Vorteile von vorausschauender Wartung
Der Einsatz von KI für eine vorausschauende Wartungsstrategie kann Ihrem Werk helfen, kostspielige Probleme aufgrund von Geräteausfällen und ungeplanten Ausfallzeiten zu vermeiden. Zu den Problemen können Produktivitätsverluste, Reparaturkosten sowie verpasste Liefertermine und nicht eingehaltene Kundenerwartungen gehören.
vorausschauende Instandhaltung stellt eine kostengünstige Alternative zur teuren Run-to-Failure-Mentalität in Unternehmen, die ältere Legacy-Systeme nutzen, dar. Darüber hinaus verbessert eine solche Lösung veraltete, arbeitsintensive präventive Wartungsansätze, bei denen die Wartung in starren, festen Schritten erfolgt.
Im Gegensatz dazu ermöglicht es Ihnen ein datengestützter Ansatz, einzugreifen, bevor kostspielige Ausfallzeiten auftreten. Durch moderne Software-definierte Anlageninfrastruktur werden Betriebsdaten von verschiedenen Fehlerpunkten physischer Geräte im gesamten Werk erfasst, darunter von Produktionsanlagen, Motoren und anderen hochwertigen Anlagen.
Automobilhersteller beispielsweise können Sensordaten verwenden, um den Zustand von zu Überhitzung neigenden Schweißpistolen zu überwachen. Basierend auf dem Funktionszustand eines Geräts werden Analysen zur Prognose zukünftiger Ausfälle durchgeführt, wobei Warnungen ausgelöst werden, wenn sich ein Gerät bestimmten Schwellenwerten nähert.
Mit einer KI-gestützten vorausschauenden Wartungsstrategie kann Ihr Unternehmen folgende Ziele erreichen:
- Maximierung der Betriebszeiten durch Nutzung eines vorausschauenden Ansatzes. Sensordaten ermöglichen eine frühzeitige Erkennung potenzieller Ausfälle, was eine effektivere Entscheidungsfindung erlaubt und Reparaturen beschleunigt. Sie können vorausplanen, um die Auswirkungen von Maschinenausfällen auf Betriebsabläufe zu minimieren, Wartungsarbeiten zur Vermeidung langwieriger Produktionsunterbrechungen proaktiv zu planen und während der Maschinenwartung Arbeitslasten auf andere Geräte zu verteilen.
- Verbesserung der betrieblichen Effizienz durch Vorhersage von Geräteausfällen. Eine effiziente Anlagenausstattung ist der Haupttreiber für Produktions- und Gewinnmargen. So können Sie die Gesamtanlageneffektivität (OEE) maximieren, Leistungskennzahlen (KPIs) erreichen und die Kapitalrendite (ROI) optimieren.
- Gewährleistung konsistenter Produktqualität durch Einsatz historischer Daten zur Vorhersage von Verschleiß an kritischen Komponenten. Sie können Wartungsmaßnahmen in Auftrag geben, sobald Anomalien vorhergesagt werden, und Geräte innerhalb idealer Parameter halten, um Fehlerraten von nahezu null zu erzielen.
Eng verbunden damit ist KI-gestützte Zustandsüberwachung von Maschinen, ein verwandtes Industry 4.0-Verfahren. Damit können Sie Betriebsergebnisse mit einem digitalen Zwilling simulieren, Anomalien erkennen, die auf katastrophale Ausfälle hindeuten, Produktfehler erkennen und Computervision zur Überwachung von Mitarbeitern auf die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften nutzen.
Nachdem Sie nun einige der Vorteile intelligenter Erkennung im Werk kennen, können Sie mit der Planung Ihrer Implementierung beginnen. Hier sind Schritte, die Sie zum Koordinieren einer erfolgreichen prädiktiven Wartungsumgebung ergreifen sollten.
Ihr Risikoniveau bewerten
Der erste Schritt besteht in der Bewertung des Risikoniveaus Ihres Unternehmens. Fertigungsunternehmen sind unzähligen Risiken ausgesetzt, die prädiktive Wartung und KI-gestützte Zustandsüberwachung von Maschinen mindern helfen. Die Risiken reichen von Geräteausfällen und Defekten bis hin zu Sicherheit und Compliance. Durch die Zusammenstellung eines Berichts über potenzielle Risiken können Sie ermitteln, ob eine KI-Lösung die Vorab-Investition wert ist.
- Sie sollten eine Bewertung interner Risiken vornehmen, um Einblicke in Ihre operativen Risiken zu erhalten. Zu den wichtigsten Datenpunkten gehören:
- Gefahrenanalysen
- Protokolle zu Ausfallzeiten von Maschinen
- Umfragen zur Produktqualität
- Einschätzungen zu Sicherheitsvorfällen
- Aufzeichnungen und historische Daten zu Prozessabweichungen
- Fehlerraten
- Compliance-Probleme
- ISO-Zertifizierungsstatus
- Außerdem sollten eine Bewertung externer Risiken und Untersuchungen zu den finanziellen Auswirkungen unerwarteter Ausfallzeiten durchgeführt werden. Ermitteln Sie, wie Produktionsausfälle zu Lieferkettenengpässen und Preisschwankungen bei Rohstoffen führen könnten, und führen Sie Umfragen durch, um herauszufinden, wie sich Ausfallzeiten auf die Kundenzufriedenheit auswirken. KI-Lösungen können zur Minderung Ihrer Geschäftsrisiken beitragen, indem sie einen reibungslosen Betrieb gewährleisten.
Die jeweiligen Risiken, denen Ihr Unternehmen ausgesetzt ist, variieren je nach Teilsektor: -
- Diskrete Fertigungsunternehmen wie Hersteller von Automobilen, Haushaltsgeräten und Elektronik sind anfälliger für Probleme mit Qualitätsverlust und Störungen der Lieferkette, bei denen Maschinenausfälle die Ursache sind.
- Prozessfertigungsunternehmen, einschließlich Pharma- sowie Lebensmittel- und Getränkefirmen, sind anfälliger für Probleme im Zusammenhang mit Rezepturfehlern, der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Prozesskontrolle.
Darüber hinaus sollten Sie externe Untersuchungen wie Wettbewerbsanalysen und Branchenberichte nutzen, um digitale Transformationen in Anlagen oder Fabriken zu vergleichen, die Ihrer eigenen ähneln. Zum Beispiel können Sie eine Kundenreferenz darüber lesen, wie BMW Industry 4.0-Lösungen zur Automatisierung und Verbesserung kritischer Qualitätskontrollprozesse in seinen Fabriken verwendet.
Partnerschaft mit einem Anbieter von KI-Lösungen eingehen
Sobald Sie bereit für den nächsten Schritt sind, sollten Sie erwägen, sich für die schwierigsten Aufgaben Hilfe von außen zu holen. Die Zusammenarbeit mit einem Technologiepartner vereinfacht den gesamten Prozess von der Planung bis zur Implementierung, sodass Sie Zeit sparen, Kosten reduzieren, die Komplexität begrenzen und Implementierungshürden überwinden können. Intel arbeitet mit einem weltweiten Netzwerk von Anbietern von KI- und industriellen Lösungen sowie Systemintegratoren (SIs) zusammen, um dafür zu sorgen, dass Partnerlösungen für Intel® Hardware optimiert sind und Systeme mit Intel Komponenten für hohe Leistung und reibungslosen Betrieb entwickelt werden.
Prescient Technologies zum Beispiel bietet eine flexible Lösung für digitale Zwillinge an, mit der Sie die Auswirkungen Ihrer Daten in dreißig Tagen erkennen können. Aufbauend auf der Intel® Edge Insights for Industrial Plattform und dem OpenVINO™ Toolkit hilft die Lösung Ihren Bedienern dabei, verstreute Betriebsdatenquellen schnell zu nutzen, um klare visuelle und umsetzbare Datenerkenntnisse zu erhalten. Prescient Technologies hier kontaktieren.
Lesen Sie aktuelle Fallstudien dazu, wie Partner aus dem Technologieumfeld von Intel Industry 4.0-Lösungen in der gesamten Fertigungsindustrie implementieren.
Ihre KI-Lösung implementieren
Der nächste Schritt besteht in der Bereitstellung von KI-Funktionen im gesamten Werk, damit Sie Ihre Geräte umfassend überwachen können. Das setzt sowohl die physische Installation von KI-fähiger Technologie zur Erfassung von Daten auf allen Geräten als auch die Bereitstellung eines KI-Algorithmus zur Echtzeit-Analyse der gesammelten Daten voraus. So lassen sich dann Wartungs-, Compliance- und produktivitätsbezogene Probleme erkennen und verhindern.
Hier folgt ein genauerer Überblick über die Aspekte der Bereitstellung einer KI-Lösung in Ihrem Werk:
- Installation von KI-fähiger Technologie in Ausrüstung zur Erfassung von Betriebsdaten und Fehlerhistorie sowie Definition maschinenspezifischer Eigenschaften. Betriebsdaten bilden die Grundlage für prädiktive Wartung, insbesondere Daten zur regulären Funktionsweise und Fehlerdaten von Maschinen. Oft werden zur Erfassung solcher Daten Sensoren verwendet. Wenn beispielsweise eine Hydraulikpumpe überwacht wird, können Sensoren Vibrationsraten, Öldruck, Fließgeschwindigkeit und andere relevante Parameter erfassen. Wenn die Maschine Teil eines Software-Defined Control (SDC)-Systems ist, werden alternativ Telemetrie-Agenten installiert, um die Eigenschaften der Maschine in Echtzeit zu erfassen.
- Vorbereitung Ihrer Maschinendaten am Edge oder in der Cloud. Zur Speicherung der Rohdaten für Analysen wird eine Datenbank verwendet. Ein Data Scientist wird die Daten vorverarbeiten, um sie in ein für den Algorithmus geeignetes Format zu transformieren. Der Vorverarbeitungsschritt verbessert die Datengenauigkeit und ermöglicht es dem Algorithmus, die Daten effizient zu verarbeiten.
- Training des KI-Algorithmus mit vorverarbeiteten Daten, um ein für die Betriebsdaten der jeweiligen Maschine spezifisches Modell zu entwickeln. Ein Data Scientist wird anhand der Art der Daten und wichtiger Leistungsindikatoren wie Latenz, Größe des Modells und Genauigkeit den geeigneten Algorithmus ermitteln.
- Bereitstellung trainierter KI-Modelle auf Edge-Geräten oder einem zentralen Server, die bzw. der Streaming-Daten von verschiedenen Maschinen erfassen bzw. erfasst, um gemeinsam Vorhersagen zu treffen. Die jeweils beste Option für Ihr Unternehmen hängt von Ihrem oben beschriebenen Risikoniveau ab. Betriebsabläufe, die Echtzeit-Vorhersagen erfordern, sollten das Modell auf Edge-Geräten bereitstellen, während jene mit mehr Spielraum bei der Vorhersage von Ausfällen einen zentralen Server verwenden können.
Dabei gilt es jedoch Kompromisse zu machen. Das Lesen von Daten in Echtzeit auf Edge-Geräten kann die Verwendung eines kleineren Modells erforderlich machen. Das könnte jedoch weniger genau sein als ein großes Modell und zu Abweichungen bei den Prognosen führen.
Für Edge-Anwendungsfälle werden Edge-Geräte mit KI-Beschleunigung empfohlen. OpenVINO™ Toolkit, ein Open-Source-Toolkit zur Optimierung und Bereitstellung von KI-Modellen, ermöglicht Ihnen die Ausführung von KI-Anwendungen am Edge mit verbesserter Effizienz.
Darüber hinaus helfen Ihnen Intel® AI Tools mit oneAPI bei der Beschleunigung von ML-Workloads auf Intel® Architektur. Sie bieten optimierte Pakete für beliebte Frameworks und Bibliotheken, einschließlich PyTorch, Modin, scikit-learn, XGBoost und anderen.
Intel® Lösungen auswählen und bereitstellen
Die Verwendung der richtigen Kombination aus Technologien ist für eine erfolgreiche KI-Bereitstellung von entscheidender Bedeutung. Mit einer leistungsstarken End-to-End-KI-Plattform bietet Ihnen Intel die Komponenten, die Sie für die Implementierung Ihrer industriellen KI-Lösung benötigen, darunter:
- Hardwarelösungen wie KI-fähige Prozessoren mit Funktionen wie Time-Sensitive Networking (TSN) für geringe Latenz und robuste, hitzebeständige Hardware für industrielle Bedingungen1
- Softwarelösungen wie auf Industrie ausgerichtete Entwicklungsplattformen
- Partner, die bereitstellungsfertige, kundenspezifische Lösungen oder Fachwissen zur Systemintegration anbieten, um Ihnen bei der Bereitstellung von Lösungen mit Intel Komponenten und der Minimierung der Systemkomplexität zu helfen
Zu den verfügbaren Intel Produkten für vorausschauende Wartungslösungen gehören:
- Skalierbare Intel® Xeon® Prozessoren sorgen für die Leistung, die Sie zur Ausführung fortschrittlicher Analysen in der Fabrik benötigen. Diese Prozessoren enthalten integrierte Intel® AI Engines zur umfassenden Beschleunigung von KI-Workloads und bieten durch höhere Leistung bei Deep-Learning-Trainings- und Inferenzaufgaben auf CPU-Kernen schnellere Erkenntnisse zu Betriebsdaten.2
- Die Intel® Edge Insights for Industrial Plattform dient als Grundlage für die Nutzung von Fabrikdaten zur Verbesserung der Betriebsabläufe. Dieses offene, bereitstellungsfertige Softwarepaket bietet Unterstützung für Video sowie die Aufnahme von Zeitreihendaten und umfasst vorvalidierte Softwarekomponenten zur Beschleunigung industrieller KI-Bereitstellungen. Es beinhaltet KI-Analysen, kann in lokalen Anwendungen oder in der Cloud veröffentlichen und zeichnet sich durch hohe Flexibilität in kundenspezifischen Lösungen aus.
- Intel® IoT Market Ready Solutions (Intel® IMRS) von Partnern aus dem Technologieumfeld von Intel integrieren Intel® Hardware und Software in bereitstellungsfertige industrielle Lösungen, die Ausfallrisiken mindern, die betriebliche Effizienz erhöhen und die Sicherheit von Mitarbeitern verbessern. Diese bereitstellungsfertigen Industry 4.0-Lösungen sind für die Ausführung von KI-Anwendungen auf Intel® Prozessoren optimiert und verbessern so die Leistung am Edge und in lokalen Umgebungen.
Erste Schritte zur Optimierung vorausschauender Wartung
Eine Lösung für prädiktive Wartung und KI-gestützte Zustandsüberwachung von Maschinen ermöglicht Ihrem Unternehmen die Maximierung der Betriebszeiten und somit eine Verbesserung der betrieblichen Effizienz. Intel® Hardware, Software und unser Partnernetzwerk können Ihnen bei der Bereitstellung einer marktreifen KI-Lösung und der Realisierung Ihres idealen operativen Endzustands helfen. Legen Sie jetzt los, indem Sie sich mit Ihrem Intel Kontakt oder einem Intel® Technologiepartner in Verbindung setzen und KI für Ihr Unternehmen arbeiten lassen.
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