Sensordaten als Schlüssel zur Instandhaltungsoptimierung

Mit KI Sensordaten optimal für die vorausschauende Instandhaltung nutzen

Predictive Maintenance, also die vorausschauende Instandhaltung, kann durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz bei der Auswertung von Sensordaten erheblich verbessert werden. Die Kernaussage dieses Artikels lautet: Durch ein präzises Analysieren und Interpretieren von Sensordaten können Wartungskosten gesenkt und die Betriebszeiten von Maschinen verlängert werden. Doch bei der Umsetzung treten häufig Fehler auf, die den Erfolg beeinträchtigen können.

Typische Fehler bei der Sensordatenauswertung

Fehler 1: Unzureichende Datenqualität
Ein häufiger Fehler bei der Auswertung von Sensordaten mit KI ist die mangelhafte Datenqualität. Unvollständige oder fehlerhafte Datensätze führen oft zu unzuverlässigen Analysen. Unternehmen investieren zwar in Sensoren, jedoch nicht in die Datenbereinigung. Zur Korrektur sollten spezifische Datenbereinigungsprozesse etabliert werden. Dazu gehört die Einführung automatisierter Protokolle zur Erkennung und Bereinigung fehlerhafter Daten.

Fehler 2: Mangelnde Integration über Abteilungen hinweg
Ein weiteres Problem entsteht, wenn die erfassten Daten in isolierten Silos verbleiben. Ohne eine abteilungsübergreifende Integration der Daten kann die KI ihren vollen Nutzen nicht entfalten. Die Lösung besteht in der Einführung einer zentralisierten Plattform zur Datenerfassung und -auswertung. Diese Plattform sollte für alle relevanten Abteilungen zugänglich sein, um eine ganzheitliche Sicht auf die Maschinenleistung zu ermöglichen.

Fehler 3: Fehlende Anpassung der Modelle an den spezifischen Anwendungsfall
Viele Unternehmen verwenden standardisierte KI-Modelle, die nicht für ihre spezifischen Maschinen oder Prozesse optimiert sind. Wenn Modelle nicht auf die individuellen Gegebenheiten angepasst werden, können die Ergebnisse ungenau sein. Eine Korrektur dieses Fehlers erfordert die Zusammenarbeit mit KI-Spezialisten, um Modelle zu entwickeln, die exakt auf die jeweiligen Maschinenparameter und Betriebsbedingungen ausgerichtet sind.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Prüfung der Datenqualität

In der ersten Woche sollten Sie eine umfassende Bewertung Ihrer aktuellen Datenqualität vornehmen. Identifizieren Sie Unstimmigkeiten und Lücken, und setzen Sie automatisierte Bereinigungsmechanismen ein.

1. Aufbau einer zentralen Datenplattform

In der zweiten Woche, beginnen Sie mit der Implementierung einer unternehmensweiten Plattform zur Integration und Zentralisierung aller relevanten Sensordaten. Dadurch fördern Sie eine abteilungsübergreifende Analysefähigkeit.

1. Anpassung der KI-Modelle

Zwei Wochen sollten verwendet werden, um gemeinsam mit einem Spezialisten KI-Modelle zu entwickeln, die optimal auf Ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. Testen Sie diese Modelle in der Simulation und bereiten Sie deren Einsatz in der Praxis vor.

Indem diese Schritte konsequent umgesetzt werden, kann Ihr Unternehmen innerhalb eines Monats die ersten signifikanten Verbesserungen bei der vorausschauenden Instandhaltung durch die Auswertung von Sensordaten mittels KI beobachten.