Anomalien erkennen mit KI: Fernwartung der Zukunft
Eine Produktionsanlage am Ende der Welt, die Experten des Herstellers hier in Deutschland: Für einen mittelständischen Maschinenbauer war das lange Realität – und ein Riesenproblem, wenn eine Störung auftrat: Bis ein Techniker vor Ort war, um eine Diagnose zu stellen, vergingen oft Tage. Dabei verursacht jede Stunde Stillstand bei teuren und wichtigen Maschinen enorme Schäden für deren Nutzer. Dank eines Digitalisierungsprojekts mit unüberwachtem Lernen gehört dieses Problem der Vergangenheit an.
In einem Forschungsprojekt entwickelte das Forschungszentrum Informatik FZI, einer der Partner des Mittelstand-Digital Zentrums Klima.Neutral.Digital einen KI-basierten Fernwartungsservice, der drohende Ausfälle frühzeitig erkennt – und zwar auf Basis der Sensordaten, die die Anlage ohnehin erfasst. Die Herausforderung: Gerade in kritischen Phasen wie dem Anfahren und Abschalten der Maschinen, etwa für Materialwechsel oder geplante Wartungen, schwanken die Messwerte stark. Im konkreten Fall ging es um große Holzpress-Anlagen.
Kooperation verschiedener Firmen und Klima.Neutral.Digital-Fachleute
Die Firma Dieffenbacher, ein führender Hersteller von Produktionsanlagen für die Holzwerkstoffindustrie, beschäftigte sich intensiv mit der Frage, wie digitale Services die Instandhaltung effektiver und effizienter gestalten können. In Zusammenarbeit mit dem FZI, der SEEBURGER AG und Actimage GmbH entwickelte das Unternehmen einen Demonstrator für das Hydrauliksystem einer Presse.
Methode ermöglicht neue Services und digitale Produkte
Für das menschliche Auge ist kaum zu erkennen, ob alles normal läuft oder sich ein Problem anbahnt. „Mit Verfahren des unüberwachten Lernens brachten wir der KI bei, Anomalien zuverlässig von Normalzuständen zu unterscheiden“, berichtet Janek Bender, Wirtschaftsinformatiker am FZI. Und das, obwohl kaum Trainingsdaten von tatsächlichen Störungen vorlagen. Denn diese treten höchst selten auf. Wenn aber doch, verursachen sie enorme finanzielle Schäden. Das frühzeitige Erkennen ermöglicht es nun, rechtzeitig Gegenmaßnahmen einzuleiten und Ausfälle zu vermeiden. In dem die Fachleute für Datenanalyse und Services eng zusammenarbeiteten, entstanden KI-Modelle zur Anomalieerkennung, die sich in spezifische Smart Services integrieren ließen. Somit kann das Unternehmen gezielte Überwachungsfunktionen mit aggregierten Kennzahlen sowie Inspektions- und Instandsetzungsprozesse anbieten und die Kunden bei der Analyse der Fehlerursachen oder -behebung Schritt für Schritt unterstützen. Die Erfahrungen fließen nun in den weiteren Ausbau von Online-Services und neuen digitalen Produkten ein.
Verbesserte vorausschauende Instandhaltung
Anomalien zu erkennen, sei ein Paradebeispiel für die Stärken der KI, sagt Bender. Vorausschauende Instandhaltung (Predictive Maintenance Condition Monitoring) lässt sich damit entscheidend verbessern. Nicht nur bei Holzpressen, sondern überall, wo eine Fernüberwachung von Anlagen stattfindet. Kleine und mittelständische Unternehmen (KMU) können davon enorm profitieren. Dabei unterstützt das Team von Klima.Neutral.Digital. Gemeinsam mit dem Unternehmen erarbeiten die KI-Trainer, wie sich Anomalieerkennung in Anlagen implementieren lässt.
