Der Blätterkatalog benötigt Javascript.
Bitte aktivieren Sie Javascript in Ihren Browser-Einstellungen.
The Blätterkatalog requires Javascript.
Please activate Javascript in your browser settings.
0 8 2024 Elektronik 43 Künstliche intelligenz Mit KI lassen sich Daten schneller als je zuvor verarbeiten Sie durchsucht die Daten und gibt den Teams die Werkzeuge an die Hand die sie benötigen um die gesammelten Daten tatsächlich zu nutzen KI für maschinelle Diagnostik KI kann zudem mehr als nur Anomalien erkennen und deren Grundursache diagnostizieren Sie kann auch analysieren und herausfinden ob veränderte Schwingungswerte etwa bei Motoren durch einen Lagerdefekt oder eine falsch ausgerichtete Welle verursacht werden Auf dieser Grundlage können Anlagenmanager fundierte Entscheidungen zur Zeitplanung treffen und herausfinden ob ein Problem unbedeutend ist und die Produktivität nicht beeinträchtigen wird oder ob es zu einem Stillstand führen wird wenn es nicht behoben wird Die richtigen Daten zur Hand zu haben ist also sehr hilfreich Wie die KI potenzielle Fehler identifiziert Bisher war es die Aufgabe von Schwingungsspezialisten Daten zur Zustandsüberwachung von Motoren zu sammeln Ihre Erfahrung ermöglichte es ihnen oft schon am ungewöhnlichen Rasseln eines Motors oder anderen subtilen Anzeichen akute oder potenzielle Fehler zu erkennen Dieses menschliche Fachwissen ist nach wie vor von unschätzbarem Wert Immer komplexere Systeme in Verbindung mit Personalmangel führen jedoch zunehmend dazu dass die Instandhaltungsteams nicht mehr alles allein am Laufen halten können Ein durchschnittlicher Betrieb verfügt heute über mehr Assets als je zuvor bei einer gleichzeitig verringerten Zahl von Technikern Anlagenmanager sind oft für zahlreiche Standorte verantwortlich und können nicht alle Maschinen manuell überwachen KIgestützte Tools zur Zustandsüberwachung werden entscheidend dazu beitragen ihre Fähigkeiten zu erweitern und an zunehmende Betriebsgrößen anzupassen Erkennen von Anomalien und Festlegen von Schwellen KI kann durch verschiedene Lernverfahren Anomalien in Zustandsüberwachungsdaten erkennen Eines dieser Verfahren besteht darin manuell Schwellenwerte festzulegen bei deren Überschreitung der Algorithmus einen Alarm ausgibt Die KI kann jedoch auch lernen ihre Genauigkeit im Laufe der Zeit selbstständig zu verbessern wenn sie mehr Daten aufnimmt KI kann sich von selbst auf die spezifischen Bedürfnisse einer Ressource einstellen und dabei Unterschiede in den Vibrationscharakteristika oder den Wartungsanforderungen berücksichtigen Die Mustererkennungsfähigkeiten der KI ermöglichen es ihr Maschinenfehler zu diagnostizieren und durch generative Verfahren effektiv mit menschlichen Instandhaltungsteams zu kommunizieren Je mehr Daten die KI aufnimmt desto effektiver kann sie die Grundursachen für Veränderungen in den Zustandsüberwachungsdaten diagnostizieren Der Algorithmus optimiert seine Diagnosefähigkeiten im Laufe der Zeit immer weiter So kann eine KI eventuell auch dadurch selbstständig lernen dass sie die Daten von Arbeitsaufträgen und die Reaktionszeiten der zuständigen Mitarbeiter untersucht Schrittweise Einführung der KI in der Branche Die Implementierung von KI sollte behutsam angegangen werden Verantwortliche sollten mit einem Pilotprogramm regelmäßigen Tests und der Auswertung von Mitarbeiter-Feedback beginnen Es ist wichtig gut definierte Benchmarks einzusetzen und sicherzustellen dass alle Teammitglieder gleich gut über die Zielsetzungen informiert sind Sobald das Pilotprogramm abgeschlossen ist sollten die Verantwortlichen ermitteln was sich bewährt hat und mit der Ausweitung des Programms beginnen Betriebe die sich noch nicht auf die vorausschauende Instandhaltung umgestellt haben sind gut beraten dies jetzt zu tun Das volle Potenzial der KI ist noch lange nicht ausgeschöpft aber schon jetzt kann eine frühzeitige Einführung zu höherer Produktivität und Zuverlässigkeit sowie längerer Betriebszeit führen Gleichzeitig lassen sich die Kosten niedrig halten und die wertvollen Ressourcen optimal nutzen Die Beratung durch Experten auf diesem Gebiet kann auch helfen Fallstricke und Unfälle zu vermeiden ak Auch die Vibrationsanalyse findet mittlerweile häufig auf KI-Basis statt Bild Fluke Reliability Aaron Merkin ist Chief Technology Officer CTO bei Fluke Reliability