{"id":2047,"date":"2020-07-16T11:17:16","date_gmt":"2020-07-16T11:17:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.linemetrics.dev\/de\/?post_type=blog&#038;p=2047"},"modified":"2023-11-29T12:37:07","modified_gmt":"2023-11-29T11:37:07","slug":"predictive-maintenance-effizientere-instandhaltung-mit-kuenstlicher-intelligenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.linemetrics.dev\/de\/predictive-maintenance-effizientere-instandhaltung-mit-kuenstlicher-intelligenz\/","title":{"rendered":"Predictive Maintenance: Effizientere Instandhaltung mit k\u00fcnstlicher Intelligenz"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>Predictive Maintenance bedeutet \u201evorausschauende Wartung\/Instandhaltung\u201c. Das hei\u00dft, dass f\u00fcr jedes Verschlei\u00dfteil eines Ger\u00e4ts oder einer technischen Anlage laufend abgesch\u00e4tzt wird, wann die n\u00e4chste Wartung notwendig ist. Diese Absch\u00e4tzung beruft auf dem tats\u00e4chlichen Zustand des Bauteils &#8211; anstatt eine Wartung durchzuf\u00fchren, wenn eine bestimmte Anzahl an Betriebsstunden oder an Laufleistung erreicht ist.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Beispielsweise w\u00fcrde das bedeuten, dass bei einem Fahrzeug das Motor\u00f6l nicht immer exakt dann getauscht wird, wenn 10 000 km erreicht sind, sondern dass laufend eine Messung verschiedener Qualit\u00e4tsparameter des \u00d6ls (z.B. Konzentration verschiedener Fremdstoffe) durchgef\u00fchrt und daraus abgesch\u00e4tzt wird, wie lange es noch dauern wird, bis das \u00d6l nicht mehr sicher verwendet werden kann.<\/p>\n\n\n\n<p>Denken Sie nun an irgendein Ger\u00e4t oder eine technische Anlage, die von Zeit zu Zeit gewartet werden muss, beispielsweise an eine Bel\u00fcftungsanlage. Welche Bauteile m\u00fcssen hier regelm\u00e4\u00dfig gewartet werden? Kugellager, Zahnr\u00e4der, Antriebsriemen, Filter, &#8230; Vielfach ist es f\u00fcr einen erfahrenen Mitarbeiter, der genau diese Wartung schon oft durchgef\u00fchrt hat, m\u00f6glich aus dem Ger\u00e4usch, den Vibrationen, der W\u00e4rmeentwicklung oder anderen Gr\u00f6\u00dfen recht gut abzusch\u00e4tzen, in welchem Zustand ein Verschlei\u00dfteil denn gerade ist, wenn er sich die Sache genau genug ansieht.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein KI System f\u00fcr Predictive Maintenance funktioniert ganz \u00e4hnlich. Zuerst m\u00fcssen jene Messgr\u00f6\u00dfen identifiziert werden, die gleichzeitig gute Hinweise auf den Zustand eines Bauteils geben und ausreichend einfach messbar sind.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Welche Messwerte sich besonders eignen<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Vibrationen: Diese entsprechen im Wesentlichen den Ger\u00e4uschen, die ein Ger\u00e4t verursacht und sind dadurch ein sehr aussagekr\u00e4ftiges Ma\u00df f\u00fcr den Zustand.<\/li>\n\n\n\n<li>Stromaufnahme: insbesondere der Anlaufstrom (also jener Strom, den ein Elektromotor in den ersten Sekunden nach dem Einschalten verbraucht) kann ebenfalls wertvolle Informationen liefern<\/li>\n\n\n\n<li>Temperatur: Lufttemperatur, Temperatur einzelner Komponenten\/ Bauteile eines Ger\u00e4ts, Temperatur von Fl\u00fcssigkeiten, (Reibung!)<\/li>\n\n\n\n<li>Durchfluss von Gasen oder Fl\u00fcssigkeiten durch Rohre<\/li>\n\n\n\n<li>Dr\u00fccke, Differenzdr\u00fccke, &#8230;<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Fr\u00fche Hinweise auf eine sich abzeichnende, n\u00f6tige Wartung k\u00f6nnen manchmal nur in der gleichzeitigen Betrachtung unterschiedlicher Messgr\u00f6\u00dfen erkannt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Dann muss der Verlauf jener Gr\u00f6\u00dfen, die als gut geeignet ausgesucht wurden, \u00fcber den gesamten Lebenszyklus des Verschlei\u00dfteils aufgezeichnet werden. Damit kann weiters ein neuronales Netz trainiert werden, das selbst\u00e4ndig fr\u00fche Hinweise identifiziert, den typischen Verlauf der Messgr\u00f6\u00dfen \u00fcber den Lebenszyklus des Bauteils erlernt und daraus absch\u00e4tzen kann, wann die n\u00e4chste Wartung notwendig sein wird.<\/p>\n\n\n\n<p>Das neuronale Netz beherrscht hiermit also Dinge, die den F\u00e4higkeiten eines erfahrenen Mitarbeiters \u00e4hnlich sind. Doch im Gegensatz zu einem menschlichen Mitarbeiter, arbeitet die KI unerm\u00fcdlich Tag und Nacht, verursacht im Betrieb nur geringe Kosten, und hat &#8211; wenn die Sensoren richtig angebracht sind &#8211; sozusagen feinere Sinnesorgane: Es kann also Vibrationen, Ger\u00e4usche, Temperaturver\u00e4nderungen, u.v.m. wahrnehmen, die einem Menschen verborgen bleiben.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Wie Sie konkret profitieren k\u00f6nnen<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Vermeidung ungeplanter Stillst\u00e4nde: Ungeplante Stillst\u00e4nde k\u00f6nnen ganz unglaubliche Kosten verursachen, beispielsweise wenn dadurch eine ganze Produktionslinie oder sogar eine gesamte Fabrik betroffen ist. Es ist also offensichtlich, inwiefern Predictive Maintenance weiterhelfen kann.<\/li>\n\n\n\n<li>Weniger Routine-\u00dcberpr\u00fcfungen: Wenn solide Daten \u00fcber den Zustand eines Ger\u00e4ts vorliegen, ist es m\u00f6glich routinem\u00e4\u00dfige \u00dcberpr\u00fcfungen und Kontrollen weit seltener durchzuf\u00fchren. Das spart Arbeitszeit.<\/li>\n\n\n\n<li>Vermeidung unn\u00f6tig fr\u00fcher Wartungsarbeiten: Wenn bekannt ist, in welchem Zustand sich ein Verschlei\u00dfteil konkret befindet, ist es nicht n\u00f6tig ein solches vorsorglich viel zu fr\u00fch zu tauschen, um auf jeden Fall Sch\u00e4den zu verhindern. Stattdessen kann ein solches Bauteil optimal bis zum Ende seiner Lebenszeit gen\u00fctzt werden. Neben der Kostenersparnis beim Material bedeutet das nat\u00fcrlich eine Reduktion der n\u00f6tigen Arbeitszeit.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Predictive Maintenance vs. Anomalie-Erkennung<\/h2>\n\n\n\n<p>Nun wollen wir noch Predicitive Maintenance von einem anderen wichtigen Verfahren der angewandten KI abgrenzen, n\u00e4mlich der Anomalie-Erkennung. Predictive Maintenance sch\u00e4tzt ab, wie lange ein Ger\u00e4t noch betrieben werden kann, w\u00e4hrend eine Anomalie-Erkennung nur feststellt, dass es irgendeine Ver\u00e4nderung gibt, die m\u00f6glicherweise auf einen Schaden hindeutet.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Sie m\u00f6chten mehr erfahren?<\/h4>\n\n\n\n<p>Haben Sie Fragen zum Thema k\u00fcnstliche Intelligenz im Internet der Dinge? Oder einen spannenden Anwendungsfall?&nbsp; Wir freuen wir uns, wenn Sie <a href=\"https:\/\/www.linemetrics.dev\/de\/kontakt\/\">uns kontaktieren<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Predictive Maintenance bedeutet \u201evorausschauende Wartung\/Instandhaltung\u201c. Das hei\u00dft, dass f\u00fcr jedes Verschlei\u00dfteil eines Ger\u00e4ts oder einer technischen Anlage laufend abgesch\u00e4tzt wird, wann die n\u00e4chste Wartung notwendig ist. Diese Absch\u00e4tzung beruft auf dem tats\u00e4chlichen Zustand des Bauteils &#8211; anstatt eine Wartung durchzuf\u00fchren, wenn eine bestimmte Anzahl an Betriebsstunden oder an Laufleistung erreicht ist. 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