Ludwigshafen am Rhein, 16. Juni 2021 - OEE und Produktivität in der Instandhaltung durch den Einsatz von KI und HI steigern? Inwiefern dies möglich ist und welche Potenziale im Zusammenwirken von KI und HI liegen, diskutierte Falk Pagel (Dozent an der DHBW Mannheim) im Rahmen der maintenance OnlineDays.
Künstliche Intelligenz wird von vielen noch mit einer gewissen Unsicherheit und Zurückhaltung betrachtet. Dabei ist KI mittlerweile aus vielen Bereichen unseres täglichen Lebens nicht mehr wegzudenken – z.B. wenn der Streaming-Dienst auf Grundlage bereits gehörtert Musik und ermittelter Interessen neue Vorschläge ausspielt oder unerwünschte E-Mails automatisch vom Mailingdienst erkannt und direkt in den Spam-Ordner verschoben werden.
Im Unternehmensbereich sieht das aber häufig noch ganz anders aus: Hier kommen in Deutschland in nur 8 % der Fälle die innovativen Möglichkeiten von KI zum Einsatz und ganze 59 % der deutschen Unternehmen haben sich noch gar nicht mit diesem Thema auseinandergesetzt. Dabei kann KI besonders bei der Instandhaltung vieles leisten, wie z.B. Maschinen abschalten, Wartungsprozesse automatisch anstoßen etc. Noch entscheidender ist aber, dass die KI lernt, aus den Mustern der gewonnen Daten Handlungsempfehlungen für die Zukunft abzuleiten und so eine vorausschauende Instandhaltung unterstützt – meist verstanden als Predictive Maintenance.
Instandhaltungslösung bietet.
Ein stabiles Fundament
Um das volle Potenzial der KI ausschöpfen zu können, ist es unabdingbar zunächst ein stabiles Fundament zu schaffen:
- Vollständiges Stammdatenmanagement: Nicht Maschinen als Ganzes, sondern ihre einzelnen Bauteile sind für Störungen und ungeplante Ausfälle verantwortlich. Daher ist es wichtig, physisch vorliegende Anlagen bis auf die Komponentenebene abzubilden.
- CMMS: Die Instandhaltungssoftware sollte nicht nur verwalten, sondern Instandhaltungsabläufe intelligent und verfügbarkeitsgesteuert unterstützen.
- Know-How digitalisieren: Um abwanderndes Know-how von erfahrenen Fachkräften zu vermeiden, ist es wichtig das Wissen für zukünftige Smart Service-Ingenieure zu digitalisieren und so neue und vollautomatisierte Instandhaltungsprozesse zu ermöglichen.
- Instandhaltungs-Strategie Mix: Unter Berücksichtigung von Anlagenrisiko- oder Anlagenkostenanalyse sollte ein standortspezifischer Mix aus reaktiven und vorbeugenden bzw. vorausschauenden Strategien ermittelt werden.
- Anlagenspezifische Parameter: Nicht außer Acht zu lassen sind anlagenspezifische Parameter, wie Umwelt und Betriebszeiten, die den Abnutzungsvorrat beeinflussen können.
Unersetzbar: Menschliche Intuition und Adaption
Neben all den modernen Möglichkeiten und innovativen Lösungen für die Instandhaltung kann KI den Faktor Mensch und seine Fähigkeiten zur Intuition und Adaption natürlich nicht vollständig ersetzen. Denn nur mit diesen Eigenschaften ist es möglich über den Tellerrand zu schauen und Störungen optimal einzuschätzen und zu beheben. Für eine Instandhaltung bedeutet das, dass Smart Maintenance in der Zukunft nur im Zusammenspiel von humaner und künstlicher Intelligenz optimal funktionieren kann – und nur so die Wandlungs- und Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens nachhaltig gestärkt wird.
Intelligente Instandhaltungssoftware
Das Expertensystem unseres DIVA® ECOSYSTEMS bündelt das Wissen von über 40 Jahren menschlicher Erfahrung zu Bauteileverhalten und integrierter KI. Dabei erstellen und optimieren die Algorithmen proaktiv qualifikations- und kostenoptimale Inspektions- und Wartungspläne. Dies ermöglicht den störungs- und stillstandfreien Durchlauf von Anlagen und Maschinen, was für eine höhere Produktivität sorgt: Branchenabhängig bis zu einer Steigerung von bis zu 25 % bei gleichzeitiger Kostenreduktion.
Das ist der Beweis, dass das Zusammenspiel von KI und HI in einem intelligenten CMMS einen Transformationsprozess von reaktiver Instandhaltung zu Smart Maintenance ermöglicht und die Anlagenverfügbarkeiten und den OEE erhöht.
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