Positive Auswirkungen von KI und HI in der Instandhaltung

OEE und Produktivität in der Instandhaltung durch den Einsatz von KI und HI steigern? Inwiefern dies möglich ist und welche Potenziale im Zusammenwirken von KI und HI liegen, diskutierte Falk Pagel (Dozent an der DHBW Mannheim) im Rahmen der Maintenance OnlineDays.
Bild: IAS Mexis GmbH

Im Unternehmensbereich kommen in Deutschland in nur 8% der Fälle die innovativen Möglichkeiten von KI zum Einsatz und ganze 59% der deutschen Unternehmen haben sich noch gar nicht mit diesem Thema auseinandergesetzt. Dabei kann KI besonders bei der Instandhaltung vieles leisten, wie z.B. Maschinen abschalten, Wartungsprozesse automatisch anstoßen etc. Noch entscheidender ist aber, dass die KI lernt, aus den Mustern der gewonnen Daten Handlungsempfehlungen für die Zukunft abzuleiten und so eine vorausschauende Instandhaltung unterstützt – meist verstanden als Predictive Maintenance. Um das volle Potenzial der KI ausschöpfen zu können, ist es allerdings unabdingbar zunächst ein stabiles Fundament zu schaffen: Dies umfasst ein vollständiges Stammdatenmanagement, CMMS, die Digitalisierung von Knowhow und einen individuellen Instandhaltungs-Strategie Mix unter Berücksichtigung anlagenspezifischer Paramater.

Neben all den modernen Möglichkeiten und innovativen Lösungen für die Instandhaltung kann KI den Faktor Mensch und seine Fähigkeiten zur Intuition und Adaption natürlich nicht vollständig ersetzen. Denn nur mit diesen Eigenschaften ist es möglich über den Tellerrand zu schauen und Störungen optimal einzuschätzen und zu beheben. Für eine Instandhaltung bedeutet das, dass Smart Maintenance in der Zukunft nur im Zusammenspiel von humaner und künstlicher Intelligenz optimal funktionieren kann – und nur so die Wandlungs- und Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens nachhaltig gestärkt wird.

Das Expertensystem des Diva Ecosystems bündelt das Wissen von über 40 Jahren menschlicher Erfahrung zu Bauteileverhalten und integrierter KI. Dabei erstellen und optimieren die Algorithmen proaktiv qualifikations- und kostenoptimale Inspektions- und Wartungspläne. Dies ermöglicht den störungs- und stillstandfreien Durchlauf von Anlagen und Maschinen, was für eine höhere Produktivität sorgt: Branchenabhängig bis zu einer Steigerung von bis zu 25% bei gleichzeitiger Kostenreduktion.

Das ist der Beweis, dass das Zusammenspiel von KI und HI in einem intelligenten CMMS einen Transformationsprozess von reaktiver Instandhaltung zu Smart Maintenance ermöglicht und die Anlagenverfügbarkeiten und den OEE erhöht.

Das könnte Sie auch Interessieren

Bild: Analog Devices GmbH
Bild: Analog Devices GmbH
Warum vorausschauende Wartung?

Warum vorausschauende Wartung?

Allein in Fabriken in den USA entstehen pro Jahr ungeplante Ausfallzeiten von 14 Millionen Stunden. Die Ursache dafür, Systemfehler, bescheren der Industrie Kosten in Milliardenhöhe. Um solche Szenarien zu verhindern,
nutzen Fabriken in der Regel einen teuren manuellen Ansatz: Experten sammeln Daten, um den Zustand der
Anlagen zu beurteilen. Auch kommen oft Sensorlösungen zum Einsatz, die jedoch nicht alle möglichen Ausfälle zuverlässig erkennen können. Mehr Potenzial versprechen Systemlösungen für die vorausschauende Wartung.

Bild: Roxon
Bild: Roxon
Online-Zustandsüberwachung für Gurtförderanlagen

Online-Zustandsüberwachung für Gurtförderanlagen

Schmersal stellt über seinen Systempartner Roxon eine vollautomatisierte Online-Zustandsüberwachung für Gurtförderanlagen vor: Der HX170 basiert auf einer optischen Zustandsüberwachung des Oberflächenprofils, wodurch alle möglichen Beschädigungen der Verbindungsstellen sowie Längsschlitze, Risse und Löcher an der Bandoberfläche erkannt werden sollen.

Bild: Fraunhofer-Institut IGD/©angkhan/stock.adobe.com
Bild: Fraunhofer-Institut IGD/©angkhan/stock.adobe.com
Risiken verringern: Fraunhofer-Software entwickelt FMEA weiter

Risiken verringern: Fraunhofer-Software entwickelt FMEA weiter

Ob autonomes Fahrzeug in der Intralogistik oder Werkzeugmaschine in der industriellen Fertigung: Fehler und Ausfälle einzelner Geräte und Komponenten sind nicht immer zu vermeiden. Deren Wahrscheinlichkeit einzuschätzen und den Aufbau technischer Systeme hinsichtlich ihrer Betriebs- und Prozesssicherheit zu verbessern, ist daher umso wichtiger. Mit proSvift entwickelten Forschende des Fraunhofer IGD ein neues Analysewerkzeug, das auf einer probabilistischen Fehlermöglichkeits- und Einflussanalyse (FMEA) basiert und intuitiv steuerbar ist. Anwender sollen so Produktionsausfälle, kritische Auswirkungen und Folgekosten reduzieren können.