Die Instandhaltungsbranche steht vor der Herausforderung, Betriebskosten zu optimieren, Ausfallzeiten zu minimieren und gleichzeitig die Effizienz und Sicherheit zu erhöhen. Künstliche Intelligenz bietet eine Vielzahl von Lösungen, die diese Herausforderungen adressieren und die Instandhaltungsprozesse revolutionieren können. Viele Aufgaben, die bisher manuell erledigt werden müssen, können automatisiert und optimiert werden.
1. Unterstützung bei der Fehlerdiagnose
KI kann bei der Analyse von Fehlermeldungen und Diagnosedaten helfen, um die Ursache von Problemen rasch zu identifizieren. Durch maschinelles Lernen zieht KI Schlussfolgerungen aus bisherigen Fehlern und verbessert die Genauigkeit bei der Fehlerdiagnose kontinuierlich. Wurden bei Störungen bislang einzelne Fehlercodes aus SPS manuell überprüft, übernehmen hier KI-gesteuerte Maintenance-Assistent-Lösungen: Sie können nahtlos in eine mobile Instandhaltungslösung integriert werden.
Der Assistent greift auf historische Daten aus durchgeführten Reparaturen und Wartungen zurück, durchsucht etwa Aufträge, Meldungen (Fehlercodes aus der SPS-Steuerung), Rückmeldungen und ganze Dokumente. Diese Informationen fasst er unter den Kategorien Problembeschreibung, Lösungsmaßnahme und Häufigkeit für den Mitarbeitenden zusammen, der vor Ort im Einsatz ist.
Über einen Eingabe-Prompt, also eine Anfrage mit Aufgabenstellung, kann der Mitarbeiter per Tastatur oder Speech-to-Text-Funktion nach konkreten Problemen zu einer Maschine oder einem Schadensbild suchen und erhält von der KI zusammengefasste Lösungsvorschläge.
Ohne den Einsatz von KI konnte nur eine indizierte Schlagwortsuche durchgeführt werden. Das Ergebnis war eine umfangreiche Trefferliste mit zahlreichen Instandhaltungsaufträgen. Der Anwender musste diese dann einzeln sichten und analysieren, um die zu seinem Problem passende Lösung zu finden – ein zeitaufwendiger und fehleranfälliger Prozess. Hier zeigt sich der konkrete Mehrwert von KI, sowohl für Mitarbeitende direkt an den Maschinen als auch für das Unternehmen insgesamt. Ein KI-Assistent:
- selektiert in Sekunden alle in der Datenbank zum Thema relevanten erfassten Aufträge und fasst sie zusammen,
- liefert in kurzer Zeit (20–30 Sekunden) nach Relevanz gewichtete Ergebnislisten und Lösungsvorschläge, was insbesondere unerfahrene Mitarbeiter unterstützt,
- verkürzt Stillstands-Zeiten (MTTR) und steigert die Zuverlässigkeit (MTBR) der Maschinen und Anlagen, was die Kundenzufriedenheit erhöht,
- übersetzt Quelldaten in jede gewünschte Ausgabesprache und überwindet Sprachbarrieren.
2. Ersatzteil-Identifikation über Foto-Erkennung
Mit Unterstützung von KI wird auch die Identifikation von einzelnen Ersatzteilen beschleunigt und verbessert – Voraussetzung hierfür ist die Digitalisierung des Lagermaterials. Hierzu gibt es spezielle Digitalisierungsboxen. Dort werden die Ersatzteile auf einem Drehteller platziert, gewogen, gescannt und aus verschiedenen Winkeln ca. 400 Einzelbilder erstellt. So entsteht ein 3D/360°-Bild. Schlussendlich wird damit ein virtueller Zwilling des Maschinenbestands erstellt, aufgeschlüsselt in sämtliche Einzelbestandteile. Mit diesen Bildern wird die Mustererkennung des KI-Assistenten trainiert, sodass alle Einzelteile wiedererkannt und mit früheren Aufträgen verknüpft werden können. Außerdem wird eine Web-API-Schnittstelle in die Benutzeroberfläche integriert. Baut der Mitarbeitende dann im Fall einer Störung ein ihm unbekanntes Teil aus, erstellt er ein Foto und startet über die Schnittstelle einen Abgleich mit den in der Datenbank hinterlegten digitalisierten Einzelteilen. Das Ergebnis ist eine Trefferliste mit Vorschlägen, um welches Teil es sich handelt. Die Schnittstelle prüft automatisch, ob es sich um Lagermaterial handelt oder ob ein Ersatzteil bestellt werden muss. Der gesamte Reparaturprozess wird somit beschleunigt, und die Mitarbeitenden können über eine Plattform die nötigen Schritte anstoßen.
3. Datenbasierte Entscheidungsfindung für Investitionen
KI-gestützte Analysen helfen Entscheidungsträgern in Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie relevante Daten und Prognosen bereitstellen. Detaillierte Fehler- und Störungsanalysen einzelner Maschinen unterstützen etwa bei Investitionsentscheidungen. KI-Lösungen können zudem Simulationen durchführen, um verschiedene Wartungsstrategien zu bewerten und die besten Ansätze zu identifizieren.
4. Prädiktive Wartung und Verbesserung von Wartungsplänen
Einer der größten Vorteile von KI in der Instandhaltung ist die Möglichkeit der vorausschauenden Wartung. Durch die Analyse großer Datenmengen, die von Maschinen und Anlagen erfasst werden, kann KI Muster erkennen, die auf potenzielle Ausfälle hinweisen. Dies ermöglicht es Unternehmen, Wartungsmaßnahmen rechtzeitig zu planen, bevor es zu kostspieligen Ausfällen kommt. Dadurch werden nicht nur die Kosten für Notfallreparaturen gesenkt, sondern auch die Produktivität der Maschinen gesteigert. SAP bietet hierfür etwa die Lösungssuite SAP Asset Performance Management an. Zur besseren Planung von erforderlichen Wartungen und den dafür benötigten Fachkräften kann KI große Mengen an Daten analysieren und daraus Empfehlungen für die optimalen Wartungszeitpunkte ableiten. Dies verbessert die Effizienz der Wartungsarbeiten und reduziert die Stillstandzeiten. Gleichzeitig können Wartungsressourcen wie Personal und Material besser geplant werden, was auch die Zufriedenheit der Mitarbeitenden erhöht.
5. Automatisierung von Prozessen und erhöhte Sicherheit
In der Instandhaltung können zudem KI-gesteuerte Roboter eingesetzt werden, um Routineaufgaben wie Inspektionen oder einfache Reparaturen zu automatisieren. So können Mitarbeiterressourcen für komplexere Aufgaben genutzt werden. Auch die Fernüberwachung von Maschinen und Anlagen durch KI-Assistenten trägt dazu bei, dass physische Inspektionen seltener erforderlich sind. Erkennen KI-Assistenten Auffälligkeiten, können sie potenzielle Sicherheitsrisiken frühzeitig identifizieren und Mitarbeitende warnen, bevor es zu gefährlichen Situationen kommt. Perspektivisch können Drohnen und Roboter gezielt für riskantere Situationen eingesetzt werden, etwa gefährliche Inspektionsaufgaben, wodurch das Risiko für menschliche Arbeiter verringert wird.
KI transformiert die Instandhaltung nachhaltig
Die Integration von KI-Anwendungen in die Instandhaltung führt zu erheblichen Verbesserungen in Effizienz, Kostenmanagement, Sicherheit sowie Kunden- und Mitarbeiterzufriedenheit. Unternehmen, die KI in ihre Instandhaltungsstrategien einbeziehen, können nicht nur ihre Betriebskosten senken, sondern auch die Lebensdauer ihrer Anlagen verlängern und die Gesamtproduktivität steigern. Auch auf die Zufriedenheit der Mitarbeitenden dürfte sich der Einsatz von KI-Lösungen positiv auswirken, erhalten sie doch neueste Tools an die Hand, um ihre Arbeit zielgerichteter, effizienter und sicherer zu erledigen.
