KI in der vorausschauenden Wartung verwenden

Bei unerwarteten Ausfällen von Fabrikanlagen kommt es zu Produktionsverzögerungen oder sogar zum Stillstand. Zeit und Geld gehen verloren – ebenso wie die Geduld der Kunden. Glücklicherweise können Hersteller, Versorgungsunternehmen, Energieerzeuger und andere Unternehmen, die auf schwere Maschinen angewiesen sind, generative KI nutzen, um Ausfälle präziser als je zuvor vorherzusagen. So lassen sich Wartungen gezielt planen, ungeplante Ausfallzeiten vermeiden, die Lebensdauer teurer Anlagen verlängern und reibungslose Produktionsabläufe sowie Lieferketten sicherstellen.

Was ist KI in der vorausschauenden Wartung?

Vorausschauende Wartung ist ein datengesteuerter Ansatz, um Maschinenausfälle vorherzusagen und Reparaturen proaktiv durchzuführen. Mit dem Aufkommen des IoT sind Geräte in intelligenten Fabriken, Ölplattformen, Windparks, Kraftwerken, Bergwerken, Lkw-Flotten und anderen Branchen mit Sensoren ausgestattet, die Daten erfassen. Diese Daten speisen KI-Algorithmen, die Anomalien erkennen, Geräte überwachen und Wartungsprioritäten festlegen.

Solche Systeme analysieren kontinuierlich die Betriebsbedingungen und erkennen Anzeichen für drohende Ausfälle – selbst wenn das Gerät aktuell einwandfrei funktioniert. Zudem analysieren KI-Tools die Leistung im Vergleich zu Basisdaten, erkennen selbst kleinste Effizienzverluste in Echtzeit und fordern Teams auf, ein Wartungsticket zu erstellen. So können Unternehmen Ausfälle präziser vorhersagen und die Ursachen besser verstehen.

Wichtigste Erkenntnisse

• Im Vergleich zu älteren Analysetechnologien ermöglicht KI eine schnellere und präzisere vorausschauende Wartung.
• Durch die Vorhersage von Ausfällen und Wartungsbedarf können Unternehmen Ausfallzeiten reduzieren und die Effizienz steigern.
• Weltweit setzen führende Unternehmen KI-Tools in ihren Wartungsprogrammen ein – mit vielversprechenden Ergebnissen.

Erklärung zum Thema „KI in der vorausschauenden Wartung“

Früher basierten Wartungspläne auf Prognosen zur Lebensdauer von Maschinen und typischen Ausfällen. Mit KI entfällt dieses Rätselraten: Hersteller können Maschinendaten erfassen, analysieren und so Ausfälle gezielt vorhersagen – für einen präziseren Überblick über einzelne Maschinen und Produktionsnetzwerke.

Unternehmen erhalten Wartungsempfehlungen in Echtzeit, sodass kritische Geräte zuerst repariert werden. Der entscheidende Vorteil: Obwohl Wartung oft Ausfallzeiten mit sich bringt, ermöglicht die präzise, vorausschauende Planung, diese auf ein Minimum zu reduzieren und optimal zu timen.

Warum ist die vorausschauende Wartung so wichtig?

Zwei Worte: weniger Ausfallzeiten. Laut der International Society of Automation verlieren Fabriken aufgrund von Geräteausfällen und anderen Ausfallzeiten typischerweise zwischen 5 % und 20 % ihrer Produktionskapazität. Zu den Gesamtkosten von Ausfallzeiten zählen Produktionsrückgänge, höhere Ausschussraten, ineffiziente Notfallreparaturen und die Abhängigkeit von Dritten, um die Produktion aufrechtzuerhalten.

Angesichts der hohen Risiken ist es entscheidend, den Maschinenzustand und den Wartungsbedarf präzise vorherzusagen, um Ausfallzeiten zu minimieren. Laut einer Siemens-Studie 2024 können sich die Kosten einer stillgelegten Produktionslinie summieren. In großen Automobilwerken kann ein Produktionsstillstand jährlich 695 Millionen US-Dollar kosten – ein Anstieg von 150 % gegenüber vor fünf Jahren. Laut derselben Studie verlieren die 500 größten Unternehmen weltweit 11 % ihres Jahresumsatzes durch unvorhergesehene Ausfallzeiten.

Vorbeugende Wartung im Vergleich zur vorausschauenden Wartung

Vorbeugende und vorausschauende Wartung sind zwei proaktive Ansätze zur Überwachung des Maschinenzustands in Fabriken.

Bei der vorbeugenden Wartung werden Maschinen in regelmäßigen Abständen überprüft, unabhängig von Nutzungsdauer oder -intensität. Unternehmen nutzen dabei historische Daten und Herstellerempfehlungen, um regelbasierte Wartungspläne zu erstellen. Die einzige Variable ist die Zeit, die seit der letzten Inspektion vergangen ist.

Dieser Ansatz ist zwar besser als eine rein reaktive Wartung, basiert jedoch auf allgemeinen Empfehlungen und begrenzten Daten. So kann etwa der Austausch einer teuren Komponente empfohlen werden, ohne subtile Faktoren zu berücksichtigen, die auf eine längere Lebensdauer hindeuten. Übermäßige Wartung kann – ähnlich wie reaktive Wartung – unnötige Ausfallzeiten und Kosten verursachen.

Mithilfe der vorausschauenden Wartung bewerten Unternehmen ihre Anlagen kontinuierlich anhand von Daten, die Maschinensensoren an eine Leistungsüberwachungssoftware übermitteln. KI-Algorithmen analysieren große Mengen an Daten – wie Temperatur, Vibration, Druck und Flüssigkeitsstand – und erstellen detaillierte Modelle zum Zustand und zur Leistung der Geräte. So können Unternehmen Ausfälle zuverlässiger vorhersagen und erhalten gezielte Empfehlungen, was wann repariert werden sollte. Im Gegensatz zur vorbeugenden Wartung, die starren Regeln folgt, setzt die vorausschauende Wartung auf Echtzeit-Überwachung, um potenzielle Probleme, deren Ursachen und notwendige Reparaturen frühzeitig zu erkennen.

Ein Spritzgusshersteller nutzt vorausschauende Wartung, um Anomalien bei Robotern und Spritzgießmaschinen frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Durch die kontinuierliche Überwachung des Maschinenzustands und der Teilequalität verkürzt das Unternehmen die Wartungszeiten und kann Mitarbeiter für die Produktentwicklung und Prozessoptimierung einsetzen.

Unternehmen nutzen vorausschauende Wartung vor allem dort, wo Ausfälle hohe Kosten, Stillstandzeiten oder Sicherheitsrisiken bis hin zu lebensbedrohlichen Folgen verursachen könnten. Fällt beispielsweise ein Umspannwerk aus und hinterlässt Tausende ohne Strom, kann das Versorgungsunternehmen gezielt in eine präzisere vorausschauende Wartung investieren – häufig mit Unterstützung von KI-gestützten Tools. Bei weniger kritischen Anlagen, die nicht zu den zentralen Betriebsprozessen gehören, bleiben Unternehmen häufig bei der vorbeugenden Wartung. Allerdings verfeinern sie gelegentlich die Überwachungsregeln, um detailliertere Daten für eine proaktivere Wartungsplanung zu gewinnen.

Vorteile von KI in der vorausschauenden Wartung

Vorbeugende und vorausschauende Wartung sind zwei proaktive Ansätze zur Überwachung des Maschinenzustands in Fabriken.

• Kostensenkung
  Durch eine genauere Vorhersage von Maschinenausfällen können Wartungspläne optimiert und ungeplante Ausfallzeiten sowie die damit verbundenen Kosten verringert werden. KI-Algorithmen verlängern die Lebensdauer von Geräten, indem sie auf Probleme hinweisen und gezielte Wartungsmaßnahmen empfehlen. Sie überwachen den Energieverbrauch, erkennen Ineffizienzen und schlagen Maßnahmen zur Kostensenkung vor. Zudem helfen sie, Arbeitskosten zu reduzieren, indem sie Wartungsarbeiten priorisieren und unnötige Inspektionen, Reparaturen und Ersatzbeschaffungen vermeiden.
  
  Ein globaler Hersteller verwendet ein KI-System zur Überwachung von mehr als 10.000 Maschinen, darunter Roboter, Förderbänder, Hebevorrichtungen, Pumpen, Motoren, Ventilatoren und Press-/Stanzmaschinen. Der Hersteller berichtet von Einsparungen in Millionenhöhe und kann nachweisen, dass sich seine Investitionen innerhalb von drei Monaten nach der Einführung amortisiert haben.
• Begrenzt Störungen
  KI reduziert Maschinenausfälle, indem sie Fehler schneller und genauer vorhersagt als vorherige Methoden. Dadurch können Hersteller mechanische Probleme vermeiden, ihre Betriebszeit erhöhen und ihre Lieferketten am Laufen halten.
• Steigert die Produktion
  Laut einer Deloitte-Studie aus dem Jahr 2022 können KI-Tools für die vorausschauende Wartung Unternehmen dabei helfen, ihre Arbeitsproduktivität um 5 bis 20 % zu steigern. Ein Grund: KI kann dazu beitragen, Ausfallzeiten um bis zu 15 % zu reduzieren und so die Produktionslinien am Laufen zu halten.
• Verbessert die Sicherheit
  Eine defekte Maschine kann Arbeiter gefährden. Wenn Hersteller drohende Maschinenausfälle frühzeitig erkennen und vorbeugende Reparaturen durchführen, können sie ihre Mitarbeiter, einschließlich der Servicetechniker, vor Gefahren schützen. Laut der Occupational Safety and Health Administration erleiden in den USA jedes Jahr rund 18.000 Beschäftigte bei der Maschinenbedienung und -wartung Verletzungen. Und mehr als 800 Menschen sterben pro Jahr.
• Verlängert die Lebensdauer der Geräte
  Durch die Verhinderung von vorzeitigem Verschleiß können KI-basierte Datenanalysetools dazu beitragen, die Lebensdauer mechanischer Anlagen zu verlängern und so die Betriebszeit, die Produktivität und letztendlich den Umsatz des Herstellers zu steigern.
• Verbessert die Qualitätskontrolle
  Manuelle Qualitätskontrollen sind zeitaufwendig und fehleranfällig. KI-Tools automatisieren Anlageninspektionen und liefern Echtzeit-Feedback, um die Produktqualität und -konsistenz zu verbessern, Fehlerquoten zu minimieren und Produktionskosten zu senken. Durch das Training der KI-Algorithmen mit großen Mengen an Produktspezifikationsdaten erkennen sie Risse, Fehlausrichtungen, Farb- und Texturunregelmäßigkeiten. Außerdem verfolgt das KI-System bei der Drehmomentüberwachung die Werte, um sicherzustellen, dass Bolzen und Schrauben korrekt angezogen werden. Liegt der Wert außerhalb des Toleranzbereichs, wird der Hersteller sofort alarmiert, um das Problem umgehend zu beheben.

So wird KI in der vorausschauenden Wartung eingesetzt

KI unterstützt die vorausschauende Wartung in Branchen wie Fertigung, Flottenmanagement, Paketzustellung, Bergbau, Recycling und Energie, die auf komplexe Maschinen angewiesen sind. Unternehmen können automatisierte Modelle entwickeln, die den Anlagenzustand überwachen, Anomalien erkennen, Ausfälle vorhersagen, Wartungsprioritäten festlegen, die Energienutzung optimieren und Korrekturmaßnahmen empfehlen.

• Ausfallprävention
  KI-basierte vorausschauende Wartung erfasst Daten vernetzter Anlagen – von historischen Leistungsdaten bis zu kontextbezogenen Echtzeitinformationen – und minimiert so kostspielige Ausfälle. Algorithmen analysieren die Daten in Echtzeit und senden Berichte an die Werksteams, die potenzielle Ausfälle erkennen, wie etwa überhitzte Maschinen oder unzulässige Spannungsschwankungen.
  
  Ein großer Aluminiumproduzent setzte KI-gestützte Tools ein, um Roboter und andere Geräte in Schmelzwerken zu überwachen. Die Mitarbeiter erhalten Wartungswarnungen mindestens zwei Wochen im Voraus, zum Beispiel bei Sägemotoren, die aufgrund loser Bauteile nicht ausreichend Leistung erbringen. Bei jedem Ereignis vermeidet das Unternehmen so 12 Stunden unerwartete Ausfallzeiten.
• Zustandsüberwachung
  Hersteller müssen den Zustand ihrer Geräte überwachen, um einen störungsfreien Betrieb sicherzustellen. KI-Algorithmen erkennen normale und abnormale Zustände deutlich schneller und präziser als ältere Technologien. Diese Systeme analysieren Echtzeitdaten zum Zustand der Anlagen, identifizieren relevante Muster und sagen Ausfälle voraus, um diese zu verhindern. Zudem helfen sie, Wartungsprioritäten basierend auf den aktuellen Bedingungen statt einem festen Zeitplan festzulegen.
• Anomalieerkennung
  Bis vor Kurzem erfolgte die Anomalieerkennung mit regelbasierten Systemen, die feste Schwellenwerte nutzen, um Maschinenunregelmäßigkeiten zu identifizieren und Fehler vorherzusagen. Wenn beispielsweise die Schwingungen einer Maschine den in den ISO-Normen festgelegten Schwellenwert überschreiten, wird die Anomalie gemeldet und Wartungsmaßnahmen vorgeschlagen. Komplexe Anlagen erzeugen jedoch riesige Datenmengen, die nicht nur Schwingungen, sondern auch Temperatur, Druck, Wärme und viele andere Variablen umfassen. Dies macht es älteren Systemen schwer, diese Informationen genau zu interpretieren.
  
  KI-Systeme erfassen und analysieren nicht nur Daten, sondern lernen auch kontinuierlich daraus. Anstatt nur Regeln zu befolgen und aktuelle Probleme zu identifizieren, können KI-basierte Analysen selbst kleinste Anzeichen von Leistungsabweichungen erkennen und aufkommende Probleme identifizieren, bevor sie zu Störungen führen.
• Ausfallvorhersage
  KI analysiert historische Leistungs- und Echtzeit-Sensordaten, um ein Vorhersagemodell für den Geräteverschleiß zu erstellen und Unternehmen dabei zu unterstützen, einen Totalausfall der Maschine zu verhindern. Je mehr Daten das Modell aufnimmt, desto besser passt es sich an und trifft genauere Vorhersagen. Deep Learning zur Fehlervorhersage – eine Form des maschinellen Lernens – entdeckt Zusammenhänge, die traditionellen Methoden, einschließlich menschlicher Beobachtung, verborgen bleiben. Ein multinationales Paketzustellungsunternehmen setzt ein KI-System ein, um Ausfälle bei über 30 Maschinentypen in Sortieranlagen vorherzusagen, und erkennt Getriebeausfälle, Riemenschäden und andere kostspielige Probleme. Das Unternehmen schätzt, dass das System jährlich Millionen von Dollar spart.
• Priorisierung und Terminierung geplanter Wartungsarbeiten
  KI optimiert die geplante Wartung, indem sie Probleme lokalisiert, Prioritäten festlegt und Wartungspläne in Echtzeit anpasst. Anstatt sich nur auf aktuelle Probleme zu konzentrieren oder Wartungspläne basierend auf vergangenen Daten zu erstellen, zeigt die KI-gesteuerte vorausschauende Wartung, was wahrscheinlich passieren wird, wenn die Anlagenbedingungen unverändert bleiben. Sie empfiehlt auch proaktive Maßnahmen, die Unternehmen ergreifen können, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
• Energieoptimierung
  Da die Effizienz von Maschinen mit der Zeit sinkt, verbrauchen sie mehr Energie, um die gleiche Leistung zu erbringen. In den USA werden durch ineffiziente Druckluftsysteme jährlich 3,2 Milliarden Dollar verschwendet, so das Compressed Air and Gas Institute. Mit KI-basierter vorausschauender Wartung können Hersteller und andere Maschinenbetreiber Anlagenfehler frühzeitig erkennen und Reparaturen planen, um Ausschuss und Nacharbeit zu vermeiden oder zumindest zu minimieren. Ford Motor setzt auf KI, um den Energieverbrauch in all seinen Werken zu optimieren. Dabei kombiniert das Unternehmen KI mit digitalen Zwillingen, um Verschwendung zu erkennen und Lösungen zu deren Beseitigung zu finden.
• Computer Vision
  Computer Vision-Technologien ermöglichen Computern, zu sehen. Ein Hersteller kann ein KI-Tool beispielsweise darauf trainieren, Videos zur Überwachung des Maschinenzustands zu analysieren. Durch visuelle Verfeinerungsalgorithmen werden Bilder zu nützlichen Informationen, die andere Daten ergänzen. Sie erfassen schwer erkennbare Anomalien wie subtile Anzeichen von Verschleiß, falsch ausgerichtete Teile, fehlende Komponenten und beschädigte Verpackungen. Mithilfe dieser Bilder können auch die Ursachen von Problemen identifiziert und die effektivsten Lösungen bestimmt werden.

Beispiele für KI in der vorausschauenden Wartung

Einige der weltweit größten Hersteller nutzen KI, um die vorausschauende Maschinenwartung zu verbessern und die Betriebszeit zu optimieren.

Ein weltweit tätiger Automobilhersteller nutzt KI zur Inspektion und Wartung von Schweißrobotern in seinen Werken. Konkret nutzt das System Computer Vision und Deep Learning, um Bilder und Videos von Robotern zu analysieren und Defekte zu erkennen. Das KI-System schlägt Parameter und Einstellungen für jeden Roboter vor und benachrichtigt die Arbeiter, wenn Wartung oder Austausch erforderlich sind. Laut dem Automobilhersteller kann diese Lösung die Inspektionszeit der Roboter um 70 % reduzieren und die Schweißqualität um 10 % verbessern.

GE Aviation nutzt KI, um den Wartungsbedarf seiner von Fluggesellschaften und anderen Kunden eingesetzten Düsentriebwerke vorherzusagen. Etwa 44.000 Triebwerke sind mit Sensoren ausgestattet, die Daten an GE-Überwachungszentren in Cincinnati und Shanghai senden. GE kombiniert anschließend diese Daten mit physischen Triebwerksmodellen und Umgebungsinformationen, um Wartungsprobleme frühzeitig vorherzusagen. Der Einsatz von KI hat nicht nur die Zuverlässigkeit der Triebwerke verbessert, sondern auch die Wartungskosten der Fluggesellschaften gesenkt und die Sicherheit erhöht.

Mehr Betriebszeit mit Oracle Supply Chain Management

Verbessern Sie mit Oracle Cloud Supply Chain & Manufacturing-Anwendungen die Resilienz der Lieferkette, reduzieren Sie Störungen und bleiben Sie den dynamischen Marktbedingungen immer einen Schritt voraus. Nutzen Sie die vorausschauenden Wartungstools in Oracle Fusion Cloud Maintenance, die KI integrieren, um die Transparenz der Maschinenleistung zu erhöhen und gleichzeitig Ausfallzeiten sowie Betriebskosten zu senken.

Häufig gestellte Fragen zum Thema „KI in der vorausschauenden Wartung“

Welche Rolle spielt KI im Wartungsmanagement?
KI kann Geräteausfälle vorhersagen und Wartungseinblicke schneller und präziser als ältere Technologien liefern. So hilft KI Unternehmen, den Maschinenverschleiß zu minimieren und ungeplante Ausfallzeiten zu reduzieren.

Wie kann KI in der Wartung eingesetzt werden?
Unternehmen können KI nutzen, um Maschinenzustände zu überwachen, Anomalien zu erkennen, Ausfälle zu vermeiden und Wartungsmaßnahmen zu priorisieren und zu planen.

Wie wird maschinelles Lernen in der vorausschauenden Wartung eingesetzt?
Maschinelles Lernen kann vorhersagen, wann Fabrikanlagen abgenutzt sind, ausfallen und wann Reparaturen oder Ersatz erforderlich sind. Diese Technologie ist der Schlüssel zu KI-gesteuerten Lösungen für die vorausschauende Wartung.