Jedes industrielle Unternehmen muss regelmäßig ihren Betrieb einstellen, um Wartungen an ihren Maschinen durchzuführen. In dieser Zeit stehen Maschinen still, produzieren nicht und erwirtschaften keinen Gewinn. Demnach ist es ein Ziel die Wartungsarbeiten schnell durchzuführen und effektiv zu planen. Jede Abhilfe ist dabei gut, insbesondere auch weil industrielle Prozesse zunehmend komplexer werden. Auch die Künstliche Intelligenz kann helfen, indem sie Maschinen und Produktion überwacht und notwendige Wartungsmaßnahmen mit plant.
Produktivität von industriellen Anlagen
Etwaige Wartungsarbeiten und die mit ihnen verbundenen Produktionspausen mindern den möglichen Umsatz eines Unternehmers. Dies ist umso mehr der Fall, wenn die Wartung ungeplant und plötzlich nötig wird, wenn zum Beispiel ein maschinelles Teil seinem Verschleiß unterliegt. Zur Optimierung der Anlageneffektivität ist es also wichtig eine Minimierung der Ausfallzeit beziehungsweise eine Maximierung der Verfügbarkeit zu erzielen. Dazu bietet sich eine geplante Wartung an. Doch moderne Produktionsabläufe werden immer komplexer und durchgehen immer mehr Schritte. Um dort noch den Überblick behalten zu können und alle relevanten Faktoren beachten und analysieren zu können, bedarf es einer ausgefeilten Technologie. Hier kommt die Künstliche Intelligenz ins Spiel.
Künstliche Intelligenz und ihr erweiterter Blickwinkel
Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz wird es möglich den Großteil der für die Wartung relevanten Faktoren zu berücksichtigen und die entsprechenden Daten auszuwerten. Durch das „Maschinelle Lernen“ übt sich die Künstliche Intelligenz schnell in ihrer Aufgabe und wird zunehmend effizienter und autonomer. Zusätzlich dazu gelingt es der Künstlichen Intelligenz schneller als einem Menschen alle relevanten Daten auszuwerten und entsprechende Modelle zu entwerfen. Gerade das Prinzip des „Digital Twins“ spielt hierbei eine große Rolle. Die Künstliche Intelligenz und ihre technische Anwendung erweitert also schon einmal deutlich die Menge an Informationen mit denen sie oder das Unternehmen dann arbeiten kann.
„Smart Monitoring“: Sehen was andere nicht sehen
Die Daten, die die Künstliche Intelligenz auswerten, werden von ihr auf verschiedenste Parameter analysiert und in einen größeren Zusammenhang gerückt. Durch das „Smart Monitoring“ setzt die Künstliche Intelligenz selbstständig 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 Künstliche Intelligenz dann die Ursachen möglicher ungeplanter Ausfälle beziehungsweise Fehler. Bei mehrfacher Wiederholung dieses Prozesses nimmt die Künstliche Intelligenz eine Bewertung von Anomalien und Ereignissen vor und klassifiziert sie entsprechend. Durch diesen fortlaufenden Lernprozess ist die Künstliche Intelligenz schnell in der Lage, Herausforderungen für eine reibungslose Produktion frühzeitig zu erkennen und anhand ihrer Klassifizierung eine Prognose für den möglichen Schaden zu stellen. Dem Unternehmen wird es dadurch ermöglicht, verlässlich sagen zu können, inwiefern Wartungsarbeiten und damit verbundene Produktionsstopp nötig sind. Doch auch dabei kann einem die Künstliche Intelligenz weiter unter die Arme greifen.
“Predictive Maintenance“
Durch die Analyse des Produktionsablaufes in Echtzeit und kann die Künstliche 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 Gegenmaßnahme, zum Beispiel durch Wartungsarbeiten, ergriffen werden sollte. Dabei sollte nämlich bei der Gelegenheit nicht jeder Fehler sofort, sondern mehrere Fehler gleichzeitig behoben werden, um die Leerlaufzeit der Produktion möglichst gering zu halten. Durch die modellbasierte Prognose von Fehlerauftritten kann die Künstliche Intelligenz den möglichst besten Zeitpunkt für etwaige Wartungsarbeiten bestimmen und somit die Anlagennutzdauer maximieren. So können Fehler behoben werden, bevor er einen Schaden zur Folge hat, aber nicht, bevor er wirklich relevant wird. Im größeren Rahmen kann die Künstliche Intelligenz auch prädikative Regelungen zur effizienten Anlagennutzung ergreifen. Auch die Erstellung von Reports zur menschlichen Einsicht der Analyse kann erfolgen.
Eine große Erweiterung traditioneller Wartungsansätze
Durch die Rechenkraft, die die Künstliche 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 Möglichkeit ihre Produktion noch effizienter zu gestalten. Doch so mächtig diese Technologie auch zu seien scheint, so kann sie dennoch auch nicht alles erfassen. Zufällige und nicht vorhersehbare Fehler, die durchaus auch menschlicher Natur sein können, können kurzfristig zu Störungen im Produktionsablauf. Hier bedarf es immer noch menschlichem Einsatz zur Behebung solch einer Störung.
Dennoch kann man den Vorteil den man sich durch das „Smart Monitoring“ und dem resultierenden „Predictive Maintenance“ gar nicht zu hochschätzen. Die Technologie ist hier eine Stütze und Hilfe und kein Ersatz für den Menschen.