Eine (noch) futuristische industrielle Instandhaltungsszene, in der Künstliche Intelligenz und hochmoderne Maschinen vernetzt arbeiten. Ingenieure überwachen die Datenanalysen in Echtzeit auf digitalen Schnittstellen, während Roboter Wartungsarbeiten effizient ausführen. Ein Hightech-Umfeld, das die Innovation in der Instandhaltung unterstreicht. (Bild: KÍ-generiert - Dall-E)
Die industrielle Instandhaltung hat sich durch Künstliche Intelligenz (KI) stark gewandelt. In einer vernetzten und komplexen Produktionswelt spielt die Instandhaltung eine entscheidende Rolle bei der Sicherung effizienter Abläufe. Die Anforderungen an Effizienz, Verfügbarkeit und Kosten steigen kontinuierlich und KI bietet zahlreiche Möglichkeiten, um diesen gerecht zu werden. Insbesondere prädiktive und präskriptive Instandhaltungsmethoden, unterstützt durch Maschinelles Lernen (ML) und tiefgreifende Datenanalysen, prägen diese Transformation. Sie verändern sowohl die Wartungspraktiken als auch das Verständnis von Instandhaltungsstrategien in der digitalen Welt.
Prädiktive Instandhaltung als Schlüssel zur Effizienzsteigerung
Die prädiktive Instandhaltung verspricht ein hohes Optimierungspotenzial. Traditionelle zeitbasierte Wartungsintervalle gehören der Vergangenheit an: KI-Algorithmen analysieren kontinuierlich Daten von Sensoren und Maschinensteuerungssystemen, wie bspw. Temperatur und Vibration. Dadurch werden Anomalien aufgedeckt, die auf mögliche Probleme hinweisen. Dies ermöglicht es, den optimalen Wartungszeitpunkt vorherzusagen – bevor Schäden oder Qualitätsbeeinträchtigungen entstehen. Unternehmen, die auf prädiktive Wartung setzen, reduzieren ungeplante Stillstände, sichern eine gleichbleibende Produktionsqualität und haben das Potenzial, ihre Wartungskosten zu senken. Dieser Ansatz steigert die Anlagenverfügbarkeit und senkt das Risiko kostspieliger Notfallreparaturen.
Präskriptive Instandhaltung: Die nächste Evolutionsstufe
Die präskriptive Instandhaltung geht über die prädiktive Methode hinaus, indem nicht nur Probleme vorhersagt, sondern auch konkrete Handlungsempfehlungen abgeleitet werden. Optimierungsalgorithmen simulieren Wartungsszenarien und prognostizieren das optimale Vorgehen. Dies kann die Wahl zwischen sofortiger Wartung oder Verschiebung beinhalten, je nach den betrieblichen Anforderungen. Durch präskriptive Instandhaltung lassen sich ebenfalls Wartungskosten senken und die Effizienz von Wartungsteams steigern, da sie genau wissen, welche Maßnahmen erforderlich sind, ohne aufwändige manuelle Ursachenanalyse.
Datenmanagement als Schlüsselfaktor für KI-basierte Instandhaltung
Ein Hauptfaktor für den Erfolg von KI in der Instandhaltung ist das Datenmanagement. Täglich werden große Mengen an oft unstrukturierten Daten in den Produktionsstätten generiert. Die digitale Lebenslaufakte (DLA), die den Lebenszyklus einer Maschine dokumentiert, bietet hier eine strukturierte Lösung zur Ablage der entstehenden Daten. Die DLA erfasst Wartungsarbeiten, Modifikationen und Serviceeinsätze und stellt eine transparente, leicht zugängliche Informationsbasis bereit. Sie unterstützt die Vernetzung zwischen Unternehmensabteilungen und externen Partnern und fördert eine einheitliche Informationsstruktur gemäß DIN 77005.
Herausforderungen bei der Implementierung von KI in der Instandhaltung
Die Implementierung von KI bringt Herausforderungen mit sich, wie den Mangel an qualifiziertem Personal, das technisches Know-how und Kenntnisse in KI vereint. Unternehmen müssen in die Ausbildung ihrer Mitarbeiter investieren, um die erforderlichen Fertigkeiten aufzubauen oder diese Kompetenzen durch Dritte hinzukaufen. Zudem sind erhebliche Investitionen in Sensorik, IoT-Geräte und technische Infrastruktur nötig, um große Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten. Der Datenschutz stellt eine weitere Herausforderung dar, da Unternehmen sicherstellen müssen, dass ihre Daten sicher und konform verarbeitet werden.
Ausblick: KI und die Zukunft der Instandhaltung
Die Entwicklung von KI-Anwendungen in der Instandhaltung steht erst am Anfang. Zukünftige Fortschritte werden die Interoperabilität zwischen Systemen verbessern und standardisierte Lösungen fördern, die den Datenaustausch erleichtern. Vollintegrierte KI ermöglicht zudem digitale Zwillinge, die Maschinen simulieren und optimieren. Dies erlaubt es, Instandhaltungsstrategien unter realitätsnahen Bedingungen zu testen und kontinuierlich zu verbessern. Generative KI stellt eine revolutionäre Möglichkeit dar, Informationen zu verarbeiten und erschließt große Potenziale bei Aufgaben, die bisher mit der Verarbeitung diverser Informationsquellen verbunden waren, wie etwa Planung und Dokumentation von Instandhaltungsmaßnahmen. Unternehmen, die frühzeitig in KI investieren, steigern nicht nur ihre Effizienz, sondern prägen auch zukünftige technologische Entwicklungen.
Fazit und Einladung zum InstandhaltungsForum 2025
Die Integration von KI in die Instandhaltung kann Wartungsprozesse erheblich effizienter gestalten. Prädiktive und präskriptive Instandhaltung helfen, Ausfallzeiten zu verringern, Kosten zu senken und die Maschinenlebensdauer zu verlängern. Doch für eine erfolgreiche Implementierung sind eine durchdachte Datenstrategie, geeignete Infrastruktur und gut geschulte Mitarbeiter erforderlich.
Interessierte können auf dem InstandhaltungsForum 2025 in Dortmund praxisnahe Einblicke in die neuesten Entwicklungen in der Instandhaltung gewinnen und sich mit Experten austauschen. Die traditionsreiche Veranstaltung des Fraunhofer IML in Kooperation mit der TU Dortmund am 26. März 2025 bietet als Symposium für Praxis und Wissenschaft eine Plattform zur Diskussion über die Rolle von KI in der Instandhaltung und fördert den Wissenstransfer zwischen Branchenführern. Nutzen Sie die Gelegenheit, um Ihr Wissen zu vertiefen und von den Erfahrungen anderer zu profitieren!
Alle Informationen rund um die Anmeldung finden Sie unter www.info2025.de .
