Die Grundidee für das Konzept der "KI-gestützten Instandhaltung” haben wir bereits in diesem Artikel dargelegt, wo es um die enge Zusammenarbeit von modernen Technologien, künstliche Intelligenz und Menschen geht. Bestandteil dieses Konzeptes ist Predictive Maintenance, um das Versagen von Bauteilen zeitlich vorherzusagen, beziehungsweise einzugrenzen. In der Realität sind die vorherrschenden Wartungsstrategien aber immer noch diejenigen, bei denen Bauteile auf der Grundlage von Zeitintervallen gewechselt werden. Der Verwaltungs- und Pflegeaufwand für diese Strategie ist im Vergleich zum reinen “Fahren auf Bruch” viel höher, aber die Vorteile der besseren Verfügbarkeit rechtfertigen diesen Aufwand in den meisten Betrieben. Die damit einhergehende Komplexität ist etwas, das sich über Jahrzehnte eingeschlichen hat, ebenso wie die damit verbundenen Kosten. Dies ist ein viel übersehener Effekt, der einzelne Instandhalter wird jeden Tag an diese Tatsache erinnert. Hier sind also einige beispielhafte Tätigkeiten angeführt, welche die Instandhaltungsmannschaft im Rahmen von zeitbasierten Strategien erledigen muss.
Beispieltätigkeiten, die im Rahmen von präventiver Instandhaltung anfallen
Informationen einholen über die "idealen" Wechselintervalle beim Maschinenlieferanten
Erstellung, Speicherung und Pflege aller Informationen
Erstellen und Verwalten von IT-Systemen, die Informationen über die Maschinenlaufzeit liefern
Abstimmung der Wartungszeitfenster mit der Produktion
…
Die Liste ist bei Weitem nicht vollständig und es besteht auch kein Zweifel daran, dass der Aufbau der Prozesse rund um die IT-Systeme (z.B. die Integration von Rückmeldungen des Instandhaltungspersonals über den realen Zustand der von ihnen ausgetauschten Teile) viele Jahre dauert. Der notwendige Verbesserungsprozess zur Optimierung und Verlängerung der Wartungsintervalle ist dabei noch gar nicht berücksichtigt, dieser dauert oftmals Jahrzehnte.
Der Kampf um qualifiziertes Personal macht auch vor der Instandhaltung nicht halt Die Verwaltung des Wartungssystems für "zeitbasierte" Strategien erfordert auch eine sehr fähige Wartungsmannschaft. Jede Anpassung an den empfohlenen Ersatzteilwechselzyklus durch den Lieferanten ist genauso gut wie das Urteil des jeweiligen Instandhaltungsmitarbeiters und dieses fähige Wartungspersonal ist einfach immer schwieriger zu finden. Aber nach Jahrzehnten zunehmender Komplexität muss die Technologie die Komplexität wieder reduzieren, um dem einzelnen Instandhalter das Leben wieder zu vereinfachen.
Zustandsüberwachungstechnologien mit KI reduzieren die Komplexität
In diesem Sinne implementierte Technologien zur Zustandsüberwachung können gerade diese lang ersehnte Komplexitätsreduzierung liefern. Stellen Sie sich eine Möglichkeit vor, bei dem Sie den Gesundheitszustand von Anlagen nicht über Nutzungszeit "abschätzen” müssen, sondern auf der Grundlage realer physikalischer und mechanischer Abnutzung. Wenn Sie daran interessiert sind, den Gesundheitszustand einer bestimmten Pumpe zu überwachen,
Warum sollten Sie die Betriebsstunden aufschreiben?
Warum sollten Sie aufschreiben, wann Sie die letzte Änderung vorgenommen haben?
Warum sollten Sie Ersatzteile "nur für den Fall" aufbewahren, dass etwas passiert?
Das würden Sie nicht tun, wenn Sie ein zuverlässiges Zustandsüberwachungssystem haben, das Ihnen einen möglichen Ausfall frühzeitig anzeigt. Zustandsüberwachungstechnologien (Condition Monitoring) gibt es schon seit geraumer Zeit, aber sie erfordern auch hoch qualifizierte Bediener und viel Erfahrung. Künstliche Intelligenz in Kombination mit Ultraschall hält diese Komplexität vom Menschen fern und liefert solide und datengetriebene Bewertungen des Gesundheitszustands. Wir sind auch davon überzeugt, dass Ultraschall am meisten von künstlichen Intelligenz profitiert und zur dominierenden Technologie werden wird. (Warum Ultraschall am meisten von modernen KI-Technologien profitiert)
Ultraschall für Predictive Maintenance
Jüngste technologische Fortschritte (z.B. Sensoren, Elektronik, künstliche Intelligenz) haben einen völlig neuen Ansatz für die vorausschauende Wartung ermöglicht. Es ist die Kombination eines bekannten Ansatzes für die Zustandsüberwachung (Ultraschall) mit künstlicher Intelligenz. Gegenwärtig ist die Analyse von Ultraschalldaten eine lange und zeitraubende Aufgabe, die von Menschen durchgeführt wird. Es ist aber nicht notwendig, dass Menschen stundenlang vor Computerbildschirmen sitzen und sich Diagramme und Daten anschauen. Künstliche Intelligenz (KI) kann auf Basis der vorhandenen Daten die harte Arbeit abnehmen und ein Urteil über den Gesundheitszustand abgeben – wie das geht, zeigt Ihnen dieses Video. Es gibt zahlreiche Vorteile von Ultraschall im Vergleich zu anderen Technologien, weshalb Ultraschall auch von der NASA zur Erkennung von Lagerfehlern eingesetzt wird. In Fabriken auf der ganzen Welt gilt Ultraschall auch als bestes Frühwarnsystem zur Problemerkennung. In Kombination mit neuen Technologien, wird dieser Ansatz die Instandhaltung für immer verändern.
