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Vorausschauende Wartung für Maschinen

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Vorausschauende Wartung erlaubt ressourcen-optimale Pflege von Maschinen. Künstliche Intelligenz lernt dabei aus historischen Daten um eine optimale Vorhersage zu entwickeln.

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Beschreibung

Die Wartung von Maschinen ist ein sehr notwendiger Prozess in jedem Produktionsbetrieb. Die daraus resultierenden Ausfallzeiten sind jedoch oft schwer zu planen. In schwerwiegenden Fällen fallen die Maschinen außerdem aus, bevor sie gewartet werden. Dies führt zu enormen Produktionseinbußen und der Notwendigkeit von Notfallwartungen und -reparaturen, was zu noch höheren Kosten führt.

Eine der Lösungen für dieses Problem ist die vorbeugende Wartung. Bei der vorbeugenden Wartung werden Wartungszyklen eingeführt – ähnlich wie bei einer jährlichen Autoinspektion – um Ausfälle zu vermeiden. Das ist großartig, aber auch ineffizient, wenn es sich um Maschinen handelt, die von vornherein keine Reparaturen benötigen würden.

Eine Anwendung der künstlichen Intelligenz ist daher die Vorhersage, wann eine Maschine auszufallen droht. Dies ermöglicht eine planmäßige Wartung, bevor es zu einem Ausfall kommt; aber nicht zu früh, um unnötige Kosten und Ausfallzeiten zu vermeiden. Kurz gesagt, die vorausschauende Wartung kombiniert maschinenzentrierte Daten mit künstlicher Intelligenz, um den besten Zeitpunkt für die Wartung zu bestimmen.

Dieses Produkt befindet sich derzeit in der Entwicklung. Wenn Sie wissen möchten, wann es in Betrieb genommen wird, können Sie sich gerne für unseren Newsletter anmelden:

 

Wie wird die vorausschauende Wartung bei kobold.ai durchgeführt?

Bei Kobold.ai verwenden wir eine vollautomatische Datenverarbeitungsmaschine, um Ihre Daten zu prüfen, sie vorzuverarbeiten und ein maschinelles Lernmodell zu trainieren, das die Wahrscheinlichkeit vorhersagt, dass eine der Maschinen ausfallen wird.

Dieses maschinelle Lernmodell basiert ausschließlich auf Ihren Eingabedaten und ist daher ein individuelles Modell für Ihren Fall. Als Ergebnis erhalten Sie einen detaillierten Bericht über die Eingabedaten und die Vorverarbeitung, der auch die Leistung des Modells umfasst. Darüber hinaus versehen wir Ihre Eingabedaten mit einer Ausfallwahrscheinlichkeit, damit Sie entsprechende Maßnahmen einleiten können.

Welche Eingangsdaten werden üblicherweise für die vorausschauende Instandhaltung von Maschinen verwendet?

Generell kann alles, was die Maschine, ihren Lebenszyklus und die aktuelle oder geplante Nutzung betrifft, ein wertvoller Input sein. Das Ziel ist es, möglichst viele Daten über eine Maschine zu erhalten, die auf einen Ausfall hindeuten könnten. Hier sind einige Beispiele:

  • Stammdaten von Maschinen (z. B. aus MDMs oder PLMs)
  • Maschinennutzung, aktuell und historisch (z. B. aus Produktionsplanungssystemen)
  • Historie von Wartungen und Reparaturen, Anzahl, Häufigkeit und Schweregrad
  • Position der Maschine innerhalb der Fabrik, falls dies einen Einfluss hat
Kilian

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