Kommentar
Wie sich die industrielle Welt verändern wird – Teil 2

Von Sebastian Human 4 min Lesedauer

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Durch umfassende Maschinendaten und intelligente Systeme lässt sich bereits heute die Zukunft vorhersagen – zumindest, wenn es um industrielle Anlagen geht. Dabei sind moderne Technologien nicht nur dazu geeignet, Ausfall- und Stillstandzeiten zu minimieren.

Die Kombination aus Maschinendaten und intelligenter Systeme ermöglicht schon heute eine Reihe zukunftsfähiger Anwendungen wie AR und VR.(Bild:  gemeinfrei /  Pixabay)
Die Kombination aus Maschinendaten und intelligenter Systeme ermöglicht schon heute eine Reihe zukunftsfähiger Anwendungen wie AR und VR.
(Bild: gemeinfrei / Pixabay)

Einer der kostenintensivsten Aspekte der industriellen Fertigung sind Wartungs- und Instandhaltungsarbeiten an den bestehenden Maschinen. Im schlimmsten Fall muss die ganze Produktion stillstehen, wenn einzelne systemrelevante Teile ausgetauscht werden oder Erneuerungsarbeiten an der Anlage durchgeführt werden müssen. Hinzu kommt, dass regelmäßige Wartungsarbeiten zwar von langer Hand geplant werden können, sich aber auch nicht immer an dem tatsächlichen Zustand von Einzelteilen orientieren. Dennoch waren sie lange Zeit notwendig, um Systemausfälle zu verhindern. Das grundlegende Problem dabei ist allerdings, dass es keine Garantie gibt, dass durch eine geplante Instandhaltung auch die generelle Maschineneffizienz gesteigert werden kann.

Einen Blick in die Zukunft werfen - Predictive und Prescriptive Maintenance

Intelligente Software kann sich auf dem Gebiet der Instandhaltung dabei aber schon lange verdient machen. Indem auf historische Daten, aktuelle Maschinenleistungen und Methoden der Künstlichen Intelligenz zurückgegriffen wird, lässt sich in einem Connected Enterprise an dieser Stelle eine signifikante Verbesserung erreichen. Durch die Analyse der Produktionsdaten und das Miteinberechnen selbst kleinster Schwankungen erkennt die KI genau, wo Probleme auftreten können und kann in ihren Prognosen dadurch selbst in der Zukunft liegende Fehler und Ausfälle erkennen.