
Kundenservice mit künstlicher Intelligenz optimieren
Generative künstliche Intelligenz verbessert den Kundenservice, indem sie Antworten automatisiert, das Verständnis von Anfragen verfeinert und personalisierte Unterstützung in Echtzeit bietet.
Prädiktive Wartung ist ein Ansatz zur Wartung von Anlagen und Ausrüstungen, der auf der Datenanalyse basiert, um vorherzusagen, wann eine Maschine oder ein System ausfallen könnte. Ziel ist es, einzugreifen, bevor ein Ausfall auftritt, um unvorhergesehene Ausfallzeiten zu vermeiden und die Wartungskosten zu senken.
Dieser Ansatz nutzt und integriert eine Reihe von Technologien wie IoT, physische Sensoren, virtuelle Sensoren, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Durch die kontinuierliche Überwachung des Betriebsstatus der Geräte und der Beziehungen zwischen verschiedenen Sensoren wie Vibrationen, Temperaturen, Geräuschen und Energieverbrauch werden in Echtzeit die ersten Anzeichen von Problemen erkannt, sodass proaktive Maßnahmen ergriffen werden können.
Zum Beispiel können Sensoren die Vibrationen und Temperaturen des Spindels überwachen. Wenn die Temperatur oder die Vibrationen einen bestimmten Schwellenwert überschreiten, löst die Maschine einen Alarm aus und stoppt. Der Zweck der prädiktiven Wartung besteht darin, diesen Zustand zu antizipieren, indem zukünftige Erhöhungen dieser Parameter vorhergesagt werden und das Personal über die mögliche Notwendigkeit informiert wird, das Lager vor einem Ausfall zu ersetzen. Auf diese Weise werden Ausfallzeiten im Voraus vermieden, was eine bessere Planung der Aktivitäten und die Beschaffung der notwendigen Komponenten ermöglicht.
Obwohl beide darauf abzielen, die Zuverlässigkeit und Lebensdauer der Anlagen zu optimieren, unterscheiden sich die prädiktive und die präventive Wartung darin, wie sie die Wartungsaktivitäten organisieren und verwalten.
Die präventive Wartung folgt einem Wartungsprogramm, das auf zuvor definierten Verbrauchseinheiten basiert (Zeitintervalle oder Zähler), unabhängig vom tatsächlichen Zustand der Anlagen. Dieser Ansatz basiert auf einer regelmäßigen Planung, mit geplanten Eingriffen in bestimmten Intervallen, um Ausfälle zu verhindern. Zum Beispiel werden alle 500 Betriebsstunden die Luftfilter ausgetauscht, auch wenn die Filter möglicherweise noch in gutem Zustand sind. Eine erste Optimierung der Schwellenwerte könnte darin bestehen, die Zeit in Abhängigkeit von der Qualität der gefilterten Luft zu messen, um einen genaueren Schwellenwert zu erhalten; jedoch würde ich mich immer noch in einer Situation der präventiven Filterersatz befinden, ohne die Lebensdauer des Bauteils zu maximieren.
Die prädiktive Wartung hingegen ist ein Ansatz, der auf der Analyse der Beziehungen von Echtzeitdaten basiert, die durch Sensoren und Überwachungsinstrumente gesammelt werden. Durch die Analyse ist es möglich, einen möglichen Ausfall eines Bauteils vorherzusagen. Dies ermöglicht es, nur dann einzugreifen, wenn es notwendig ist, basierend auf konkreten Anzeichen von Abnutzung, Anomalien oder Mängeln. Zum Beispiel, wenn das System, das die Beziehung zwischen den Betriebsparametern eines Spindels überwacht, eine signifikante Abweichung von den optimalen Bedingungen feststellt, könnte es auf einen bevorstehenden Ausfall der Lager hinweisen.
Ein „traditioneller“ Ansatz würde die Aufzeichnung historischer Daten mit einer Reihe von Ausfallereignissen erfordern, die glücklicherweise moderne Anlagen nicht einmal in 10 Jahren erzeugen. Aus diesem Grund empfehlen wir einen auf grau-Box-Anomalieerkennung ausgerichteten Ansatz, der die Erfahrung des Maschinenbauers nutzt, um:
Die Vorteile der vorausschauenden Wartung sind vielfältig für Unternehmen.
1) Reduzierung von Ausfallzeiten
Zunächst ermöglicht es die Reduzierung unerwarteter Ausfallzeiten, da Probleme erkannt und gelöst werden, bevor sie sich in bedeutende Ausfälle verwandeln, wodurch die maximale Lebensdauer jeder einzelnen Komponente genutzt wird. Dieser proaktive Ansatz hilft, teure Maschinenstillstände zu vermeiden und den Betriebsablauf ohne Unterbrechungen aufrechtzuerhalten, wodurch das normale Geschäft nicht gefährdet wird und zusätzliche Kosten für vorzeitigen Komponentenwechsel vermieden werden.
2) Optimierung der Wartungskosten
Daher trägt die vorausschauende Wartung zur Optimierung der Wartungskosten bei, indem sie nur dann auf die Assets eingeht, wenn es notwendig ist. Dadurch können Ausgaben für vorzeitigen Komponentenwechsel und Notfallreparaturen vermieden werden, was die Gesamtkosten senkt.
3) Verlängerung der Lebensdauer der Assets
Ein dritter Vorteil ist die Verlängerung der Lebensdauer der Assets. Durch gezielte Maßnahmen, die auf den tatsächlichen Zustand der Anlagen basieren, ist es möglich, die Assets in optimalem Zustand zu halten, die Rendite der Investitionen (ROI) zu erhöhen und die Notwendigkeit häufiger Ersatzinvestitionen zu reduzieren.
4) Verbesserung der Betriebseffizienz
Die vorausschauende Wartung verbessert zudem die allgemeine Betriebseffizienz, indem sichergestellt wird, dass Maschinen und Anlagen stets mit maximaler Kapazität betrieben werden. Durch die kontinuierliche Überwachung der Assets und die Vermeidung potenzieller Probleme wird das Risiko plötzlicher Ausfälle und Unterbrechungen minimiert, was einen reibungslosen, kontinuierlichen und sicheren Arbeitsablauf gewährleistet.
5) Wettbewerbsvorteil
Schließlich sollte der daraus resultierende Wettbewerbsvorteil nicht unterschätzt werden. Unternehmen, die vorausschauende Wartung implementieren, arbeiten effizienter und reaktiver, indem sie qualitativ hochwertige Produkte zu geringeren Kosten anbieten und somit die Kundenzufriedenheit verbessern. Mit optimierten Abläufen und reduzierten Ausfallzeiten sind diese Unternehmen in der Lage, schnell auf die Marktbedürfnisse zu reagieren und ihre Führungsposition in der Branche zu festigen.
Die vorausschauende Wartung nutzt eine Reihe fortschrittlicher Technologien, um das Asset-Management zu optimieren und Ausfälle zu verhindern, bevor sie auftreten. Dazu gehören das Internet der Dinge (IoT), Edge Computing, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz mit der Verwendung neuronaler Netze.
Beim Predictive Maintenance spielt das Internet der Dinge (IoT) eine zentrale Rolle durch die Sammlung und Übertragung von Echtzeitdaten von Geräten und Maschinen. Sensoren, die an den Assets angebracht sind, überwachen kontinuierlich verschiedene Betriebsparameter wie Temperatur, Vibration, Druck und Feuchtigkeit und senden diese Informationen an zentrale Analysesysteme (CMMS). So erhält man eine detaillierte Übersicht über den Zustand der Anlagen und kann Anzeichen von Abnutzung oder Fehlfunktionen frühzeitig erkennen.
Edge Computing ermöglicht die optimale Nutzung der verteilten Rechenkapazität in den Maschinen, indem es die Datenübertragung in die Cloud verbessert und die Anomalieerkennungsalgorithmen in Echtzeit direkt in der Maschine verfügbar macht.
Maschinelle Lernalgorithmen analysieren die gesammelten Daten, um Muster und Anomalien zu identifizieren, die auf einen zukünftigen Maschinenausfall hinweisen könnten. Trainiert auf große Mengen historischer und aktueller Daten, sind Machine-Learning-Modelle in der Lage, vorherzusagen, wann voraussichtlich Ausfälle auftreten werden. Diese Modelle verbessern ihre Vorhersagen kontinuierlich durch Re-Training, indem sie neue Daten erhalten, wodurch ihre Genauigkeit gesteigert wird und sie sich an die Prozesse und Anlagen anpassen.
Künstliche Intelligenz erweitert die Fähigkeiten des maschinellen Lernens durch komplexere Analysen und autonome Entscheidungen. Neuronale Netze gehören zu den fortschrittlichen Techniken für die Mustererkennung und prädiktive Analyse. KI ist besonders effizient bei der Verbesserung von Ausfallprognosen und kann auch Korrekturmaßnahmen vorschlagen.