Machine Learning im Dienst der Industrie

Von präventiver zu prädiktiver Instandhaltung

Für eine funktionsfähige Produktionslinie ist es entscheidend, dass die Instandhaltungsmaßnahmen zufriedenstellend durchgeführt werden.

Es gibt verschiedene Arten der Instandhaltung. Jahrelang bevorzugten Industrieunternehmen eine korrektive oder präventive Instandhaltung.

Bei dieser Art der Instandhaltung werden die Maßnahmen nachträglich an bereits ausgefallenen Maschinen durchgeführt.

Die wachsende Verfügbarkeit von Rohdaten, dem sogenannten Big Data, in den meisten Branchen hat Industrieunternehmen dazu veranlasst, eine neue Art der Instandhaltung zu entwickeln: die prädiktive Instandhaltung.

Der rasante Aufstieg der prädiktiven Instandhaltung

Ziel der prädiktiven Instandhaltung ist es, Systemausfälle vorherzusagen, indem ihr Zustand kontinuierlich überwacht wird, um Instandhaltungsmaßnahmen frühzeitig zu planen.

Diese Vorhersagemodelle werden anhand der Analyse der Maschinenhistorie entwickelt.

Anders gesagt: Aus einer großen Zahl vergangener Messwerte wird eine Prognose zu Art, Ort und wahrscheinlichem Zeitpunkt des Ausfalls abgeleitet, um vor dem Störfall die geeigneten Korrekturmaßnahmen zu ergreifen und diese anschließend zu automatisieren.

Die Rolle der künstlichen Intelligenz in der prädiktiven Instandhaltung

Machine Learning, im Deutschen maschinelles Lernen genannt, ist eine Sammlung von Algorithmen, die es ermöglicht, Daten in großem Maßstab zu empfangen und zu analysieren.

Indem es nach der Analyse der Historie von Werkzeugmaschinen Kausalzusammenhänge ableitet, ermöglicht Machine Learning intelligente Prognosen.

Machine Learning ermöglicht somit die prädiktive Instandhaltung, indem es einen technischen Eingriff auslöst.

Prädiktive Instandhaltung: ein echter Gewinn für die Industrie

Die Entwicklung von Machine Learning stellt für Unternehmen langfristig einen echten Gewinn dar.

Es ist ein wichtiges Verbesserungswerkzeug für Unternehmen, da es häufig mit Kostensenkung, höherer Anlagenleistung sowie besserer Kundenzufriedenheit und einer besseren Supply Chain einhergeht.

Die Einführung der prädiktiven Instandhaltung

Bevor ein Plan für prädiktive Instandhaltung eingeführt wird, muss man sich seiner Auswirkungen bewusst sein.

Die Einführung von Machine Learning für eine prädiktive Instandhaltung ist oft kostspielig und stellt daher eine bedeutende Investition dar.

Manchmal sind mehrere Monate, mitunter sogar mehrere Jahre nötig, um die Daten zu erfassen und zu verstehen.

Dafür sind Machine Learning und seine Ableger, etwa Deep Learning, für brillante industrielle Innovationen verantwortlich.

Machine-Learning- und KI-Algorithmen in der Industrie 4.0

Machine Learning und Künstliche Intelligenz spielen eine nicht unerhebliche Rolle bei der Entwicklung der Fabrik der Zukunft.

Die prädiktive Analyse dieser Algorithmen wird nicht nur in der Instandhaltung, sondern auch in der Logistik eingesetzt.

Insbesondere nutzt Zozio diese KI- und Machine-Learning-Algorithmen, um die Flüsse in Echtzeit zu optimieren und schafft so einen echten Navigationsassistenten.

Machine Learning gilt inzwischen als Schlüsselwerkzeug, ja sogar als unverzichtbar, für eine effiziente prädiktive Instandhaltung.

Die Berücksichtigung der Chronologie vergangener Ereignisse zur Vorhersage künftiger Ereignisse wird damit zu einem Leistungshebel für Industrieunternehmen, die dank solider Algorithmen noch besser für die kontinuierliche Verbesserung gerüstet sind.

Dank der prädiktiven Analyse unserer Machine-Learning- und KI-Algorithmen agieren unsere Kunden proaktiv bei Unvorhergesehenem, wodurch sie jeden Lieferengpass vermeiden und Liefertermine besser steuern können.

Bastien Triclot, Mitgründer und CEO von Zozio