Prädiktive Wartung
KI-gestützte Überwachung und Analyse zur Prognose von Komponenten- oder Systemausfällen, um die betriebliche Widerstandsfähigkeit und Risikominderung in kritischen Umgebungen sicherzustellen.
Definition
Verwendet Sensordaten, Protokollverläufe und Umweltkennzahlen, um Modelle zu trainieren (z. B. Überlebensanalysen, Anomalieerkennung), die eine Verschlechterung oder Ausfälle von Geräten vorhersagen, bevor sie auftreten. Die Steuerung umfasst die Validierung der Modellgenauigkeit, die Definition von Alarmschwellenwerten, die Integration von Warnmeldungen in Wartungsabläufe und die regelmäßige Neuschulung der Modelle, wenn Geräte altern oder sich Nutzungsmuster ändern. Audit-Trails verfolgen Prognosen, Wartungsmaßnahmen und Ergebnisse, um kontinuierliche Verbesserungen zu ermöglichen.
Real-World Example
Eine Produktionsanlage stattet Motoren mit Schwingungssensoren aus. Ein Modell zur vorausschauenden Wartung analysiert Schwingungsmuster und warnt die Techniker, die Wartung drei Tage vor dem vorhergesagten Ausfall zu planen. Die Unternehmensleitung protokolliert alle Warnmeldungen und Wartungsmaßnahmen und korreliert sie, um die Modellgenauigkeit zu verbessern und ungeplante Ausfallzeiten zu minimieren.
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