Herausforderung
Ungeplante Stillstände führen zu hohen Kosten und Terminproblemen. Wartung erfolgt häufig nach festen Intervallen oder erst beim Ausfall. Kritische Komponenten werden entweder zu früh oder zu spät getauscht. Eine objektive, datenbasierte Grundlage für Wartungsentscheidungen fehlt oft.
Ziel des Cases
Erhöhung der Maschinenverfügbarkeit und bessere Planbarkeit von Wartungen. Wartungsfenster sollen in produktionsärmere Zeiten gelegt, Notfälle reduziert und unnötige Wartungen vermieden werden.
Wie lassen sich ungeplante Maschinenausfälle reduzieren und Wartungen vorausschauend planen?
Beschreibung der KI-Lösung
Sensoren erfassen Vibrationen, Temperaturen, Spindellasten, Stromaufnahmen und andere Zustandsdaten. Die KI lernt aus historischen Daten, welche Muster typischerweise vor bestimmten Ausfällen auftreten, und erkennt frühzeitig Anomalien. Daraus entstehen Warnungen und konkrete Wartungsempfehlungen, die in Instandhaltungssystemen visualisiert werden. Entscheidungen der Instandhalter fließen als Feedback ein und verbessern die Vorhersagen.
