Wenn Wartung plötzlich schlau wird: Ein KI-Sensor transformiert die Instandhaltung, erkennt Fehler im Verborgenen und liefert präzise Nutzungsdaten – kabellos und effizient. Eine Entwicklung, die den Maschinenbau nachhaltig verändern dürfte. (Bild: SSV Software Systems)
Mit KI und maschinellem Lernen (ML) lässt sich die Terminplanung und Koordination der Instandhaltung für Maschinen und Anlagen weitestgehend automatisieren. Dabei helfen möglichst genaue Informationen zu den tatsächlichen Nutzungsdetails wie die Betriebsstunden und Starts einzelner Maschinenaggregate – also beispielsweise individuelle Laufzeiten der Antriebs-elemente A, B und C, der Pumpen X und Y und Zählvorgänge für Ventilbetätigungen.
Für solche Digitalisierungslösungen ist der neuentwickelte KI-Sensor MLS/210I von SSV Software Systems konzipiert. Er wird nachträglich nicht-invasiv am Gehäuse einer beliebigen Maschine befestigt und über eine externe Batterie oder ein Netzteil mit Spannung versorgt. Der MLS/210I wird über USB mit Node-RED konfiguriert. Die Zähler- und Zustandswerte werden mit dem LTE-M-Dienst des lokalen Mobilfunknetzes übertragen.
Perfektes KI-Training direkt an der Maschine
Der MLS/210I wurde mit Hilfe eines Prozesses aus sieben Schritten entwickelt, mit dem sich KI-basierte Softsensoren passgenau für das jeweilige Anwendungsszenario erstellen lassen. Dabei kommen Methoden aus dem Bereich des Supervised Machine Learning (Klassifizierung der Vibrationsdaten für die virtuellen Betriebsstunden- und Ereignis-zähler) sowie Unsupervised Machine Learning (Anomalieerkennung) zum Einsatz.
Für die KI-Funktion werden künstliche neuronale Netzwerke per TensorFlow und Keras zunächst in einer typischen Entwicklungsumgebung erstellt. Das anschließende ML-Training erfolgt auf einer entsprechend leistungsfähigen Workstation. Dabei entsteht eine plattformunabhängige Datei mit dem ML-Modell, die in den Mikrocontroller des MLS/210I integriert und dort im Inferenzbetrieb in der Anwendung genutzt wird. Die erforderlichen ML-Modell-Updates lassen sich als inkrementale Binärobjekte per LTE-M an den Sensor übermitteln.
Beispiele für den Anwendernutzen
- Durch den Einsatz des MLS/210I erhält jede Maschine bzw. Anlage nachträglich eine intelligente Datenschnittstelle.
- Verfügbarkeitsoptimierung: Durch das Erkennen und melden von Anomalien im Betriebsverhalten lassen sich Defekte frühzeitig erkennen und durch präventive Wartung drohende Ausfälle und somit ungeplante Stillstände vermeiden.
- Kostensenkung durch datenbasierte Wartungsplanung: Ein möglicher Wechsel von fristbasierten zu nutzungsbasierten Wartungs-intervallen reduziert in vielen Fällen die Instandhaltungskosten.
- Vorrausschauendes Ersatzteilmanagement: Durch die Schaffung transparenter Nutzungsprofile für einzelne Anlagen lassen sich die erforderlichen Ersatzteile effizienter beschaffen, etwa durch die Verkürzung der Kapitalbindung durch Reduzierung der Lagerzeiten.
KI-Sensor macht Wartung zur Selbstläufer-Show
Mit KI lässt sich die Wartungsplanung von Anlagen weitestgehend automatisieren. Die nötigen Nutzungsdetails erzeugt der Retrofit-KI-Sensor MLS/210I direkt aus den Vibrationsdaten. Auch mögliche Anomalien wie eine Unwucht werden erkannt. Die Datenweitergabe erfolgt über LTE-M. Der MLS/210I wird mit Hilfe eines speziellen Testbed-Werkzeugs installiert, um einem SSV-Experten Fernzugriff zu ermöglichen.
Serie: Retrofit in der Praxis – Modernisierung ohne Neuinvestition
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