top of page

KI gestützte Instandhaltung



Künstliche Intelligenz digitalisiert für die Instandhaltung den Anlagenzustand


KI-gestützte Instandhaltung ist die Kombination von Bausteinen (Predictive Maintenance ist einer davon), um

  1. Kosten zu reduzieren

  2. “Feuerwehreinsätze” / reaktive Instandhaltung zu minimieren

Die "vorbeugende Instandhaltung" - der vorzeitige Austausch von Ersatzteilen - hat in den letzten Jahrzehnten wesentlich zur Stabilisierung der Fertigungsprozesse auf der ganzen Welt beigetragen und ist in den meisten Branchen nach wie vor die dominierende Instandhaltungsstrategie.


"Predictive Maintenance" ist der logische nächste Schritt zur Senkung der Instandhaltungskosten, denn eine genaue Vorhersage, wann ein Teil nicht mehr richtig funktioniert, ermöglicht es, diese Teile länger zu verwenden als bei der "präventiven Wartung".


Technologische Fortschritte


Ja, die technologischen Fortschritte der letzten Jahre - wie Hochleistungssensoren, KI und maschinelles Lernen - haben Möglichkeiten eröffnet, die verbleibende Lebensdauer von Teilen näher als je zuvor vorherzusagen; aber den genauen Zeitpunkt vorherzusagen, ist immer noch illusorisch und ein "Mythos" (wird aber trotzdem von anderen Unternehmen versprochen). Mit Senzoro erhalten Sie realistische und zuverlässige Schätzungen des Zustands von Bauteilen und darauf aufbauend kann die Instandhaltungsabteilung eine Entscheidung (z.B. Planung des Tauschs, Betreiben bis zum Versagen) anhand der Priorität der Maschine in der Wertschöpfungskette treffen. Senzoro kombiniert diese Technologien zu einer bewährten "End to End" Lösung für unsere Kunden. Die Lösung ist universell für alle Industrien gleichermaßen geeignet.


KI-gestützte Instandhaltung ist der Weg, um Ihre Fabrik in die Industrie 4.0-Ära zu bringen, aber die notwendige Technologie ist auch sehr komplex und schwer zu handhaben. Deshalb überlässt Senzoro nichts dem Zufall und kümmert sich um die gesamte Wertschöpfungskette von der richtigen "Datenerfassung", "Data Science” bis zur "Datenvisualisierung (Plattform)". Wir bringen auch die entsprechende Hardware und Sensorik mit, um die Daten korrekt zu erfassen.


Eine Lösung, entwickelt auf Basis von mehrjähriger Expertise am Shopfloor


Aus unserer Erfahrung wissen wir, dass die Zusammenarbeit zwischen KI-Dienstleistern und Produktionsunternehmen oft komplex ist, ein gesamthaftes “end to end” Konzept sehr oft fehlt und die Ergebnisse im industriellen Einsatz oft nicht anwendbar sind. Deshalb wählen wir einen anderen Weg und haben unser System mit einem Team von Produktionsexperten aufgebaut. Sollten Sie Fragen haben, können Sie uns jederzeit kontaktieren.


Unser Team besteht aus Industrie-Insidern und Datenwissenschaftlern, die über umfangreiche Erfahrungen in der Analyse und im Management von Fertigungsprozessen sowie in der Entwicklung von Lösungen im Bereich der künstlichen Intelligenz verfügen.


Eine riesige Datenbank von Sensordaten


Senzoro hat die weltweit größte Datenbank von industriell erfassten Ultraschalldaten von mechanischen Bauteilen aufgebaut, wobei Ultraschall eine Technologie ist, die die NASA bereits seit Jahrzehnten einsetzt um Bauteile zu testen, bevor Sie diese in den Weltraum schickt. Diese Datenbank enthält wertvolle Informationen über die Eigenschaften einer Vielzahl von Fehlern. Wenn wir daher bei Ihnen vor Ort ankommen, verfügen wir über ein umfangreiches Wissen. Bereits am ersten Tag können wir Ihnen einen groben "Gesundheitsüberblick" über Ihre mechanischen Bauteile geben. Auf Basis von weiteren Messungen wird der Selbstlernprozess gestartet, mit dessen Hilfe die Restlebensdauer Ihrer Anlagen immer genauer vorhergesagt werden kann.


Unsere Datenbank wächst ständig. Je länger Sie mit uns zusammenarbeiten, desto präziser kann Senzoro helfen Ihre Kosten zu senken. Durch eine massive Reduzierung der “reaktiven Instandhaltung" wird die Planungsstabilität insgesamt erhöht, da durch die zunehmende Genauigkeit von Predictive Maintenance die ungeplanten Stillstände und “Überraschungen” kontinuierlich reduziert werden.


0 Kommentare
bottom of page