Stellen Sie sich einen vielversprechenden Montagmorgen vor: Ihr Unternehmen brummt vor Produktivität. Doch dann fällt plötzlich ein wichtiges Maschinenteil aus, und der Betrieb kommt zum Stillstand. Die Folgen sind gravierend: verspätete Aufträge, enttäuschte Kunden und eine hohe Rechnung für die Notfallreparatur.
Stellen Sie sich nun ein anderes Szenario vor.
Was wäre, wenn Sie diesen Ausfall vorhersehen könnten, bevor er eintritt, und die Wartung während der produktionsfreien Zeit durchführen, damit der Betrieb reibungslos läuft? Was wäre, wenn Ausfallzeiten ein Geist aus der Vergangenheit wären?
Willkommen in der Gegenwart – Predictive Maintenance.
In diesem Artikel führen wir Sie durch das Warum, das Was und das Wie von Predictive Maintenance, geben Einblicke in die Technologien, die sie ermöglichen, und zeigen die enormen Vorteile auf, die sie Ihrem Unternehmen bringen kann.
Ihr Wettbewerbsvorteil – gestützt durch Daten
Eine Studie von PwC hat den Wert von Predictive Maintenance selbst für Unternehmen mit bereits ausgefeilten Instandhaltungsfunktionen deutlich herausgearbeitet. Beeindruckende 95% der Unternehmen sahen greifbare Ergebnisse, die in direktem Zusammenhang mit der Einführung von Predictive Maintenance standen, was das enorme Potenzial deutlich macht.
Predictive Maintenance hilft Unternehmen, Ergebnisse in mehreren Dimensionen zu erzielen. Die Verbesserung der Betriebszeit war das wichtigste Ziel, von dem 60% der Unternehmen profitierten. Zu den weiteren bemerkenswerten Vorteilen gehören Kostensenkungen, die sich im Durchschnitt auf 9% belaufen, eine Verringerung der Sicherheits-, Gesundheits-, Umwelt- und Qualitätsrisiken um 14% und eine Verlängerung der Lebensdauer von Anlagen um 20%.
Es mag überraschen, dass eine beträchtliche Anzahl der Befragten auch Gewinne in Bereichen feststellte, die normalerweise nicht mit dem Hauptziel von Predictive Maintenance in Verbindung gebracht werden. Dazu gehörten eine Verbesserung der Kundenzufriedenheit um 40%, eine Verbesserung des Produktdesigns um 37% und der Energieeinsparungen um 36%.
Predictive Maintenance reduziert nicht nur die Ausfallzeiten, indem sie potenzielle Probleme erkennt, bevor sie zu Problemen werden, sondern trägt auch zur Langlebigkeit der Anlagen bei, indem sie potenzielle Probleme proaktiv angeht. Die damit verbundene Verringerung erheblicher Schäden senkt den Bedarf an kostspieligen Reparaturen oder Ersatzbeschaffungen.
Darüber hinaus optimiert Predictive Maintenance die Bestandsverwaltung. Die Fähigkeit, vorauszusehen, wann ein Teil ausfallen könnte, macht große Lagerbestände an Ersatzteilen überflüssig und spart Geld und Lagerplatz. Ein optimaler Zustand erhöht zudem die Sicherheit der Anlage, da die Unfallwahrscheinlichkeit verringert wird.
In unserer effizienzorientierten Welt ist Predictive Maintenance kein Luxus mehr, sondern eine Notwendigkeit. Es geht nicht nur darum, Kosten zu sparen: Dieses strategische Instrument steigert die Produktivität, erhöht die Kundenzufriedenheit und stärkt die Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt.
AI-Technologie nutzbringend einsetzen
Predictive Maintenance bietet Echtzeiteinblicke in den Anlagenzustand und ermöglicht die Vorhersage des optimalen Wartungszeitpunkts. Dies führt zu erheblichen Kosteneinsparungen gegenüber der routinemäßigen oder intervallbasierten Wartung.
Welche Technologien stecken dahinter?
Kurz gesagt geht es bei Predictive Maintenance um die folgenden zwei Schritte:
- Sammeln von Daten aus Geräten
- Nutzung dieser Daten für vorausschauende Zwecke
Der erste Schritt der Datenerfassung erfolgt in der Regel direkt am Gerät, das analysiert werden soll. Eine Schlüsseltechnologie ist hier das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), das den Rahmen für die Echtzeit-Datenerfassung von verschiedenen Gerätesensoren schafft.
Die Daten umfassen nicht nur den Zustand von Maschinen und Geräten, sondern auch deren Umgebung, wobei Faktoren wie Temperatur und Feuchtigkeit berücksichtigt werden. Diese vielfältigen und in verschiedenen Formaten vorliegenden Daten erfordern leistungsfähige Datenbanken für eine effektive Verarbeitung.
Die Qualität und Zuverlässigkeit der Erkenntnisse hängen stark von der Größe der Datenbank und der Raffinesse des Analysealgorithmus ab. Größere Datenbanken und intelligentere Algorithmen liefern zuverlässigere Ergebnisse.
Entscheidend ist, dass die Testverfahren die Funktionalität des Geräts nicht beeinträchtigen dürfen. Wie wir bereits in einem unserer früheren Artikel skizziert haben, umfassen die Methoden zur Datenerfassung Vibrationsanalysen, akustische Messungen, zerstörungsfreie Prüfungen (Non-destructive Testing (NDT)) und Ultraschallprüfungen.
Für den zweiten Schritt, die Nutzung der Daten für Vorhersagezwecke, ist die Schlüsseltechnologie künstliche Intelligenz (KI). KI nutzt fortschrittliche Algorithmen des Machine Learning (ML) zur Datenanalyse und zur Vorhersage potenzieller Anlagenausfälle.
Einsatz von KI zur Zukunftsprognose
Die Hauptziele von Machine Learning im Bereich von Predictive Maintenance sind in der Regel entweder
- Vorhersage der Restnutzungsdauer (Remaining Useful Life (RUL)) oder
- die Vorhersage von Zustandsindikatoren (Health Indicators (HI)).
Wie der Name schon sagt, zielt die Vorhersage der Remaining Useful Life darauf ab, zu prognostizieren, wie lange ein Gerät noch in Betrieb sein wird, bis eine schwerwiegende Beeinträchtigung oder ein Ausfall eintritt.
Die meisten Prognosen werden mit Supervised Machine Learning-Modellen erstellt, die mit vielen markierten Datenproben trainiert werden, bei denen die wahre RUL bekannt ist. Das bedeutet, dass man über einen ausreichend großen Datensatz mit vergangenen Ausfällen verfügen muss, damit die ML-Modelle Muster lernen können, die wahrscheinlich zu einem zukünftigen Ausfall führen.
In vielen Fällen sind nur wenige markierte Daten verfügbar. Dies kann der Fall sein, wenn bereits ein System zum präventiven Austausch von Geräten vor einem Ausfall vorhanden ist, oder wenn einfach noch nicht viele Daten gesammelt wurden.
In diesen Fällen spielen Health Indicators eine entscheidende Rolle. Abgeleitet aus verschiedenen Arten von Gerätedaten, wie Vibrationen bei Maschinen oder Temperatur- und Druckmessungen bei Industrieanlagen, dienen HIs als Frühwarnsignale für potenzielle Probleme.
Deep Dive: Machine Learning-Technologien
Die Erstellung effektiver Indikatoren erfordert jedoch ein tiefes Verständnis des Systems, seiner möglichen Fehlermodi und der Korrelation zwischen den gesammelten Daten und dem Systemzustand, was eine Mischung aus Fachwissen, Datenanalysefähigkeiten und Kenntnissen über Predictive Maintenance-Methoden erfordert.
Es gibt verschiedene Machine Learning-Techniken, die für Predictive Maintenance effektiv eingesetzt werden können:
- Mehrschichtige Feed-Forward Neuronale Netze (FNNs): Diese neuronalen Netze werden mit Hilfe des stochastischen Gradientenabstiegs mit Backpropagation trainiert und bestehen aus mehreren Schichten von Knoten in einem gerichteten Graphen, wobei jede Schicht vollständig mit der nächsten verbunden ist. Sie sind besonders gut in der Lage, nicht-lineare Beziehungen und Wechselwirkungen zwischen Variablen zu verarbeiten.
- Autoencoder: Ein Autoencoder ist im Wesentlichen eine Art neuronales Netz und wird mit demselben Datensatz trainiert, der sowohl als Eingabe als auch als Ausgabe dient. Das Netz hat weniger Parameter als die Dimensionen des Datensatzes, so dass es gezwungen ist, eine komprimierte Darstellung der Daten zu lernen. In diesem Sinne ist es der Hauptkomponentenanalyse (Principal Component Analysis (PCA)) sehr ähnlich, die ebenfalls die Dimensionalität der Daten reduziert.
- Feature Engineering: Bei diesem Prozess werden neue Merkmale (Features) erstellt oder bestehende geändert, um die Modellleistung zu verbessern. Bei Predictive Maintenance könnte das Feature Engineering die Erstellung von Variablen umfassen, die historische Trends, Anomalien oder Änderungen von Sensormesswerten erfassen.
- Hyper-Parameter-Optimierung, z. B. mithilfe der Rastersuche (Grid Search): Die Leistung von Machine Learning-Modellen kann stark von der Wahl der Hyperparameter abhängen. Die Rastersuche ist eine Technik zur Optimierung dieser Hyperparameter, bei der systematisch eine Reihe möglicher Werte untersucht und die Kombination ermittelt wird, die die beste Modellleistung erbringt.
- Long Short-Term Memory (LSTM) Autoencoder sind eine spezielle Art von rekurrenten neuronalen Netzen, die sich gut für Zeitreihendaten eignen, die bei Predictive Maintenance üblich sind. LSTMs verfügen über eine Speicherzelle, die es ihnen ermöglicht, über lange Sequenzen hinweg effektiv zu lernen und sich zu erinnern, was sie ideal für die Erkennung von Anomalien oder Veränderungen im Zeitverlauf macht.
Unsere Lösung macht sich diese innovativen Technologien zunutze und stellt sicher, dass Unternehmen schnell in den Betriebszustand übergehen und gleichzeitig die Vorteile dieses proaktiven Ansatzes nutzen können.
Unsere Lösung – Ihr Wettbewerbsvorteil
Wer Predictive Maintenance effektiv und langfristig in seinem Unternehmen etablieren möchte, dem empfehlen wir, diese Arbeitsschritte zu befolgen:
- Erfassen, digitalisieren und übermitteln Sie Daten. Falls erforderlich, integrieren Sie fortschrittliche KI-Technologie in Ihre Anlagen, um die Daten in Echtzeit auszuwerten.
- Entscheiden Sie sich ggf. für einen skalierbaren, sicheren Cloud-Speicher für die Verwaltung und den Zugriff auf Daten.
- Analysieren und bewerten Sie die gesammelten Daten.
- Berechnen Sie laufend die voraussichtliche verbleibende Nutzungszeit (RUL) Ihrer wichtigsten Anlagen(-teile).
- Planen Sie den optimalen Zeitpunkt für die notwendigen Wartungstätigkeiten
Eine große Herausforderung bei Predictive Maintenance ist die Verwaltung enormer Datenmengen. Um verlässliche Erkenntnisse über den Zustand von Maschinen und Anlagen zu gewinnen und mögliche Störungen frühzeitig zu erkennen, müssen umfangreiche Datenmengen erfasst, gespeichert, verarbeitet und intelligent analysiert werden.
Dank unserer Erfahrung in der Embedded Systems-Entwicklung sind wir in der Lage, Maschinendaten in großem Umfang abzurufen, zu konsolidieren und zu analysieren. Bei Bedarf können wir unsere Machine Learning-Applikationen direkt in Ihren Geräten einsetzen, so Daten in Echtzeit verarbeiten und interpretieren und gleichzeitig die Vorhersagegenauigkeit und die Reaktionszeiten erheblich verbessern.
Robuste Cloud-Speicherlösungen sorgen dafür, dass Ihre Daten nicht nur gespeichert werden: Die flexible Speicherkapazität mit relevanten Sicherheitsmaßnahmen bietet ein skalierbares Zuhause für Ihre Daten. Die Kombination von Cloud-Speichern mit unserer Lösung für vorausschauende Wartung bietet ein nahtloses Datenverwaltungssystem, das mit den Anforderungen Ihres Unternehmens wachsen kann.
Unsere Predictive Maintenance-Lösung berücksichtigt all diese Faktoren und liefert eine maßgeschneiderte Software, die auf die individuellen Bedürfnisse Ihres Unternehmens zugeschnitten ist. Unser Team arbeitet eng mit Ihren Experten zusammen, um die spezifischen Herausforderungen zu verstehen, denen Sie gegenüberstehen, und entwickelt eine Lösung, die genau auf diese Herausforderungen zugeschnitten ist.
Mithilfe fortschrittlicher KI-Algorithmen analysiert unsere Software Daten aus verschiedenen Quellen, prognostiziert potenzielle Anlagenausfälle und unterstützt Sie bei der Planung geeigneter Wartungsaktivitäten.
Gemeinsam mit Ihnen entwickeln wir eine optimale Architektur für Ihre spezifische Predictive Maintenance Aufgabe und implementieren eine individuelle Lösung. Diese Zusammenarbeit stellt sicher, dass sich unsere Software nahtlos in Ihre Prozesse einfügt und maximalen Nutzen aus Predictive Maintenance zieht.
Wenn Sie sich für unsere integrierte Lösung entscheiden, erhalten Sie ein umfassendes, End-to-End Predictive-Maintenance-System, das Low-Level-Embedded-System-Engineering, robusten Cloud-Speicher und fortschrittliche KI-basierte Optimierung von einem einzigen, zuverlässigen Partner bietet.
Ihr Weg beginnt hier
Im heutigen Wettbewerbsumfeld ist Predictive Maintenance nicht nur eine Option.
Sondern eine strategische Notwendigkeit.
Mit unserer Lösung für Predictive Maintenance kaufen Sie nicht nur eine Dienstleistung, sondern investieren in eine effizientere und profitablere Zukunft für Ihr Unternehmen.
Sind Sie bereit, sich auf diesen Weg zu mehr Effizienz und Rentabilität zu begeben?
Setzen Sie sich noch heute mit unseren Experten in Verbindung, um zu besprechen, wie unsere Lösung für Predictive Maintenance Ihren Betrieb absichern und Ihnen den nötigen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.