Viele polnische Fertigungsunternehmen betrachten vorausschauende Wartung und künstliche Intelligenz mit Skepsis. Die Aussicht auf die vollständige Digitalisierung ihrer Maschinen, die damit verbundenen Kosten, die Notwendigkeit der Integration bestehender Systeme und die Komplexität der Algorithmen führen oft dazu, dass Projekte bereits im Vorfeld gestoppt werden. Der Schlüssel zum Erfolg liegt jedoch in einem Perspektivwechsel. Die Implementierung von KI ist kein technologischer Sprint für das gesamte Unternehmen, sondern ein präziser strategischer Schritt. Es ist ein Irrtum zu glauben, der erste Schritt sei der Massenkauf von Sensoren und teurer Software. Stattdessen sollte sich jeder Instandhaltungsspezialist fragen, welcher Komponentenausfall für das Unternehmen am schmerzhaftesten wäre. Nur wer diesen Prozess richtig angeht und eine einzelne kritische Maschine präzise identifiziert , kann schnell einen Return on Investment erzielen und internes Vertrauen in die neue Technologie aufbauen. In diesem Artikel beschreiben wir die wichtigsten Schritte für ein methodisches Pilotprojekt und zeigen, dass KI für jeden erreichbar ist, der weiß, wo er anfangen muss.
Schritt 1 – Voranalyse und Definition des Pilotziels
Die Implementierung von KI in der Instandhaltung beginnt mit einer betriebswirtschaftlichen Entscheidung, die den Return on Investment (ROI) bestimmt. Dies ist der entscheidende Schritt und erfordert bewusste Begrenzung der Erwartungen. Die Überwachung der gesamten Fabrik gleichzeitig ist ein Fehler. Stattdessen sollte die 80/20-Regel angewendet und eine einzelne, besonders kritische Maschine oder Komponente ausgewählt werden , beispielsweise ein wichtiger Motor oder eine CNC-Maschinenspindel. Diese Komponente sollte diejenige sein, deren Ausfall die höchsten Ausfallkosten pro Stunde verursacht, mit herkömmlichen Methoden schwer vorherzusagen ist und zudem eine spezialisierte Elektronikreparatur erfordert, deren Durchführung die Ausfallzeit verlängert. Nur eine so präzise Fokussierung gewährleistet einen schnellen und messbaren Erfolg.
Bevor ein Pilotprojekt starten kann, muss es ein konkretes Geschäftsziel haben . Es reicht nicht aus, einfach nur zu sagen, man wolle die Leistung einer Maschine verbessern. Das Ziel muss messbar sein. Beispielsweise könnte man sich zum Ziel setzen, die ungeplanten Ausfallzeiten einer ausgewählten Maschine innerhalb von sechs Monaten um 30 Prozent zu reduzieren oder die Reparaturkosten um 25 Prozent zu senken. Ein solch spezifisches und erreichbares Ziel überzeugt die Entscheidungsträger, das Projekt fortzusetzen und erste Daten zum ROI bereitzustellen.
Ebenso entscheidend ist die Ernennung eines Projektleiters. Es ist unerlässlich, dass eine Person aus der Instandhaltungs- oder IT-Abteilung die Projektleitung übernimmt. Diese Person muss nicht nur das Problem verstehen, sondern auch Entschlusskraft besitzen oder die direkte Unterstützung der Entscheidungsträger genießen. Ohne eine starke Führungskraft wird ein Projekt, selbst mit dem besten Algorithmus, in der Systemintegrationsphase oder aufgrund internen Widerstands scheitern.
Schritt 2 – Datenprüfung und Sensorauswahl
Sobald Sie Ihre kritische Maschine ausgewählt haben, müssen Sie sich mit dem wichtigsten Faktor der vorausschauenden Wartung auseinandersetzen: Daten . Künstliche Intelligenz ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wurde.
Dieser Schritt beginnt mit einer Prüfung der verfügbaren historischen Daten. Es ist wichtig zu untersuchen, welche Daten bereits in SCADA-Systemen, SPS-Systemen, CMMS-Systemen und sogar in den von Technikern gepflegten Excel-Tabellen vorhanden sind. Auch wenn diese historischen Daten nicht perfekt sind, bilden sie eine Grundlage für das Training erster einfacher Modelle. Dabei ist zu beachten, dass eine mangelhafte Datenqualität aufgrund manueller Eingabefehler oder Inkonsistenzen eine der größten Herausforderungen darstellt. Prozesse zur regelmäßigen Datenprüfung und -bereinigung müssen daher im Vorfeld etabliert werden.
Als Nächstes richten wir die erste Sensorschicht ein. Die Sensorinstallation beginnt an einem ausgewählten kritischen Element; eine massive Ausweitung ist nicht sinnvoll. Meist handelt es sich dabei um Vibrationssensoren, die Informationen für die mechanische Diagnose liefern, sowie um Strom- und Temperatursensoren, die für die elektrische Diagnose unerlässlich sind. Diese Daten müssen in den IoT-Datenstrom und von dort in ein Zeitreihen-Repository zur Analyse übertragen werden. In dieser Phase ist es entscheidend, einen einheitlichen Übertragungskanal zu gewährleisten, beispielsweise über die Standards OPC UA oder MQTT.
Schritt 3 – Pilotierung und Bau des ersten Modells
Sobald die Daten fließen, ist es völlig sinnlos, auf einen perfekten Datensatz zu warten. Die Tests sollten so schnell wie möglich beginnen. Anstatt komplexe und teure neuronale Netze einzusetzen, empfiehlt es sich, mit einfachen Modellen des maschinellen Lernens zu starten. Diese Algorithmen können Anomalien – also Abweichungen von der Norm – anhand des bisherigen Maschinenverhaltens zuverlässig erkennen. Dieser Ansatz minimiert das Risiko und liefert schnelle Ergebnisse.
Es ist entscheidend, Alarmschwellenwerte adaptiv festzulegen. Das KI-System muss diese Schwellenwerte dynamisch anpassen und dabei die Betriebshistorie und den Kontext der Maschine berücksichtigen, anstatt sie starr festzulegen, wie es bei herkömmlichen Sensoren der Fall ist. Dieser Ansatz reduziert Fehlalarme, die das Vertrauen der Techniker in die neue Technologie schnell untergraben würden.
Menschliche Überprüfung und Optimierung sind in dieser Phase unerlässlich . Der Techniker spielt dabei eine wichtige Rolle. Jedes Ergebnis und jede von der KI generierte Anomalie muss von einem erfahrenen Wartungsmitarbeiter überprüft werden. Er ist es, der dem Algorithmus beibringt, welche Warnungen tatsächlich relevant und kostspielig für das Unternehmen sind und welche ignoriert werden können. Nach dem ersten Betriebsmonat werden die Auswirkungen gemessen und anschließend iterativ optimiert. Dies kann bedeuten, neue Prozessparameter in die Analyse einzubeziehen oder den Empfindlichkeitsschwellenwert anzupassen. Es handelt sich um einen kontinuierlichen Lernprozess, in dem der Techniker die KI trainiert.
Zusammenfassung der wichtigsten Aktivitäten
Die Lehren aus der methodischen Implementierung künstlicher Intelligenz sind eindeutig. Der Erfolg vorausschauender Instandhaltung hängt nicht von der Komplexität der Algorithmen ab, sondern von strategischer Disziplin . Es sind betriebswirtschaftliche, nicht technische Entscheidungen, die den Projekterfolg bestimmen. Der richtige Weg zur KI erfordert von Instandhaltungsmanagern, der Versuchung zu widerstehen, zu skalieren und sich auf ein einzelnes, messbares Problem zu konzentrieren . Die Definition des kostspieligsten Ausfalls und der Aufbau eines kleinen Pilotprojekts darum herum ist ein sicherer Weg zu einer schnellen Amortisation und zum Aufbau von internem Vertrauen in die neue Technologie. Dieser methodische, phasenweise Ansatz, unterstützt durch die Erfahrung der Techniker in der Datenverifizierung, gewährleistet eine kontrollierte digitale Transformation, deren Auswirkungen bereits nach wenigen Betriebsmonaten sichtbar sind. Durch einen kleinen Start haben Betriebe die Chance, im Zeitalter von Industrie 4.0 Vorreiter statt Nachzügler zu werden.
