Die Zustandsüberwachung von Maschinen durch Techniker ist nicht neu. Die damit verbundenen Ziele auch nicht, nämlich die Optimierung der Gesamtanlagen-Effizienz und die Minimierung von Produktionsausfällen. Was sich geändert hat, ist die deutlich höhere Komplexität der Anlagen und die verfügbaren technischen Lösungen. Künstliche Intelligenz wird zum Game Changer für modernes Condition Monitoring. Im Folgenden zeigen wir, warum.
Das Internet der Dinge bringt immer mehr Herausforderungen mit sich. Techniker sehen sich mit zunehmender Maschinenkomplexität, kürzeren Entwicklungszyklen und einer hohen Produktvielfalt konfrontiert. Das Ergebnis? Es ist schwieriger denn je, den wahren Zustand von Maschinen zu beurteilen.
Die datengesteuerte Zustandsüberwachung erkennt selbst minimale Veränderungen wie den oft schleichenden Verschleiß und zeigt sie frühzeitig an. Rechtzeitiges Handeln vermeidet so teure, ungeplante Ausfallzeiten. Beispielsweise kann der Defekt eines einfachen Kugellagers zu einem Produktionsstopp führen. Die Marktanalysten der Aberdeen Group beziffern die durchschnittlichen Stillstandskosten auf bis zu 260.000 US-Dollar pro Stunde – Kosten, die verhindert werden können.
Dabei geht es nicht nur darum, dem Techniker die Arbeit zu erleichtern. Das Wissen um die rechtzeitige Vermeidung solcher Ausfälle ist ein wertvoller neuer Service, den Maschinen- und Anlagenhersteller zusammen mit ihren Produkten anbieten können – eine »Gesundheitsgarantie« für ihre Maschinen. Für Fertigungsunternehmen liegt der Vorteil auf der Hand: Senkung der Ausfallzeiten, Erhöhung der Gesamtanlageneffektivität (OEE), um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Was ist Condition Monitoring? Bei der Zustandsüberwachung werden charakteristische Parameter von Maschine, zum Beispiel Schwingungen oder Drehmomente, gemessen, um gefährliche Abweichungen zu erkennen. Fallende Kurven sind oft ein Hinweis auf beginnende Lagerschäden, die ein Techniker frühzeitig beheben kann, ohne die Produktion abrupt unterbrechen zu müssen.
Viele Maschinen- und Anlagenbauer sowie produzierende Unternehmen implementieren seit langem Condition Monitoring mit Regelsystemen und statischen Schwellenwerten, etwa für Öltemperatur oder Schwingungsfrequenz. Das ist die traditionelle Zustandsüberwachung der alten Schule.
Zustandsüberwachung der alten Schule. Diese Methode basiert auf statischen Mindest- oder Höchstgrenzen für ausgewählte Parameter. Sobald ein Grenzwert überschritten wird, wird ein Alarm ausgelöst, die Produktion wird gestoppt, und Techniker inspizieren die Maschine. Das funktioniert – aber nicht effizient. Sich auf statische Grenzwerte zu verlassen, führt oft zu Fehlalarmen, die die Produktion unterbrechen und die Kosten für Produktionsausfälle erhöhen, obwohl kein Fehler an einer Maschine vorliegt.
Andererseits kann ein überwachter Parameter auch trotz eines sich entwickelnden Fehlers innerhalb der Schwelle bleiben. Dieser Fehler bleibt unerkannt, bis die Maschine ohne Vorwarnung ausfällt und die Produktion unterbricht. Oft kommt in dieser Situation auch noch der Verschleiß anderer Komponenten hinzu. So verlängert sich die Ausfallzeit durch eine größere Reparatur.
In beiden Fällen enthält die traditionelle Zustandsüberwachung zu viele »Informationslücken« über ihre Maschinen und Anlagen, um eine genaue Zustandsbewertung in Echtzeit zu ermöglichen.
KI-unterstützte Zustandsüberwachung. Um die »falsch-positiven« oder »falsch-negativen« Meldungen zu vermeiden, benötigen Sie mehr Details über den aktuellen Zustand Ihrer Maschinen. Sie müssen verschiedene Parameter mit Sensoren messen und dann nach Mustern in diesen Daten suchen, um sich entwickelnde Fehler zu erkennen, bevor ein tatsächlicher Ausfall eintritt.
Die gute Nachricht ist, dass dies nun eine reale Möglichkeit ist. Die IoT-Welt hat zu einer Verbreitung von Maschinen geführt, die mit genügend Sensoren ausgestattet sind, um Daten zu erzeugen, die genau diese Nutzung ermöglichen. Sensoren generieren die benötigten Daten. Im Idealfall fließen diese Daten in Data Lakes, wo sie gespeichert und von Machine-Learning-Algorithmen analysiert werden.
Diese Algorithmen werden mit historischen Daten trainiert, um den Normalzustand der Maschine zu kennen, nicht nur punktuell, sondern über einen statistisch relevanten Zeitraum. Dies ist ein Normalmodell. Echtzeitdaten werden mit diesem Normalmodell verglichen und entsprechende Abweichungen von diesem »gesunden« Grundmuster erkannt, die auf einen möglichen Fehler hinweisen.
Der Einsatz von KI führt nicht nur zu weniger Fehlalarmen, sondern auch zu einer zuverlässigeren Erkennung von Abweichungen, die normalerweise keinen Alarm auslösen würden. Wenn eine Abweichung erkannt wird, nutzt der Techniker diese Information, um die notwendigen Maßnahmen zum richtigen Zeitpunkt zu planen und umzusetzen.
Vier Vorteile der Verwendung von KI für die Zustandsüberwachung
1. Minimieren der Ausfallzeiten
Nehmen wir als Beispiel die Vibration. Wenn Anomalien im Schwingungsverhalten einer Maschine erkannt werden, erhalten Techniker einen Alarm und wertvolle kontextbezogene Diagnoseinformationen. Diese können das Problem frühzeitig angehen, bevor es zu einem ernsthaften Ausfall kommt. Laut dem Beratungsunternehmen McKinsey können solche Eingriffe die Ausfallzeiten von Produktionsanlagen um bis zu 50 Prozent reduzieren.
2. Optimieren der Wartung
Die permanente Echtzeitüberwachung mit KI ermöglicht es, die Wartung oder Instandhaltung zu priorisieren, sobald eine Anomalie erkannt wird – und nicht erst nach einem Maschinenausfall, wenn möglicherweise Ersatzteile und Expertenservice benötigt werden. Dieselbe McKinsey-Studie fand auch heraus, dass frühzeitiges Handeln von Technikern mit Zustandsüberwachung die Wartungskosten um 20 bis 40 Prozent reduziert.
3. Maximieren der Produktionsleistung
Defekte und verschlissene Komponenten schmälern nicht nur den Gewinn, sie beeinträchtigen auch die Langlebigkeit der Maschinen und Anlagen. Der fortgesetzte Einsatz von Maschinen mit unerkannten Schäden führt zu unnötigem Verschleiß und Abnutzung. Condition Monitoring verhindert dies durch intelligente, frühzeitige Fehlererkennung, so dass Betriebe mehr aus ihren Maschinen oder Anlagen in Bezug auf Verfügbarkeit und Langlebigkeit herausholen.
4. Aufbau neuer Geschäftsdienstleistungen
Ein tieferes Verständnis des Echtzeitzustands der Maschinen und Systeme der Kunden eröffnet neue Möglichkeiten für die Bereitstellung datengesteuerter Dienstleistungen. So lassen sich neue Einnahmequellen für Unternehmen erschließen, das Vertrauen von Kunden gewinnen. Außerdem steigt der Wert der Produkte.
Der erste Schritt: einen Anwendungsfall identifizieren. Zunächst ist die Identifizierung eines geeigneten Anwendungsfalls ein wesentlicher Erfolgsfaktor für das Condition-Monitoring-Programm. Dies erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Experten und Datenwissenschaftlern.
Wenn diese Untersuchungen zeigen, dass der Informationsgehalt der Daten nicht ausreicht, müssen die Daten verbessert werden. Je nach Anwendungsfall kann dies durch die Verwendung zusätzlicher Datenquellen oder künstlich erzeugter Datenpunkte erfolgen. In manchen Fällen ist auch eine verbesserte, an den Anwendungsfall angepasste Sensorik oder die Extraktion der richtigen Daten aus der Sensorik erforderlich.
Durch die Definition eines sinnvollen Anwendungsfalls kann der Algorithmus – in der Regel eine Kombination von Algorithmen – die Daten auf der Suche nach Trends, Mustern und Korrelationen durchsuchen, um den Zustand einer Maschine genau anzuzeigen.
Es ist wichtig, diesen Anwendungsfall in den jeweiligen Wertschöpfungsprozess zu integrieren. Dies wird oft unterschätzt und viel zu spät gemacht. Auch organisatorische Änderungen können notwendig sein.
Es wird Menschen geben, die ihre Komfortzone verlassen müssen, also sollten sie in diese neue Komfortzone begleitet und eingearbeitet werden. Oft betrifft dies die Vertriebsmitarbeiter eines Maschinenherstellers. Sie haben jahrelang Maschinen verkauft, aber von ihnen wird erwartet, dass sie Dienstleistungen verkaufen, die man gar nicht anfassen kann. Das ist ein großer Unterschied.
Fazit. Condition Monitoring rechnet sich. Denn die KI-gestützte Zustandsüberwachung und Diagnose in Echtzeit verfolgt zwei Ziele: Verlässlichkeit und Maschineneffizienz. Wenn Unternehmen bereits mit Sensoren und vernetzten Geräten arbeiten, können sie ihren Datenschatz für messbare Geschäftserfolge nutzen. Das Potenzial ist riesig: Es geht um Produktivitätssteigerung, Kostentransparenz und -reduktion, neue Investitionsspielräume und Geschäftsmodelle. Es geht um Wettbewerbsfähigkeit.
Whitepaper Download
Weiterführende Details finden sich im USU-White-paper »Condition Monitoring: Wie geht es meiner Maschine?«
https://media.usu.com/de-de/infocenter/white-paper-condition-monitoring?
Thomas Gerick,
Berater USU Software AG
Illustration: © igor kisselev/shutterstock.com
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