Sensordatenanalyse mit KI für vorausschauende Wartung — Überblick

Kernaussage: Sensordaten mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) effektiv auszuwerten, vermindert ungeplante Stillstände und optimiert die Wartungsprozesse in KMU.

Der Einsatz von Predictive Maintenance zur vorbeugenden Instandhaltung hat sich in den letzten Jahren zunehmend bewährt. Dabei spielen Sensordaten und deren Auswertung durch Künstliche Intelligenz eine zentrale Rolle. Durch die präzise Erfassung und Analyse von Echtzeitdaten können potenzielle Maschinenausfälle frühzeitig erkannt und unnötige Wartungskosten eingespart werden. Doch der Weg zur optimalen Nutzung dieser Technologie ist nicht frei von Herausforderungen. Im Folgenden werden typische Fehler bei der Auswertung von Sensordaten mit KI beschrieben, sowie deren Korrekturmassnahmen.

Typische Fehler bei der Auswertung von Sensordaten

1. Unzureichende Datenqualität:

Ein häufiger Fehler liegt in der schlechten Qualität der gesammelten Sensordaten. Unpräzise, fehlerhafte oder inkonsistente Daten können die Effektivität der KI-Analyse erheblich beeinträchtigen. Ursache hierfür können sowohl veraltete oder schlecht gewartete Sensoren als auch eine unzureichende Kalibrierung der Messinstrumente sein.

*Korrektur:* Investieren Sie in hochwertige Sensoren und etablieren Sie regelmässige Wartungszyklen. Achten Sie darauf, dass die Sensoren genau kalibriert sind und führen Sie gegebenenfalls Datenbereinigungsprozesse durch, um Fehler im Datensatz zu reduzieren.

1. Fehlende Integration von Domain-Wissen:

Die KI allein ist nur so gut wie die Daten und das zusätzliche Wissen, das ihr zugrunde liegt. Ein häufig gemachter Fehler ist, die Modelle ausschliesslich datengetrieben zu entwickeln, ohne branchenspezifisches Expertenwissen zu integrieren.

*Korrektur:* Fördern Sie eine enge Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern und Maschinenbau-Experten. Dieses interdisziplinäre Team kann gemeinsam sicherstellen, dass die Modelle effektiv auf spezifische industrielle Anwendungen abgestimmt sind.

1. Unzureichende Überwachung und Anpassung der KI-Modelle:

Selbst gut trainierte KI-Modelle können mit der Zeit an Präzision verlieren, insbesondere wenn sich die zugrunde liegenden Bedingungen ändern. Ein häufiger Fehler besteht darin, diese Modelle nach der Implementierung sich selbst zu überlassen.

*Korrektur:* Etablieren Sie ein kontinuierliches Monitoring und Aktualisierungsregime für die KI-Modelle. Nutzen Sie Feedback-Schleifen, um die Modelle regelmässig mit neuen Daten und Erkenntnissen anzupassen und zu optimieren.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Woche 1–2: Datenqualität überprüfen:

Starten Sie mit einer umfassenden Überprüfung der aktuellen Sensordatenquellen auf Qualität und Präzision. Beheben Sie erkannte Mängel und integrieren Sie notwendige Hardware-Upgrades. Schulungen für das Wartungspersonal zur korrekten Kalibrierung und Bedienung der Sensoren können zusätzlich wertvoll sein.

1. Woche 2–3: Interdisziplinäre Teams bilden:

Stellen Sie ein Team aus Datenanalysten und branchenspezifischen Fachexperten zusammen. Organisieren Sie Workshops und Brainstorming-Sitzungen, um bestehende Herausforderungen und mögliche Lösungen zu diskutieren. Fördern Sie den Wissenstransfer zwischen den Disziplinen, um Synergien zu schaffen.

1. Woche 3–4: Modelle überwachen und anpassen:

Führen Sie ein Überwachungssystem für die bestehenden KI-Modelle ein. Analysieren Sie die Leistung der Modelle regelmässig und dokumentieren Sie notwendige Anpassungen. Etablieren Sie Verfahren zur kontinuierlichen Verbesserung basierend auf neuen Daten und gewonnenen Erkenntnissen.

Durch die Durchführung dieser Schritte stellen Sie sicher, dass Sensordaten effizient und optimal mit KI ausgewertet werden, was wiederum Ihre Maschinenlaufzeiten verbessert und Kosten durch unvorhergesehene Ausfälle senkt.