wichtigsten erscheinen. So werden physische oder stochastische Anomalien und Fehler schnell erkannt und vermerkt. In einem weiteren Analyseschritt identifiziert die K\u00fcnstliche Intelligenz dann die Ursachen m\u00f6glicher ungeplanter Ausf\u00e4lle beziehungsweise Fehler. Bei mehrfacher Wiederholung dieses Prozesses nimmt die K\u00fcnstliche Intelligenz eine Bewertung von Anomalien und Ereignissen vor und klassifiziert sie entsprechend. Durch diesen fortlaufenden Lernprozess ist die K\u00fcnstliche Intelligenz schnell in der Lage, Herausforderungen f\u00fcr eine reibungslose Produktion fr\u00fchzeitig zu erkennen und anhand ihrer Klassifizierung eine Prognose f\u00fcr den m\u00f6glichen Schaden zu stellen. Dem Unternehmen wird es dadurch erm\u00f6glicht, verl\u00e4sslich sagen zu k\u00f6nnen, inwiefern Wartungsarbeiten und damit verbundene Produktionsstopp n\u00f6tig sind. Doch auch dabei kann einem die K\u00fcnstliche Intelligenz weiter unter die Arme greifen.<\/p>\n\n\n\n
Durch die Analyse des Produktionsablaufes in Echtzeit und kann die K\u00fcnstliche Intelligenz (mithilfe ihrer Modelle und Algorithmen) in einem weiteren Schritt nicht nur sagen, ob ein Fehler vorliegt, sondern auch inwiefern sich dieser Fehler auf die fortlaufende Produktion auswirken wird. Anhand dessen evaluiert sie dann, wann eine entsprechende Gegenma\u00dfnahme, zum Beispiel durch Wartungsarbeiten, ergriffen werden sollte. Dabei sollte n\u00e4mlich bei der Gelegenheit nicht jeder Fehler sofort, sondern mehrere Fehler gleichzeitig behoben werden, um die Leerlaufzeit der Produktion m\u00f6glichst gering zu halten. Durch die modellbasierte Prognose von Fehlerauftritten kann die K\u00fcnstliche Intelligenz den m\u00f6glichst besten Zeitpunkt f\u00fcr etwaige Wartungsarbeiten bestimmen und somit die Anlagennutzdauer maximieren. So k\u00f6nnen Fehler behoben werden, bevor er einen Schaden zur Folge hat, aber nicht, bevor er wirklich relevant wird. Im gr\u00f6\u00dferen Rahmen kann die K\u00fcnstliche Intelligenz auch pr\u00e4dikative Regelungen zur effizienten Anlagennutzung ergreifen. Auch die Erstellung von Reports zur menschlichen Einsicht der Analyse kann erfolgen.<\/p>\n\n\n\n
Durch die Rechenkraft, die die K\u00fcnstliche Intelligenz typischerweise mit sich bringt und der Vielzahl an Sensoren, die sie sich bedient, kann sie deutlich schneller umfangreichere Betriebszustandsanalysen erstellen als ein Mensch. Sie bieten dem Unternehmen somit eine M\u00f6glichkeit ihre Produktion noch effizienter zu gestalten. Doch so m\u00e4chtig diese Technologie auch zu seien scheint, so kann sie dennoch auch nicht alles erfassen. Zuf\u00e4llige und nicht vorhersehbare Fehler, die durchaus auch menschlicher Natur sein k\u00f6nnen, k\u00f6nnen kurzfristig zu St\u00f6rungen im Produktionsablauf. Hier bedarf es immer noch menschlichem Einsatz zur Behebung solch einer St\u00f6rung.<\/p>\n\n\n\n
Dennoch kann man den Vorteil den man sich durch das \u201eSmart Monitoring\u201c und dem resultierenden \u201ePredictive Maintenance\u201c gar nicht zu hochsch\u00e4tzen. Die Technologie ist hier eine St\u00fctze und Hilfe und kein Ersatz f\u00fcr den Menschen.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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