Effizienzsteigerung durch KI-gestützte Sensordatenanalyse

Sensordaten mit Künstlicher Intelligenz auswerten: Ein Wegweiser für KMU

Die Auswertung von Sensordaten mittels Künstlicher Intelligenz (KI) ist für viele KMU der Schlüssel zu effizienter Predictive Maintenance. Ziel ist es, ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer von Maschinen zu maximieren. Doch der Prozess birgt einige Hürden, die es zu überwinden gilt.

Typische Fehler in der Auswertung

1. Unzureichende Datenqualität: Einer der häufigsten Fehler besteht in der Vernachlässigung der Datenqualität. Sensordaten, die unvollständig, inkonsistent oder verrauscht sind, führen schnell zu fehlerhaften Analysen. Um diesem Problem zu begegnen, sollten Unternehmen in die Vorverarbeitung ihrer Daten investieren. Dies umfasst das Bereinigen, Filtern und Validieren der Daten vor der eigentlichen Analyse.
2. Fehlende Integration der Systeme: Oft wird die Bedeutung der nahtlosen Integration von bestehenden IT-Systemen und KI-Lösungen unterschätzt. Ohne einen konsistenten Datenfluss entstehen Informationssilos, welche die Analysemöglichkeiten stark einschränken. Dieser Fehler lässt sich durch die Implementierung von Schnittstellen und einer zentralen Datenplattform korrigieren. So wird sichergestellt, dass alle relevanten Daten verzahnt und auf einer einheitlichen Basis analysiert werden.
3. Unklare Zielsetzung: Viele Unternehmen starten mit der Auswertung von Sensordaten, ohne klare Ziele zu definieren. Dies führt zu ineffizienten Prozessen und letztlich zu Frustration. Der Korrekturansatz liegt hier in der präzisen Formulierung der Erwartungen und Ziele vor Beginn eines Projekts. Ein gezielter Plan, basierend auf den spezifischen Anforderungen und Schwachstellen der Maschinen, verhindert Verzettelung und ermöglicht eine zielgerichtete Umsetzung.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

• Woche 1–2: Datenbasics und Bestandsaufnahme

Zuerst sollten alle beteiligten Mitarbeitenden die Grundlagen der Datenqualität und der Datenvorverarbeitung kennenlernen. Anschliessend erfolgt eine umfassende Bestandsaufnahme aller vorhandenen Sensordaten und Systeme. Eine sorgfältige Analyse der aktuellen Datenlage dient als Basis für alle weiteren Schritte.

• Woche 3: Implementierung der Datenintegration

Fokussieren Sie sich darauf, alle relevanten Systeme zu vernetzen. Dies kann durch Implementierung von Schnittstellen und einer zentralen Datenbankstruktur erreicht werden. Setzen Sie hierbei auf bestehende Standards, um die Kompatibilität und Skalierbarkeit zu gewährleisten.

• Woche 4: Zieldefinition und Pilotprojekt

Definieren Sie klare, messbare Ziele für die Predictive Maintenance. Starten Sie mit einem kleinen Pilotprojekt, um Ihre Annahmen zu testen. Wählen Sie dazu eine spezifische Maschine oder Prozesskette aus, um erste Erkenntnisse zu gewinnen und eventuell notwendige Anpassungen in kleinem Rahmen vorzunehmen.

Indem Sie fehlerfrei und zielgerichtet mit Sensordaten umgehen, können KMU das volle Potenzial der Predictive Maintenance ausschöpfen und so ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig stärken.