Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
KI-gestütztes Condition Monitoring für eine zuverlässige Produktion
Warum treten in der Industrie häufig ungeplante Ausfälle auf?
Wenn Anlagenzustände nicht kontinuierlich überwacht werden, bleiben schleichende Schäden wie Verschleiß, Lagerprobleme oder Überhitzung häufig lange unbemerkt. Gleichzeitig führen rein zyklische Wartungskonzepte, fehlende Transparenz über die tatsächliche Belastung sowie die hohe Komplexität moderner Maschinen dazu, dass Warnsignale zu spät oder gar nicht erkannt werden.
Die Folgen sind ungeplante Stillstände, Sicherheitsrisiken und hohen Kosten für Wartung und Instandhaltung.
Condition Monitoring: Wozu werden Maschinen und Anlagen überwacht?
Condition Monitoring bezeichnet die kontinuierliche und automatisierte Überwachung von Maschinen- und Anlagenzustände mithilfe von Sensoren und KI-basierten Datenanalysen. Die Analyse des zeitlichen Verlaufs der Sensordaten (z. B. Strom, Vibration, Beschleunigung) ermöglicht eine frühzeitige Erkennung relevanter Abweichungen. Dadurch lassen sich:
- Prozesse optimieren
- Ausfälle vermeiden
- Wartung gezielt planen
- Kosten senken
Unternehmen profitieren von einer höherer Anlagenverfügbarkeit, Produktqualität, Prozesssicherheit sowie Effizienz.
Predictive Maintenance: Wie lassen sich Wartungen vorausschauend planen?
Sensoren an verschleißbehafteten Komponenten ermöglichen die frühzeitige Erkennung von Mustern und Anomalien. Mithilfe KI-gestützter Prognosen, die zeitliche Verläufe und Produktionspläne berücksichtigen, lässt sich der Verschleiß präzise vorhersagen.
Diese Vorhersagen schaffen die Grundlage für eine bedarfsgerechte und vorausschauende Wartung. Ungeplante Maschinenstillstände können reduziert und vorhandene Ressourcen effizienter eingesetzt werden.
Predictive Quality: Wie lässt sich die Produktqualität mit Sensoren beeinflussen?
Durch die Kombination von Verschleißvorhersagen, historischen Qualitätsdaten und aktuellen Prozessparametern lassen sich Produktionsprozesse kontinuierlich überwachen und die Produktqualität zuverlässig vorhersagen. Auf dieser Grundlage können KI-gestützte Prozessparameteroptimierungen gezielt eingesetzt werden, um die gewünschte Qualität sicherzustellen und Ausschuss zu vermeiden.
Wie gelingt der Einstieg in KI-gestütztes Condition Monitoring?
Mit einer explorativen Datenanalyse in einem Proof of Concept (PoC) werden erste wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Bestandsdaten analysiert. Das Fraunhofer IPA unterstützt Sie bei der ganzheitlichen Betrachtung ihres individuellen Anwendungsfalls. Dabei wird die Sensorauswahl und –integration sowie die Datenanalyse und -bereitstellung in einem integrierten System für das Condition Monitoring bereitgestellt. Der PoC startet ab 14.400 Euro inklusive explorativer Datenanalyse.
KI-gestütztes Condition Monitoring für Ihr Unternehmen nutzen
Nutzen Sie das Potenzial Ihrer Maschinen- und Anlagendaten durch KI-gestütztes Condition Monitoring, Predictive Maintenance und Qualitätsprognosen, um Ausfälle zu vermeiden, Prozesse zu optimieren und Ihre Produktionsqualität nachhaltig zu sichern! Vereinbaren Sie jetzt ein unverbindliches Erstgespräch.