Künstliche Intelligenz (KI) wendet maschinelles Lernen an, um Systeme in die Lage zu versetzen, automatisch und ohne ausdrückliche Programmierung aus Erfahrungen zu lernen und sich zu verbessern. Maschinelles Lernen konzentriert sich auf die Entwicklung von Computerprogrammen, die auf Daten zugreifen und sie nutzen können, um selbst zu lernen.

Statt Reparaturen oder Inspektionen zu planen, wenn Ausfälle auftreten, ist es besser, Probleme vorherzusehen, bevor sie auftreten.

Durch die Verwendung von Zeitreihendaten können Algorithmen des maschinellen Lernens eine Feinabstimmung von vorausschauenden Wartungssystemen vornehmen, um Ausfallarten zu analysieren und mögliche Probleme vorherzusagen. Algorithmen des maschinellen Lernens erfassen und verarbeiten Sensordaten zu Parametern wie Luftfeuchtigkeit, Temperatur und Dichte und ermöglichen so genaue Vorhersagen von Anlagenausfällen.

Je nach Vorhersageziel, wie z. B. die verbleibende Zeit bis zum Ausfall, die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls oder einer Anomalie usw., gibt es verschiedene Modelle des maschinellen Lernens, die Ausfälle von Geräten vorhersagen können

1. ein Regressionsmodell zur Vorhersage der Restnutzungsdauer (RUL). Anhand historischer und statischer Daten kann diese Methode vorhersagen, wie viele Tage bis zu einem Ausfall verbleiben.

2. Ein Klassifizierungsmodell, das zur Vorhersage von Ausfällen innerhalb eines bestimmten Zeitraums verwendet wird. Um zu bestimmen, wann die Maschine ausfallen wird, können wir ein Modell entwickeln, das den Ausfall innerhalb einer bestimmten Anzahl von Tagen vorhersagt.

3. Das Modell zur Erkennung von Anomalien kann Geräte markieren. Mit dieser Methode lassen sich Ausfälle vorhersagen, indem der Unterschied zwischen normalem Systemverhalten und Ausfallereignissen ermittelt wird.

Die wichtigsten Vorteile der auf maschinellem Lernen basierenden vorausschauenden Wartung sind Genauigkeit und Aktualität. Die proaktive Erkennung von Anomalien in Produktionsanlagen und die Analyse ihrer Art und Häufigkeit können die Leistung optimieren, bevor es zu Ausfällen kommt.

Um den Reparaturbedarf Ihrer Maschinen genau zu überwachen und vorherzusagen, planen Sie Wartungsintervalle und nutzen Sie die vorausschauende Wartung. Damit minimieren Sie die Maschinenstillstandszeiten in der Fertigungsindustrie. Für weitere Informationen kontaktieren Sie uns hier.