Predictive Maintenance: Sensordaten mit KI auswerten

Sensordaten in Predictive Maintenance mit KI auswerten

Die fortschreitende Digitalisierung hat dazu geführt, dass Sensordaten in der Instandhaltung eine immer bedeutendere Rolle spielen. Diese Datenmengen bieten ein grosses Potenzial zur Umsetzung von Predictive Maintenance, wobei die Künstliche Intelligenz (KI) entscheidend zur Analyse und Vorhersage von Wartungsbedarfen beitragen kann. Jedoch ist dieser Prozess nicht frei von typischen Fehlern, die umgangen werden müssen, um den vollen Nutzen zu entfalten.

Fehler bei der Datenqualität

Ein häufiger Fehler besteht darin, dass die Qualität der gesammelten Sensordaten unzureichend ist. Oftmals werden Sensoren nicht ordnungsgemäss kalibriert oder die Datenerfassung erfolgt inkonsistent. Die Korrektur dieses Fehlers liegt in der regelmässigen Überprüfung und Kalibrierung der Sensoren sowie der Sicherstellung, dass die Daten kontinuierlich und korrekt erfasst werden. Der Einsatz von validierten Datenerfassungsprotokollen kann hier Abhilfe schaffen.

Unzureichende Datenmenge und -vielfalt

Ein weiterer typischer Fehler ist die Nutzung unzureichender Datenmengen oder -vielfalt für die KI-Modelle. Die Vorhersagefähigkeiten von KI sind stark abhängig von der Qualität und Breite der Eingabedaten. Um diesen Fehler zu korrigieren, sollte eine umfassende Datensammlung angestrebt werden, die alle relevanten Betriebszustände des Systems abdeckt. Auch die Integration von zusätzlichen Datenquellen kann die Vorhersagegenauigkeit verbessern.

Fehlendes Fachwissen bei der Implementierung von KI-Modellen

Ein dritter Fehler ist häufig das Fehlen von ausreichendem Fachwissen für die Implementierung der KI-Modelle. Ohne ein tiefes Verständnis für das Maschinenverhalten und die mathematischen Modelle kann die KI nicht effektiv implementiert werden. Die Lösung besteht darin, entweder internes Fachwissen aufzubauen oder externe Spezialisten hinzuzuziehen. Mitarbeiterschulungen im Bereich Künstliche Intelligenz und der Zusammenarbeit mit erfahrenen Beratern helfen, die Fähigkeiten im eigenen Unternehmen zu stärken.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Initiale Bestandsaufnahme (Tag 1–5): Untersuchen Sie die bestehende Sensordateninfrastruktur hinsichtlich Hardware und Software. Identifizieren Sie Datenquellen und überprüfen Sie die aktuelle Datenqualität.
2. Kalibrierung und Datenvalidierung (Tag 6–10): Führen Sie eine Kalibrierung der Sensoren durch und etablieren Sie standardisierte Datenerfassungsprotokolle. Stellen Sie sicher, dass Ihre Datenbank konsistent und aktuell ist.
3. Datenerweiterung und -integration (Tag 11–18): Suchen Sie nach Möglichkeiten zur Erweiterung Ihrer Datenbasis. Erwägen Sie die Implementierung zusätzlicher Sensoren oder die Integration externer Datenquellen.
4. Mitarbeiterschulung und Expertiseaufbau (Tag 19–25): Organisieren Sie Schulungen für Ihre Mitarbeiter, um deren Verständnis für die Anwendung von KI in der Predictive Maintenance zu vertiefen. Ziehen Sie externe Berater hinzu, um spezifische Herausforderungen zu adressieren.
5. Pilotversuche und Modellanpassungen (Tag 26–30): Führen Sie erste Pilotversuche durch und evaluieren Sie die Effektivität Ihrer KI-Modelle. Stellen Sie sicher, dass die Modelle an Ihre spezifischen Betriebsbedingungen angepasst sind und deren Ergebnisse regelmässig überprüft werden.

Durch die systematische Analyse und Optimierung der Sensordatenauswertung mit KI können Unternehmen Fehler minimieren und die Effektivität ihrer Predictive Maintenance-Strategien erheblich steigern.