Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung) ist eine Strategie, die darauf abzielt, den optimalen Zeitpunkt für Wartungsarbeiten zu bestimmen, um Ausfälle zu vermeiden und die Lebensdauer von Anlagen zu verlängern. Durch den Einsatz von KI und dem Internet der Dinge (IoT) können Daten von Sensoren in Echtzeit analysiert werden, um den Zustand von Anlagen kontinuierlich zu überwachen.
Sensoren erfassen verschiedene Parameter wie Vibrationen, Temperatur, Druck oder Geräusche. Diese Daten werden an KI-Systeme übermittelt, die sie in Echtzeit verarbeiten. Beispielsweise kann ein an einem Motor angebrachter Sensor Vibrationen messen und ungewöhnliche Muster erkennen, die auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten.
Machine-Learning-Modelle werden mit historischen Daten trainiert, um Muster zu erkennen, die auf Wartungsbedarf hinweisen. Durch kontinuierliches Lernen verbessern sich die Modelle und werden präziser in ihren Vorhersagen. Dies ermöglicht es, Wartungsarbeiten genau dann durchzuführen, wenn sie notwendig sind, anstatt nach festen Intervallen.
Effiziente Instandhaltung durch vernetzte Geräte und prädiktive Analysen
Reduzierte Ausfallzeiten:Durch frühzeitige Erkennung von Problemen können ungeplante Ausfälle vermieden werden.
Kosteneinsparungen: Effizientere Wartungsplanung reduziert Arbeits- und Materialkosten.
Verlängerte Lebensdauer von Anlagen:Proaktive Wartung verhindert Schäden und erhöht die Zuverlässigkeit.
Verbesserte Sicherheit: Durch die Vermeidung von plötzlichen Ausfällen werden Risiken für Mitarbeiter und Nutzer minimiert.
Anwendungsbeispiele im FM:
Aufzüge und Rolltreppen:Sensoren überwachen den Betrieb, und KI-Modelle prognostizieren Wartungsbedarf, um Ausfälle zu verhindern.
Klima- und Lüftungssysteme: Überwachung von Filtern, Ventilatoren und Kompressoren zur Sicherstellung eines optimalen Raumklimas.
Elektrische Systeme: Erkennung von Anomalien in Stromflüssen, die auf potenzielle Fehler hinweisen.
Integration in bestehende Systeme: Die Implementierung von Predictive Maintenance erfordert die Integration von Sensorik und KI in bestehende Anlagen. Dies kann durch Nachrüstung von Sensoren und die Nutzung von IoT-Plattformen erfolgen, die Daten sammeln und bereitstellen.
Hochwertige Daten und leistungsstarke Systeme für präzise Vorhersagen
Datenqualität und -menge:Für genaue Vorhersagen sind umfangreiche und qualitativ hochwertige Daten erforderlich.
IT-Infrastruktur:Die Verarbeitung großer Datenmengen erfordert leistungsfähige IT-Systeme und Netzwerke.
Sicherheit:Schutz der Systeme vor Cyberangriffen ist essentiell, da Manipulationen schwerwiegende Folgen haben können.
