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Jänner/Februar Unser Ansatz wird bekannt. Wir gewinnen Energieversorger und Unternehmen aus der Papierindustrie als Kunden und freuen uns über die Zusammenarbeit mit Salzburg AG, Energie Steiermark und Voith. In folgendem Artikel berichtet austria wirtschaftsservice über unsere Zusammenarbeit mit Energie Steiermark: Link zum Artikel Mai/Juni Nach dem „Corona-Schock“ stellen wir um und halten unsere ersten virtuellen Messen ab, die Applied Artificial Intelligence Conference und INDUSTRIAL production + handling. August In Deutschlands bekanntester Plattform für Instandhaltung wird ein Expertenartikel über Senzoro veröffentlicht Link zum Artikel Es wird ein weiterer Kundenbericht und Artikel publiziert. September Wir machen die 10.000ste Ultraschallmessung, Tendenz stark steigend. September/Oktober Die ganze Welt tickt nun virtuell und wir werden für zahlreiche Events angefragt wie die Vibration Institute Middle East Conference. Oktober Wir bekommen gleich zwei Auszeichnungen: Wir erhalten das IÖB-ausgezeichnet Siegel der Österreichischen Innovationsplattform. Die Produkte von Senzoro sind als innovatives Tool durch die IÖB-Jury anerkannt und werden auf dem IÖB Marktplatz Innovation online ausgestellt. Zudem werden wir mit dem zweiten Platz des jährlichen KI-Awards für herausragende Projekte, die sich mit Künstlicher Intelligenz befassen, geehrt. November In einer digitalen Preisverleihung werden wir mit Platz 6 des GEWINN Jungunternehmer-Wettbewerbs 2020 prämiert. Der hohe Innovationsgrad führt zu zwei Forschungsförderungen der FFG. Im einen geht es um die KI-basierte Vorhersage von Korrosion und im anderen um die Erzeugung von synthetischen Daten für das KI-Training. Wir arbeiten dabei mit jeweils renommierten Universitäten aus Österreich zusammen. Wir haben die etwas “ruhigere Zeit durch Corona” genutzt, um eine Weltneuheit zu entwickeln. Das neue Produkt heißt BeepMeep® und dabei haben wir die KI auf ein Industrietablet transferiert, welches nach wenigen Sekunden das Ergebnis anzeigt. Das spart wertvolle Ressourcen.

Die IÖB-Servicestelle ist eine Initiative des Bundesministeriums für Digitalisierung und Wirtschaftsstandort (BMDW) und des Bundesministeriums für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie (BMK) in Kooperation mit der Bundesbeschaffung GmbH (BBG). Mit ihrer Innovationsplattform verbindet die IÖB-Servicestelle öffentliche Auftraggeber mit innovativen Unternehmen. Die Produkte von Senzoro sind als innovatives Tool durch die IÖB-Jury anerkannt und erhielt das IÖB-ausgezeichnet Siegel. Die mit einem solchen Siegel ausgezeichneten Produkte werden auf dem IÖB Marktplatz Innovation online ausgestellt.

Unternehmen sind heute nur dann erfolgreich, wenn sie mit den permanent schneller werdenden Veränderungen tatsächlich sinnvoll, flexibel und kreativ umgehen können. All die dafür nötigen Anpassungsprozesse, das Change-Management also, betreffen schließlich alle Unternehmensbereiche – auch die Produktion. Instandhalter als Teil der Produktion sind im besten Fall also bereits Teil eines solchen Change-Managements und damit Teil der Lösung. Es ist eine gute Idee, ihre Kompetenz, Funktion und ihre Aufgaben aktiv einzubinden. Nutzen Instandhalter mobile Sensoren zur Unterstützung ihrer täglichen Arbeit, sind sie in Change-Management-Prozessen bereits Teil der Veränderungsprozesse, die ein Unternehmen auf Erfolgskurs bringen oder eben dort halten. Ausgerüstet mit mobilen Sensoren, die nicht permanent an Anlagen verbleiben, messen sie selbst vor Ort. Sie gleichen das, was sie auch aufgrund ihrer Erfahrung sehen, fühlen und hören mit dem, was das mobile Messsystem an Ergebnissen liefert, ab. Sind permanente Sensoren angebracht, sehen sie nur komplizierte Messdaten ohne das ‚Gesamtkonzert‘ von Eindrücken, die schlicht unerlässlich sind. Aus Sicht des Change-Managements sind permanente Sensoren daher eine Katastrophe. Ganz davon abgesehen, dass permanente Sensoren betreut und gewartet werden müssen. Ein aufwendiges und kostspieliges „Babysitten“ diese Überwachung von bspw. 100 Motoren und damit 100 Sensoren. Die Instandhalter müssen schauen, dass die festinstallierten Sensoren auch wirklich Daten übertragen und vor allem die richtigen, dass die Batterien nicht leer gehen und dass die Sensoren nicht defekt sind. Permanente Sensoren verbannen den Instandhalter letzten Endes vor den Monitor des PC. Von hier aus kann bzw. soll er mit den Zahlen arbeiten, die sich nur schwer einordnen lassen. Die Komplexität für den einzelnen Instandhalter ist unglaublich groß, verglichen zu dem unklaren Mehrwert, der sich daraus für das Change-Management ergibt. Mobile Sensoren binden Instandhalter dagegen sehr viel besser in Change-Management-Prozesse ein. Gehen sie mit dem Ultraschall Condition Monitoring System in die Produktion, sind sie in der Produktion unterwegs, können selbst messen und mit ihren Sinnen ergänzend wahrnehmen: Ist das Lager oder das Getriebe ok? Passt das zu dem was ich höre, sehe und fühle? So werden Erfahrungen mit datengetriebenen Analysemöglichkeiten kombiniert, um zu Aussagen zu kommen, die Prozesse durchaus verändern können und werden. Diese Vorgehensweise unter Nutzung von mobilen Sensoren lässt sich bestens in der Organisation abbilden, in Change-Management-Prozessen nutzen und führt zum Erfolg – so einfach ist das. Autor: DI. Mag. Markus Loinig E-Mail: markus@senzoro.com

Mobile Messsysteme setzen auf die Sinne der Menschen – eine wirklich gute Kombination, wenn nicht sogar die beste: Ölflecken sehen, die auftauchen, wo sie nicht hingehören oder Geräusche wahrnehmen, und wissen, wenn, und warum sie sich nicht gut anhören? Diese Art von Hinweisen erfassen und automatisch in den Kontext mit Messungen der mobilen Sensoren stellen – so wird das Beste von allem genutzt. Man könnte auch sagen ‚Fünf Sinne Plus‘. Für eine perfekte Instandhaltung ist es eine gute Idee, genau hinzusehen, hinzuhören, zu riechen, zu fühlen etc. und das, was man mit den eigenen fünf Sinnen nicht wahrnehmen kann, im Idealfall, um die Messwerte von mobilen Sensoren zu ergänzen. Ordnet man all diese Informationen auf der Basis von Erfahrungen ein, lassen sich Rückschlüsse ziehen. Man kann sofort reagieren. Instandhalter können so z.B., wenn nötig, weil komplett verdreckt, einen Filtertausch veranlassen. Sie nehmen wahr, dass etwas nicht stimmt. Der mobile Sensor sorgt für Gewissheit. Mit permanenten Sensoren funktioniert das nur bedingt: Sieht ein Mitarbeiter der Instandhaltung Öl aus dem Gehäuse des Motors tropfen, weiß er aus Erfahrung: wenn er jetzt nichts tut, hat er bald ein Problem. Ein permanenter Sensor, der dort zur Überwachung des Motors installiert ist, merkt zu dem Zeitpunkt noch nichts. Wenn man Glück hat, schlägt dieser Sensor Alarm und verhindert einen ungeplanten Stillstand. Wenn man Glück hat. Vielleicht klappt das, vielleicht aber auch nicht. Auf alle Fälle hätten die „fünf Sinne plus“ des Menschen das auslaufende Öl wohl entdeckt. Im Gegensatz zum Menschen, der sein Gehör, oder seinen Geruchssinn gar nicht abschalten kann, ist ein fixer Sensor ist für alle anderen Faktoren drum herum praktisch ‚blind‘ und stößt damit schnell an Grenzen. Und nicht nur das: Permanent installierte Sensoren sind auch noch teuer und vollkommen anonym. Mobile Messsysteme funktionieren dagegen als direkte Unterstützung der täglichen Arbeit. Der Instandhalter ist nach wie vor in der Fabrik unterwegs. Er nimmt dank seiner Erfahrung viele kleine Details mittels seiner Sinne wahr und untermauert seine Erkenntnisse mit den Messwerten mobiler Sensoren. Jahrzehnte von Erfahrung werden so gewissermaßen in Zahlen „gegossen“. Das ist der perfekte, der echte Mehrwert: Die Kombination unserer fünf Sinne mit den Vorteilen mobiler Sensoren führt zu den besten Ergebnissen. Was der eine nicht kann, leistet der andere. So einfach ist das. Autor: DI. Mag. Markus Loinig E-Mail: markus@senzoro.com

Das Video zeigt eine Live-Demo am Wälzlagerstand, wo die KI ein beschädigtes von einem unbeschädigten Lager in wenigen Sekunden unterscheidet. Die KI hat keinerlei Daten von diesen Wälzlagern, sondern wurde auf Basis von 20 000 Wälzlagerbeispielen trainiert. Sie hat dabei die generischen Fehlermerkmale erlernt

Wir sind die mit der künstlichen Intelligenz – im Koffer. Denken Sie jetzt an das Thema Instandhaltung. Hand auf‘s Herz: Verbinden Sie das sofort mit mobilen Sensoren, Nachhaltigkeit und all den unglaublichen Möglichkeiten künstlicher Intelligenz? Sicher haben Sie schon einmal zu dem einen oder anderen Aspekt etwas gelesen, gehört, sich darüber unterhalten. Die Möglichkeiten Künstlicher Intelligenz sind ja bereits heute nahezu unbegrenzt. Nun gut. Aber wie wäre es damit: Wir kommen mit künstlicher Intelligenz und mobilen Sensoren im Gepäck zu Ihnen und werden Ihnen viel, viel Geld, Sorgen und Mühen ersparen. Neugierig, was das für Sie bedeuten könnte? “Instandhaltung muss einfach laufen!” Stimmt genau, werden Sie jetzt wahrscheinlich sagen. Nur, dass all die Maßnahmen, die mit Instandsetzung, Inspektion und Reparatur von Maschinen und Anlagen zusammenhängen, auch signifikante Kosten verursachen – vom qualifizierten Personal bis zu den Ersatzteilen. Selbstverständlich kommt man als Unternehmen für diese Kosten gerne auf, wenn dadurch die Produktion stets (weiter-) laufen kann wie geplant. Hier bedeutet das Sparen am Personal oder den vorrätigen Ersatzteilen ein Sparen an der falschen Stelle. Sie wissen schon: Gemeint sind Ausfälle in der Produktion – die teuerste Variante des Sparens, die sich ehrlicherweise kein Unternehmen leisten kann. Nun lässt sich Instandhaltung allerdings schon auch optimieren. Und zwar kostensparend, flexibel und sogar nachhaltig – mit Hilfe von mobilen Ultraschall-Sensoren zum Beispiel, die schnell und punktgenau feststellen können, ob und was einer Maschine fehlt, wann genau ein Ersatzteil zum Einsatz kommen wird und vieles mehr. Dafür kommen wir tatsächlich mit einem Koffer zu unseren Kunden. Wir messen mit nur einem einzigen Sensor mehrere hundert Bauteile – sekundenschnell, ohne interne Abläufe zu stören oder zu beeinflussen – wie, sehen Sie in diesem Video. Da ist auch die Nutzung von Leerläufen oder Pausen bspw. dabei. Denn – wir kennen uns mit Maschinen aus und wissen, wann der beste Moment für eine Messung ist. Wir setzen dabei auf das KnowHow, die Erfahrung, die Einbindung der Mitarbeiter, die für die Instandhaltung zuständig sind. Wir nehmen Ihnen nur etwas Arbeit ab. Das spart Zeit und Geld. Wie genau ist rasch benannt: Zum einen müssen Sensoren eben nicht in jeder einzelnen Maschine und Anlage verbaut werden. Zum anderen müssen nicht ständig die dann ausgeworfenen Sensordaten überprüft oder beobachtet werden. Für all das sind wir ja da. Wir messen, alle Daten werden mittels künstlicher Intelligenz ausgewertet und Sie erhalten klare, unmissverständliche, vorausschauende Wartungsempfehlungen. Rechtzeitig, um Handeln zu können oder um noch einmal abzuwarten, und den Ersatzteilen eine längere Lebensdauer zu gönnen. Alles ist möglich. Das Mittel zum Zweck ist in unserem Fall Ultraschall, eine Technologie mit unübertroffener Anwendungsbreite und in Kombination mit künstlicher Intelligenz, nun – Sie ahnen es, oder? Sprechen Sie mit uns. Wir beraten und erklären offen, was möglich ist und was nicht.

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.