Wirtschaftlichkeit wird häufig als ein Hauptthema des Herstellprozesses angesehen. Dabei sind auch viele Themen in der Instandhaltung für die Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit einer Produktion relevant. So sorgt Predictive Maintenance dafür, dass viele Aggregate eine längere Lebensdauer haben. Schlecht laufende Aggregate werden frühzeitig erkannt und können eventuell wieder instandgesetzt werden. Senseye Predictive Maintenance bietet diesen Service mit Unterstützung von GenAI.
Heutzutage setzen viele Unternehmen in der Produktion auf eine präventive Instandhaltungsstrategie. Basierend auf Erfahrungswerten wird ein dichtes Wartungssystem etabliert. Wenn beispielsweise eine Maschine alle vier Wochen ausfällt, wird sie alle drei Wochen gewartet, unabhängig davon, ob sie noch eine Woche oder ein Jahr ohne Probleme laufen könnte. Diese präventive Instandhaltungsstrategie hilft, einen Großteil der reaktiven Wartung und ungeplanten Stillstände zu vermeiden, obwohl ungeplante Stillstände dennoch auftreten können.
Ein wesentlicher Nachteil der präventiven Instandhaltungsstrategie sind die hohen Kosten. Viele Unternehmen investieren viel Zeit in die Überprüfung und Wartung von Aggregaten, obwohl dies oft unnötig ist, da die Aggregate sich in einem einwandfreien Zustand befinden. Der Einsatz von KI-gestützten Systemen bietet hier eine sinnvolle Lösung, indem sie die Aggregate überwachen und nur dann zur Wartung auffordern, wenn es wirklich notwendig ist und eine deutliche Verschlechterung vorliegt. Sowohl bei der reaktiven als auch bei der präventiven Instandhaltung kann Predictive Maintenance eine wertvolle Unterstützung bieten.
KI-gestützte Predictive Maintenance
Predictive Maintenance kann als Instandhaltungsstrategie in vielen Industrien umgesetzt und eingesetzt werden. In der Nahrungs- und Genussmittelindustrie ist der Einsatz jedoch sehr universell. So können nicht nur die typischen Aggregate in der primären Produktion überwacht werden, wie Mischer, Pumpen und Ventile, sondern auch in der sekundären Produktion, wie Verpackungsmaschinen und Abfüllanlagen. Aber auch in einem automatisierten Lager kann Predictive Maintenance im Bereich der Fördertechnik und Regalbediengeräte helfen.
Das KI-gestützte Tool Senseye Predictive Maintenance von Siemens unterstützt Unternehmen gezielt bei der Einführung einer vorausschauenden Instandhaltungsstrategie. Die Softwarelösung erfasst automatisch die notwendigen Werte aus Anlagen, Maschinen und Aggregaten und lernt automatisiert deren normales Verhalten kennen. Sobald das Aggregat vollständig angelernt ist, wechselt die Software selbstständig aus dem Lernmodus und überwacht die Werte weiterhin automatisiert. Bei einer Abweichung von der Norm erstellt Senseye Predictive Maintenance einen sogenannten Case, der von der Attention Engine klassifiziert wird. Der durch die Attention Engine generierte Attention Index informiert den Instandhalter darüber, auf welches Aggregat er sich vorrangig konzentrieren sollte. Dies spart Zeit und Kosten für intakte Aggregate und erhöht die Anlagenverfügbarkeit.
