Anlagenüberwachung durch KI in der Produktion — Schritt für Schritt

Die vorausschauende Wartung gewinnt in der verarbeitenden Industrie zunehmend an Bedeutung, denn sie ermöglicht es Unternehmen, den Zustand ihrer Anlagen präzise zu prognostizieren und teure Ausfälle zu vermeiden.

Vorteile der vorausschauenden Wartung

KMU können durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz ihre Produktionsprozesse optimieren und die Qualität steigern. Indem sie den Anlagenzustand mit Datenanalysewerkzeugen überwachen, lassen sich potenzielle Störungen frühzeitig erkennen. Dies beugt Produktionsausfällen vor und reduziert Wartungskosten. Ein Beispiel: Ein mittelständischer Maschinenbauer konnte durch das Monitoring seiner CNC-Maschinen die Ausfallzeiten um 20 % senken. Dies wurde erreicht durch die Analyse von Sensordaten, welche Auskunft über Temperatur, Vibration und andere relevante Parameter geben.

Integration in bestehende Systeme

Die Integration von KI in bestehende Produktionsanlagen stellt eine Herausforderung dar. Eine häufige Hürde ist die mangelnde Datenverfügbarkeit. Viele KMU verfügen über eine heterogene Maschinenlandschaft mit unterschiedlicher Sensorik. Daher ist es entscheidend, eine konsistente Datensammlung zu etablieren. Beginnen Sie mit einer umfassenden Bestandsaufnahme: Welche Daten werden bereits erfasst, welche müssen ergänzt werden und wie lassen sich diese in einem zentralen System zusammenführen?

Typische Fehler bei der Implementierung

Ein typischer Fehler ist die unzureichende Schulung der Mitarbeitenden. Die Einführung neuer Systeme setzt Kenntnisse voraus, die nur durch gezielte Weiterbildung erreicht werden können. Eine strukturierte Einführung mit einem klaren Schulungskonzept ist daher unerlässlich. Ein weiterer Fehler ist die Vernachlässigung der Datenqualität. Unvollständige oder fehlerhafte Daten führen zu falschen Prognosen. Unternehmen sollten sicherstellen, dass die Daten vor der Nutzung bereinigt und harmonisiert werden.

Korrekturmassnahmen

Für die Schulung empfiehlt es sich, externe Experten hinzuzuziehen, die praxisnahe Workshops durchführen. Bei der Sicherstellung der Datenqualität können spezielle Analysesoftware und regelmässige Qualitätsprüfungen der Daten helfen. Ferner sollte eine enge Zusammenarbeit zwischen IT und der Produktionsabteilung etabliert werden, um technische wie auch fachliche Anforderungen in Einklang zu bringen.

Handlungsanleitung zur Implementierung in 14–30 Tagen

Bestandsaufnahme (1–3 Tage): Erfassen Sie alle verfügbaren Datenquellen und bewerten Sie deren Qualität. Identifizieren Sie bestehende Lücken in der Datenlandschaft.

Planung der Datenintegration (4–7 Tage): Entwickeln Sie einen Plan, um relevante Datenquellen in ein zentrales System zu integrieren. Definieren Sie Verantwortlichkeiten und notwendige IT-Ressourcen.

Schulungskonzept erstellen (8–10 Tage): Planen Sie Workshops und Schulungen für das Personal, um ihnen den Umgang mit den neuen Systemen zu vermitteln. Engagieren Sie externe Experten, wenn nötig.

Einführung der KI-gestützten Systeme (11–20 Tage): Beginnen Sie mit einem Pilotprojekt in einer ausgewählten Produktionslinie, um Praxistests durchzuführen und die Systeme zu optimieren.

Überwachung und Anpassung (21–30 Tage): Analysieren Sie die Ergebnisse des Pilotprojekts, justieren Sie die Systeme und bereiten Sie die unternehmensweite Implementierung vor.

Mit einer sorgfältig geplanten Einführung der vorausschauenden Wartung können KMU nicht nur ihre Produktionsprozesse effizienter gestalten, sondern auch einen wesentlichen Beitrag zur Qualitätssicherung leisten.