So nutzen Sie maschinelles Lernen zur Durchführung einer vorausschauenden Wartung

In allen Branchen verlassen sich Unternehmen traditionell auf planmäßige Wartung. Der Blick ins Innere von Maschinen in festgelegten Abständen hält sie am Laufen. Aber ist es wirklich die kostengünstigste Möglichkeit, unerwünschte Ausfallzeiten zu reduzieren? Nicht wirklich. Zahlreiche Studien besagen, dass nur 20 % der Geräteausfälle altersbedingt sind, während 80 % zufällig auftreten.

Da sich Unternehmen aller Branchen auf alles konzentrieren, was auf künstlicher Intelligenz (KI) basiert, rückt die durch maschinelles Lernen (ML) unterstützte vorausschauende Wartung ins Rampenlicht.

Das Vorhersehen von Geräteproblemen, bevor sie auftreten, und die Durchführung von Wartungsarbeiten genau dann, wenn sie erforderlich sind, verspricht Kosteneinsparungen und eine verbesserte Produktivität. Tatsächlich ist es 90 % der Hersteller, die ML-basierte vorausschauende Wartung eingeführt haben, gelungen, ihre Reparaturzeiten und ungeplanten Ausfallzeiten zu reduzieren, heißt es in einer Studie der CXP Group.

In diesem Blogbeitrag teilen wir unsere Erfahrung in der KI-Softwareberatung, tauchen in die Funktionsweise von Predictive-Maintenance-Systemen ein, teilen Erfolgsgeschichten, die Sie inspirieren werden, und gehen auf die Herausforderungen bei der Einführung KI-gestützter Predictive-Maintenance-Lösungen ein.

Was ist vorausschauende Wartung?

Bei der vorausschauenden Wartung handelt es sich um einen proaktiven Ansatz zur Gerätewartung, der ML nutzt, um potenzielle Ausfälle vorherzusehen. Dies wiederum trägt dazu bei, kostspielige Ausfallzeiten zu vermeiden. Stellen Sie sich vor, dass Ihre Geräte sprechen und Ihnen genau sagen, wann sie Aufmerksamkeit benötigen, kurz bevor etwas schief geht.

Ein vorausschauendes Wartungssystem funktioniert wie ein Team von Inspektoren, die rund um die Uhr Ihre Ausrüstung überwachen und riesige Datenmengen in Echtzeit sammeln und verarbeiten. Diese „Inspektoren“ können die kleinsten Anomalien und Muster erkennen, die dem menschlichen Auge entgehen, und Sie vor möglichen Fehlern warnen, bevor sie zu größeren Kopfschmerzen führen.

Schauen wir uns ein Beispiel an, um zu sehen, wie das Konzept in der Praxis funktioniert. Stellen Sie sich eine Produktionsanlage vor, die auf eine Flotte von Industrierobotern angewiesen ist, um den Betrieb aufrechtzuerhalten. Traditionell wird die Wartung dieser Roboter in festen Zeitabständen geplant oder, schlimmer noch, dann, wenn es tatsächlich zu einem Ausfall kommt, was zu Ausfallzeiten und finanziellen Verlusten führt.

Bei der vorausschauenden ML-Wartung wird die Ausrüstung mithilfe von Sensoren, die strategisch in die Maschinen integriert sind, ständig überwacht. Die gesammelten Daten können Temperatur, Vibration, Stromverbrauch und andere Messwerte umfassen.

Alle diese Daten werden dann an die zentrale Verarbeitungseinheit – das „Gehirn“ – des Systems gesendet, das auf ML-Algorithmen basiert. Anhand historischer Bruchdaten, Reparaturhistorie, Umgebungsfaktoren und in Echtzeit erfasster Leistungsmetriken sucht das Gerät nach Mustern, die auf eine bevorstehende Fehlfunktion hinweisen könnten.

Ausgestattet mit diesen wertvollen Erkenntnissen kann Ihr Wartungsteam eingreifen, alle erforderlichen Reparaturen durchführen und verhindern, dass es jemals zu einem drohenden Ausfall kommt. Und das alles bei minimaler Ausfallzeit und ohne kostspielige Störungen.

Und genau hier liegt das Kosteneinsparpotenzial von ML Predictive Maintenance. Aufgrund des proaktiven Charakters können Sie Ihre Anstrengungen und Budgets auf die Geräte konzentrieren, die wirklich Aufmerksamkeit benötigen – anstatt Ressourcen für die Bereitstellung völlig in Ordnung befindlicher Geräte zu verschwenden. Andererseits können Sie mit der Kraft der Voraussicht handeln, bevor ein Problem eskaliert, und so sicherstellen, dass Ihre Geräte über längere Zeiträume mit Höchstleistung arbeiten.

Branchenübergreifende Anwendungsfälle der vorausschauenden KI-Wartung

KI-gesteuerte vorausschauende Wartung verändert die Art und Weise, wie ausrüstungsabhängige Industrien funktionieren, grundlegend. Nachfolgend finden Sie Beispiele, die die Auswirkungen veranschaulichen, die Predictive Maintenance auf Unternehmen haben kann.

Herstellung

In der Einzel- und Prozessfertigung kann die vorausschauende KI-Wartung für eine Vielzahl von Geräten, darunter Fräsmaschinen, hydraulische Pressen, Fördersysteme, Roboterarme und andere Geräte, von unschätzbarem Wert sein. Denken Sie an Fräsmaschinen, die Rohmaterialien zu Präzisionskomponenten formen. Die Ausstattung dieser Maschinen mit Vibrationssensoren und die Analyse der Sensorwerte anhand historischer Fehlerdaten können dazu beitragen, Fehlausrichtungen und Verschleißerscheinungen an den Spindeln von Maschinen zu erkennen. Und wenn Sie die Temperatur überwachen, können Sie Anzeichen einer Überhitzung bemerken, die darauf hindeuten, dass möglicherweise eine Fehlfunktion vorliegt.

Die Leistungsfähigkeit der ML-basierten vorausschauenden Wartung endet hier nicht. Hydraulische Pressen können auf Verstopfungen und Undichtigkeiten überwacht werden. Darüber hinaus können vorausschauende Wartungslösungen durch ständige Temperaturüberwachung Anzeichen von Überhitzung erkennen, ein Warnsignal für drohende Probleme in einem Hydrauliksystem. Und mit der Fähigkeit, Zyklen zu zählen, kann die vorausschauende ML-Wartung genau vorhersagen, wann bestimmte Komponenten möglicherweise Aufmerksamkeit erfordern, was zeitnahe Wartungseingriffe ermöglicht und potenzielle Ausfälle verhindert.

Bei Förderbändern kann Software zur vorausschauenden Wartung die Bandspannung messen, um vorzeitigem Verschleiß vorzubeugen. Und durch die Überwachung der Motorlast kann die Effizienz sichergestellt und Hinweise auf Probleme aufgedeckt werden, die zu unerwarteten Ausfallzeiten führen könnten.

Zu den Herstellern, die vorausschauende Wartung einsetzen, gehört Mercer Celgar, einer der größten Zellstoff- und Massivholzproduzenten. Die vorausschauende Wartung ist zu einem wichtigen Bestandteil der Produktionsstrategie des Unternehmens geworden. Nachdem Mercer Celgar verschiedene Optionen geprüft hatte, implementierte er eine Standardlösung für die vorausschauende Wartung. Diese KI-gestützte Software ließ sich nahtlos in das neue CMMS-System integrieren und ersetzte die bisherige Software zur automatischen Diagnose des Maschinenzustands. Im Rahmen von drei Pilotprojekten lieferte der Einsatz wertvolle Erkenntnisse und Erkenntnisse.

Mit der KI-basierten Predictive-Maintenance-Plattform erhielt Mercer Celgar die Möglichkeit, mehrere Produktionslinien zu überwachen und individuelle Berichte für jeden Maschinentyp innerhalb einer einzigen Plattform zu erhalten. Dies ermöglichte es ihnen, die Leistung zu verfolgen und zu vergleichen und gleichzeitig ihren Wartungsteams frühzeitig Einblicke in mögliche Ausfälle zu geben. Die Implementierung veränderte die Abläufe von Mercer Celgar, indem sie spezifische Jobrollen schuf und Maschinenleistungsdaten aus mehreren Quellen auf einer Plattform zusammenführte. Dadurch verfügt das Unternehmen über eine einzige Informationsquelle für die Leistung seiner Maschinen, was eine effiziente Überwachung und Datenverarbeitung im großen Maßstab ermöglicht.

Automobil

Die Automobilindustrie verlässt sich stark auf ML-basierte vorausschauende Wartung, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen und Garantiekosten zu senken. Durch die Überwachung von Sensordaten von Fahrzeugen im Feld können Automobilhersteller beispielsweise potenzielle Probleme erkennen, bevor sie zu kritischen Ausfällen werden.

Betrachten wir eine Flotte von Lieferwagen. Durch die kontinuierliche Überwachung der Motorleistung, des Reifenzustands und der Kraftstoffeffizienz ermöglicht die vorausschauende Wartung Unternehmen, Wartungspläne zu optimieren, Ausfälle zu verhindern und die Lebensdauer ihrer Fahrzeuge zu verlängern.

Eine Reihe von Automobilunternehmen haben sich der vorausschauenden Wartung zugewandt, um Wartungschancen zu antizipieren und Kunden zu binden, indem sie sie dazu ermutigen, Wartungsdienste über das offizielle Netzwerk des Automobilherstellers in Anspruch zu nehmen. Ein solches Unternehmen ist Opel, das seine Fahrzeuge mit einem vorausschauenden Wartungstool ausgestattet hat, das historische Daten analysiert, um optimale Inspektionspläne vorzuschlagen.

Da das Hauptziel der Implementierung des Systems darin besteht, die Kundenbindung zu verbessern, benachrichtigt das System die Fahrer über fällige Wartungsarbeiten und vereinbart Termine mit dem offiziellen Opel-Netzwerk, wodurch Kunden davon abgehalten werden, sich an Drittwerkstätten zu wenden.

Gesundheitspflege

Die vorausschauende ML-Wartung revolutioniert die Gesundheitsbranche und gewährleistet den reibungslosen Betrieb kritischer medizinischer Geräte. Stellen Sie sich ein MRT-Gerät in einem Krankenhaus vor. Durch die Analyse von Sensordaten, einschließlich Temperatur, Druck und elektromagnetischer Feldstärke, können Algorithmen für die vorausschauende Wartung Anomalien, Abweichungen und Muster erkennen, die auf potenzielle Probleme hinweisen. Krankenhäuser können dann Wartungsaktivitäten in Zeiten geringer Nachfrage proaktiv planen und so Störungen der Patientenversorgung minimieren. Dieser Ansatz führt zu einer verbesserten betrieblichen Effizienz, reduzierten Ausfallzeiten der Geräte und verbesserten Patientenergebnissen.

Eine Gesundheitsorganisation, die diesen Ansatz übernommen hat, ist die Kashiwa Health Check Clinic. Sie haben mit Hitachi zusammengearbeitet, um ein vorausschauendes Wartungssystem zu implementieren, um Ausfälle von MRT-Geräten zu verhindern. Der Technologiepartner analysierte Sensordaten von 100 MRT-Systemen aus drei Jahren und entwickelte einen Mechanismus zur Untersuchung der Ursachenmuster, die zu Geräteausfällen führten. ML half dann dabei, einen normalen Betriebszustand zu definieren, Anomalien vorherzusehen und Änderungen zu erkennen, die zu Ausfällen hätten führen können. Dadurch konnte die Organisation die Ausfallzeiten von MRT-Geräten um 16,3 % reduzieren.

Öl und Gas

Der Öl- und Gassektor, der für seine komplizierten und teuren Geräte bekannt ist, hat enorm von der ML-basierten vorausschauenden Wartung profitiert. Stellen Sie sich eine Offshore-Bohrinsel mit zahlreichen Pumpen, Kompressoren und Turbinen vor. Durch die kontinuierliche Überwachung von Parametern wie Druck, Temperatur und Durchflussrate können vorausschauende Wartungsalgorithmen Anomalien erkennen und drohende Ausfälle vorhersagen. Durch einen proaktiven Ansatz können Unternehmen kostspielige ungeplante Stillstände vermeiden, die Geräteleistung optimieren und die Sicherheit des Personals gewährleisten.

Aramco, ein führender Akteur in der Branche, hat die Möglichkeiten der vorausschauenden Wartung genutzt, um Korrosion, Ablagerungen und andere Schäden an Geräten und Rohrleitungen zu verhindern, die durch überschüssiges Wasser aus Bohrlöchern sowie Öl und Gas verursacht werden. Durch die Implementierung eines KI-gestützten Durchflussmessers erhielt das Unternehmen einen Echtzeit-Einblick in den Wasserfluss in seinen Brunnen. Das Messgerät nutzte ein KI-gestütztes digitales Zwillingsmodell, um den Rohrfluss vorherzusagen und verglich ihn dann mit den tatsächlichen Messungen. Dieser Prozess ermöglichte es dem Messgerät, sich automatisch an verschiedene Betriebsbedingungen anzupassen, wodurch die Notwendigkeit einer Neukalibrierung erheblich minimiert wurde.

So erstellen Sie eine Lösung für die vorausschauende Wartung

Wenn es darum geht, ML-basierte Predictive-Maintenance-Lösungen einzuführen, stehen Unternehmen vor einer Entscheidung: Entscheiden Sie sich für Standardsoftware oder investieren Sie in eine maßgeschneiderte Lösung. Jeder Ansatz bietet unterschiedliche Vorteile und Überlegungen, und die Wahl hängt von mehreren Kriterien ab.

• Verfügbares Budget: Standardsoftware (z. B. IBM Maximo, Microsoft Azure IoT Suite, GE Predix, PTC ThingWorx, Siemens MindSphere) ist im Allgemeinen mit geringeren Vorabkosten verbunden, während der Aufbau einer benutzerdefinierten Lösung eine höhere Anfangsinvestition erfordern kann. Für Unternehmen mit begrenzten Budgets ist Software von der Stange möglicherweise attraktiver, während Unternehmen mit beträchtlichen Ressourcen möglicherweise auf kundenspezifische Lösungen für maßgeschneiderte Funktionalität setzen.
• Zeit bis zur Implementierung: Standardsoftware kann schnell bereitgestellt werden, da sie vorgefertigt und getestet ist. Im Gegensatz dazu kann die Entwicklung einer individuellen Lösung je nach Komplexität und Umfang eines Projekts länger dauern.
• Branchenspezifische Anforderungen: Verschiedene Branchen haben oft unterschiedliche Anforderungen und Arbeitsabläufe, die vorausschauende Wartungslösungen mit bestimmten Funktionen erfordern können. Standardsoftware erfüllt diese Anforderungen nicht vollständig und muss individuell angepasst werden. Aus diesem Grund bevorzugen Unternehmen mit hochspezialisierten Anforderungen oder solchen, die sich durch maßgeschneiderte Lösungen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen möchten, möglicherweise den maßgeschneiderten Weg.
• Bestehende Infrastruktur und Integrationen: Die Integration von Predictive-Maintenance-Software in bestehende Systeme und Geräte ist für einen reibungslosen Betrieb von entscheidender Bedeutung. Standardlösungen bieten möglicherweise eine bessere Kompatibilität mit einer begrenzten Anzahl gängiger Geräte oder Technologien, während maßgeschneiderte Lösungen genau auf die bestehende Infrastruktur eines Unternehmens zugeschnitten werden können.
• Skalierbarkeit: Wenn Unternehmen wachsen und expandieren, können sich ihre Anforderungen an die vorausschauende Wartung weiterentwickeln. Standardsoftware bietet möglicherweise skalierbare Optionen, die an sich ändernde Anforderungen angepasst werden können. Bei richtiger Gestaltung können kundenspezifische Lösungen auch Skalierbarkeit und Flexibilität bieten, dies erfordert jedoch möglicherweise zusätzlichen Entwicklungsaufwand.
• Support und Updates: Standardsoftware wird häufig mit Support und regelmäßigen Updates des Anbieters geliefert, um sicherzustellen, dass eine Lösung auf dem neuesten Stand bleibt. Benutzerdefinierte Lösungen erfordern möglicherweise fortlaufende Wartungs- und Supportbemühungen, um eine kontinuierliche Funktionalität sicherzustellen.

Aufbau einer KI-basierten Predictive-Maintenance-Lösung von Grund auf

Der Aufbau einer benutzerdefinierten ML-basierten Predictive-Maintenance-Lösung von Grund auf bietet maximale Flexibilität und ermöglicht es Ihnen, das System genau an Ihre individuellen Bedürfnisse anzupassen. Dennoch ist kundenspezifische Software selten vollständig kundenspezifisch. Es gibt eine Reihe von Open-Source-Bibliotheken und Frameworks (z. B. Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras, XGBoost) sowie SDKs und APIs (z. B. AWS SDKs, Azure SDKs, Google Cloud SDK, IBM Watson SDK, ThingWorx SDK). sowie vollständig verwaltete ML-Dienste einschließlich vorab trainierter Modelle (z. B. Amazon SageMaker, Azure Stream Analytics), die den Prozess der Entwicklung individueller Predictive-Maintenance-Lösungen beschleunigen und vereinfachen.

Im Folgenden teilen wir unsere Erfahrungen als ML-Beratungsunternehmen und erläutern, wie sich der Prozess der Entwicklung KI-basierter Predictive-Maintenance-Software entwickeln könnte.

Predictive Maintenance ist eine Aufgabe, die in zwei Teilaufgaben unterteilt werden kann: Zustandsüberwachung und Predictive Analytics. Bei der Entwicklung einer Predictive-Maintenance-Lösung geht es im Wesentlichen darum, ein Erkennungsmodell und ein Vorhersagemodell zu trainieren und diese in eine vollwertige Lösung zu integrieren. Um solche Modelle zu trainieren, durchlaufen Sie die folgenden Schritte.

Datensammlung

Bei der Erstellung eines Algorithmus für die vorausschauende Wartung besteht der erste Schritt darin, ausreichend Daten für das Training der Modelle zu sammeln. Die zu erfassenden Datentypen sind die folgenden.

• Sensordaten, die in Echtzeit Einblick in den Zustand und die Leistung von Maschinen geben. Es umfasst Zeitreiheninformationen, die von allen Arten von Sensoren (z. B. Temperatur, Druck, Vibration, Spannung, Lärm) gesammelt werden, die an Maschinen angebracht sind.
• Fehlerdaten, die Informationen über frühere Geräteausfälle umfassen, einschließlich Datum, Uhrzeit und Art eines Fehlers.
• Wartungsaufzeichnungen, Serviceberichte, Arbeitsaufträge und andere Dokumentationen im Zusammenhang mit der Wartungshistorie von Geräten.
• Betriebsdaten, die Informationen über den Betriebsstatus einer Maschine erfassen, einschließlich Start- und Stoppzeiten, Produktionsraten, Durchsatz und Nutzungsmuster.
• Umgebungsdaten, die Faktoren wie Umgebungstemperatur, Luftfeuchtigkeit und andere äußere Bedingungen abdecken, die sich auf den Zustand der Ausrüstung auswirken können.
• Andere relevante Daten, die zusätzliche Einblicke in Fehlermuster liefern können, wie z. B. Energieverbrauchs- oder Wartungskostendaten.

Datenverarbeitung

Die Datenvorverarbeitung ist ein wesentlicher Schritt beim Aufbau einer maßgeschneiderten KI-gesteuerten Predictive-Maintenance-Lösung. Es umfasst eine Reihe von Techniken, von der Behandlung fehlender Werte bis zur Entfernung von Ausreißern und mehr.

Die Wahl geeigneter Verarbeitungstechniken hängt von den Eigenschaften Ihrer Daten ab. Der Schlüssel zur erfolgreichen Durchführung der Datenverarbeitung liegt in der Kenntnis Ihrer Maschinen. Angenommen, Sie haben verrauschte Vibrationsdaten. Die Kenntnis des Frequenzbereichs, der Fehlermarker enthält, kann Ihnen bei der Auswahl der optimalen Vorverarbeitungsstrategie helfen.

Feature-Engineering

Unter Feature Engineering versteht man die Umwandlung von Rohdaten in Features, die dabei helfen, normales Verhalten von fehlerhaftem Verhalten zu unterscheiden. Ziel ist es, relevante Informationen aus Daten zu extrahieren, um es ML-Algorithmen zu erleichtern, Muster und Zusammenhänge zu erkennen.

Mithilfe von Vibrationsdaten können Sie beispielsweise den Zustand eines Getriebes überwachen. Fehlfunktionen eines Getriebes führen zu Veränderungen der Schwingungsfrequenz und -stärke. Spitzenfrequenz und -größe können somit zur Überwachung des Getriebezustands verwendet werden.

Einige gängige Techniken, die beim Feature-Engineering verwendet werden, umfassen Folgendes.

• Aggregation: Durch die Kombination mehrerer Rohdatenpunkte zur Erstellung aggregierter Features kann eine übergeordnete Sicht auf das Verhalten von Geräten bereitgestellt werden.
• Zeitbasierte Analyse: Zeitreihendaten enthalten häufig wertvolle zeitliche Muster. Durch die Erstellung zeitbasierter Funktionen wie Tageszeit, Wochentag oder saisonale Muster kann ein Modell dabei helfen, wiederkehrende Verhaltensweisen zu erfassen.
• Signalanalyse: Die Anwendung von Signalverarbeitungstechniken kann dabei helfen, Frequenzkomponenten zu extrahieren oder Muster in Zeitreihendaten zu erkennen.
• Korrelationsanalyse: Die Beurteilung, welche Daten die Genauigkeit der Vorhersage am stärksten beeinflussen, und das Eliminieren der Datenpunkte, die für das Modelltraining weniger wichtig sind, aus einem Datensatz trägt dazu bei, die für das Training erforderliche Zeit zu verkürzen.
• Domänenspezifische Techniken zur Merkmalsextraktion: In einigen Fällen kann Domänenwissen zu speziellen Merkmalstransformationen führen. Beispielsweise können bei rotierenden Geräten Funktionen, die auf der Analyse der Schwingungsordnung basieren, nützlich sein.

Das Feature-Engineering ist wahrscheinlich ein Prozess, der mehrere Iterationen umfasst. Es ist üblich, nach einer ersten Trainingsrunde und dem Testen eines Vorhersagemodells auf optimale Leistung zu diesem Schritt zurückzukehren.

Modellauswahl und Schulung

Im nächsten Schritt wählen Sie ein optimales ML-Modell aus und trainieren es anhand der gesammelten Daten.

Modellauswahl

Die Auswahl des richtigen ML-Algorithmus oder Vorhersagemodells ist für Ihren spezifischen Anwendungsfall der vorausschauenden Wartung von entscheidender Bedeutung. Verschiedene Modelle haben unterschiedliche Stärken und Schwächen, und die Auswahl hängt von Faktoren wie der Art der Daten, der Komplexität des Problems und dem gewünschten Grad an Interpretierbarkeit ab.

Zu den üblicherweise für die vorausschauende Wartung verwendeten Modellen gehören die folgenden.

• Logistische Regression: Geeignet für binäre Klassifizierungsprobleme – zum Beispiel die Vorhersage, ob ein Gerät ausfallen wird oder nicht.
• Entscheidungsbäume: Effektiv für die Verarbeitung sowohl kategorialer als auch numerischer Daten. Es kann nichtlineare Beziehungen zwischen Features erfassen.
• Random Forest: Eine Ensemble-Methode, die mehrere Entscheidungsbäume für verbesserte Genauigkeit und Robustheit kombiniert.
• Support Vector Machines (SVM): Nützlich für Klassifizierungsaufgaben, insbesondere beim Umgang mit hochdimensionalen Daten.

Modelltraining

Beim Modelltraining werden historische Daten verwendet, um dem ML-Modell für die vorausschauende Wartung beizubringen, Muster und Beziehungen zwischen Merkmalen und der Zielvariablen, wie z. B. Geräteausfällen, zu erkennen. Der Datensatz ist in zwei Teile unterteilt: den Trainingssatz und den Testsatz.

Das Modell lernt aus Trainingsdaten und ist in der Lage, Vorhersagen auf der Grundlage der Muster zu treffen, die es während des Trainingsprozesses identifiziert.

Nach dem Training wird das Modell anhand des Testdatensatzes getestet. Die Modellvalidierung ist ein entscheidender Schritt zur Bewertung der Leistung eines Modells bei unbekannten Daten und zur Schätzung seiner Vorhersagekraft.

Integration und Bereitstellung

Sobald Sie das richtige Modell identifiziert, trainiert und genaue Vorhersagen erstellt haben, ist es an der Zeit, es in die Tat umzusetzen, indem Sie es in Ihr System integrieren. Abhängig von den Besonderheiten Ihrer ML-Predictive-Maintenance-Software stehen Ihnen mehrere Bereitstellungsoptionen zur Verfügung.

• Cloud-Implementierung: Entscheiden Sie sich für eine cloudbasierte Bereitstellung, wenn Sie mit großen Datenmengen arbeiten, die in der Cloud gespeichert sind. Indem Sie die ML-Algorithmen direkt in der Cloud ausführen, entfällt die Notwendigkeit, Daten für Prognosen und Gesundheitsüberwachung zwischen lokalen Computern und der Cloud hin und her zu übertragen. Dies rationalisiert den Wartungsprozess und erhöht die Effizienz.
• Edge-Implementierung: Alternativ können Sie den Algorithmus auf eingebetteten Geräten ausführen, die sich näher an der Ausrüstung befinden. Dieser Ansatz ermöglicht sofortige Aktualisierungen und Benachrichtigungen über den Gerätezustand ohne Verzögerungen.
• Hybride Implementierung: Sie können sich auch für eine Kombination aus Cloud und Edge entscheiden. Nutzen Sie eingebettete Geräte für die Vorverarbeitung und Merkmalsextraktion und führen Sie das Vorhersagemodell in der Cloud aus. Auf diese Weise erhalten Sie das Beste aus beiden Welten – die Effizienz der Edge-Bereitstellung und die cloudbasierte Verarbeitungsleistung. Es eignet sich besonders gut für Systeme wie Ölbohrmaschinen oder Flugzeugtriebwerke, bei denen der kontinuierliche Betrieb große Datenmengen erzeugt, was die Speicherung oder Übertragung an Bord aufgrund von Bandbreiten- und Kostenbeschränkungen zu einer Herausforderung macht.

Herausforderungen, die es unterwegs zu meistern gilt

Die Implementierung einer KI-Lösung für die vorausschauende Wartung kann mit gewissen Herausforderungen verbunden sein. Zu den häufigsten Hindernissen gehören die folgenden.

• Ältere Geräte: Das Anschließen und Sammeln von Daten von älteren oder inkompatiblen Geräten kann eine Herausforderung sein. Um die erforderlichen Daten zu erfassen, kann die Nachrüstung von Sensoren oder der Einsatz von IoT-Gateways erforderlich sein.
• Festlegung korrekter Parameter: Die Identifizierung der relevantesten zu überwachenden Parameter für jedes Gerät ist von entscheidender Bedeutung. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der Maschinerie und ihrer Fehlerarten, um genaue Vorhersagen zu gewährleisten.
• Datenqualität und -verfügbarkeit: Die Sicherstellung der Datenqualität und -verfügbarkeit ist für genaue Vorhersagen von entscheidender Bedeutung. Unvollständige oder unzuverlässige Daten können zu falschen Wartungsentscheidungen führen. Die Einführung von Data-Governance-Praktiken und Investitionen in die Dateninfrastruktur sind wesentliche Schritte zur Bewältigung dieser Herausforderung.

Letzte Worte

KI-gesteuerte vorausschauende Wartung bietet eine bahnbrechende Chance für Unternehmen, die in ausrüstungsintensiven oder ausrüstungsabhängigen Branchen tätig sind. Durch den proaktiven Wartungsansatz können Unternehmen Ausfallzeiten erheblich reduzieren, Wartungskosten optimieren und die betriebliche Effizienz steigern.

Ganz gleich, ob Sie handelsübliche Software individuell anpassen oder eine individuelle Lösung von Grund auf neu entwickeln: Mithilfe der vorausschauenden ML-Wartung können Sie das volle Potenzial Ihrer Geräte ausschöpfen.

Kontaktieren Sie unser Team, um die Möglichkeiten der vorausschauenden ML-Wartung zu erkunden und fundierte Entscheidungen zu treffen, die Ihr Unternehmen zu neuen Höhen führen werden.

Dieser Artikel wurde ursprünglich auf der itrex-Website veröffentlicht.