Künstliche Intelligenz optimiert Sensordatenauswertung — Überblick

Die Auswertung von Sensordaten mit Künstlicher Intelligenz verbessert die vorausschauende Wartung entscheidend

Grundlagen der Sensordatenerfassung

Jedes industrielle Unternehmen, insbesondere KMUs, kann von der Einführung vorausschauender Wartung profitieren. Zentral hierfür ist die Erfassung qualitativ hochwertiger Sensordaten. Sensoren überwachen kontinuierlich den Zustand von Maschinen und sammeln Daten wie Temperatur, Vibration und Druck. Diese Daten sind die Grundlage, auf der Künstliche Intelligenz (KI) Muster erkennt, die auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten könnten.

Datenanalyse mittels KI

Der Einsatz von KI zur Analyse dieser Sensordaten ermöglicht es Unternehmen, Muster und Anomalien zu identifizieren, die menschliche Analytiker möglicherweise übersehen würden. Algorithmen können Unregelmässigkeiten erkennen, bevor sie zu ernsthaften Problemen führen. Beispielsweise kann ein Anstieg der Vibrationen, der eine bevorstehende Lagerfehlfunktion signalisiert, durch KI frühzeitig erkannt und korrigiert werden, bevor es zu einem Stillstand kommt.

Fehlerquellen bei der KI-basierten Analyse

Ein häufiger Fehler besteht darin, die Sensordaten nicht regelmässig zu aktualisieren. Veraltete oder unvollständige Daten führen zu falschen Vorhersagen. Um dies zu vermeiden, sollten Sensordaten kontinuierlich überwacht und aktualisiert werden. Ein weiterer Fehler ist die Überanpassung der KI-Modelle an historische Daten. Dies kann vermieden werden, indem die Modelle regelmässig mit neuen Daten trainiert und getestet werden. Schliesslich unterschätzen viele KMUs den Aufwand für die Datenaufbereitung, was zu ineffizienten Algorithmen führt. Eine sorgfältige Vorverarbeitung der Daten ist entscheidend für valide Ergebnisse.

Vorteile für KMUs durch präventive Massnahmen

KMUs profitieren von der rechtzeitigen Wartung durch reduzierte Ausfallzeiten und niedrigere Wartungskosten. Ein konkretes Beispiel ist ein Produktionsbetrieb, der durch den Einsatz von KI-basierten Analysen eine 20-prozentige Reduzierung ungeplanter Maschinenstillstände erreichen konnte. Die vorausschauende Wartung erhöht zudem die Lebensdauer der Maschinen und verbessert die Produktionsqualität.

Implementierung einer KI-gestützten vorausschauenden Wartung

Tag 1–5: Bewerten Sie den Status Ihrer aktuellen Sensordateninfrastruktur. Identifizieren Sie Lücken und Bedürfnisse.

Tag 6–10: Wählen Sie geeignete Sensoren und eine Softwarelösung für die Datenanalyse, die KI-Funktionalitäten bietet.

Tag 11–15: Installieren Sie die Sensoren an kritischen Maschinen und integrieren Sie die Software in Ihre bestehenden Systeme.

Tag 16–20: Beginnen Sie mit der Datenakquise und starten Sie die Modellierung der KI-Algorithmen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber und aktuell sind.

Tag 21–30: Führen Sie erste Testläufe durch und überprüfen Sie die Genauigkeit der Vorhersagen. Anpassungen vornehmen und Ergebnisse überwachen.

Die regelmässige Auswertung von Sensordaten mit KI bringt bewährte Anwendungen von Predictive Maintenance in Reichweite von KMUs, steigert die Effizienz und senkt Betriebskosten nachhaltig.