Ausfälle vorhersehen

Wartung und Reparatur ist ein essenzieller Bestandteil jedes produzierenden Gewerbes. Die Intelligente Vernetzung von Maschinen ermöglicht in diesem Bereich einen neuen Ansatz.
Vorausschauende Wartung
Nichts ist für die Ewigkeit. Verschleiß ist einer der wichtigsten Faktoren beim Betrieb von Maschinen und Anlagen. Zwar lässt sich dieser durch technische Maßnahmen oder einen schonenden Betrieb reduzieren, allerdings niemals vollständig eliminieren. Sobald Maschinen in Betrieb genommen werden, verschleißen sie. Was allerdings unklar bleibt, ist, wann sich dieser Verschleiß bemerkbar macht und noch wichtiger, mit welchen Folgen.

Sensible Balance

Immer mehr Anlagebetreiber setzen daher auf ein sogenanntes Predictive Asset Management als Grundlage, um den tatsächlichen Zustand einer Maschine in Echtzeit einschätzen zu können. Einen besonderen Ansatz verfolgt dabei die PSI Fuzzy Logik & Neuro Systeme GmbH, eine Tochterfirma der PSI Software AG, die sich auf die Entwicklung und Optimierung von Künstlicher Intelligenz spezialisiert hat.

Ihre Künstliche Intelligenz berücksichtigt nicht nur technische Daten, wie Druck, Temperatur oder Arbeitsstunden seit der letzten Wartung, sondern auch betriebswirtschaftliche Aspekte, wie Termintreue, Auslastung der Ressource oder Abschreibungszustand. Hierdurch macht es die KI möglich, Zusammenhänge zu berücksichtigen, welche sonst außer Acht gelassen werden würden.

Die Unterstützung des KI-Systems „Qualicision“ der PSI FLS GmbH bietet somit Unter­nehmen Hilfestellung für den Balanceakt zwischen höchstmöglicher Verfügbarkeit und geringstmöglichem Wartungsaufwand. Durch den Einblick in den tatsächlichen Zustand von Maschinen, verbunden mit betriebswirt­schaft­lich­en Faktoren, steht dem Anlagenbetreiber eine perfor­mante Entscheidungsgrundlage zur Planung von Wartungsmaßnahmen zur Verfügung. Seine hohe Skalierbarkeit bietet sowohl für einzelne Anlagen, als auch für geografisch verteilte Anlageverbünde, die Möglichkeit, die Produktion auf das volle Potenzial der Industrie 4.0 zu heben.