Es gibt viele Begriffe wie Condition Monitoring, Condition Based Maintenance, Predictive Maintenance und vorausschauende Instandhaltung - oft werden sie synonym verwendet. Doch was bedeuten sie eigentlich und was ist wichtig, um die richtigen Informationen zu bekommen? Ein ganzheitlicher Ansatz ist die Grundlage für eine effektive Überwachung. Es reicht nicht aus, einfach nur an den Investitionen zu sparen und zu hoffen, dass sich alles zum Guten wendet. Man muss den festen Willen haben, ein solches Konzept in die Tat umzusetzen und sich auf die kritischen Punkte zu konzentrieren.
Eine Herausforderung besteht darin, verschiedene Datenquellen zu integrieren. Um die Zusammenhänge zu verstehen, müssen verschiedene Daten mit unterschiedlichen Bedingungen und Zeitstempeln richtig integriert werden. Auch die Analyse der Kritikalität der Komponenten ist für die Wahl der richtigen Überwachungsstrategie wichtig. Teure Messtechnik ist dabei nicht in jedem Fall erforderlich. In vielen Fällen können bereits aus den vorhandenen Prozessdaten wichtige Erkenntnisse gewonnen werden.
Künstliche Intelligenz wird häufig mit maschinellem Lernen, Mustererkennung und digitalen Zwillingen verwechselt. Tatsächlich ist KI heute noch eine schwache künstliche Intelligenz. Sie basiert auf neuronalen Netzen, Fuzzy-Algebra, Bayes-Filterung und genetischen Methoden. Bei der Anwendung von KI-basierten Ansätzen ist es oft verlockend zu glauben, dass man ohne historische Daten oder spezifisches Fachwissen automatisch wertvolle Erkenntnisse gewinnen kann. Jedoch erfordert die korrekte Verwendung von KI-Algorithmen und die Extraktion relevanter Informationen einen erheblichen Aufwand und Fachwissen. Nach wie vor kommt also auch dem menschlichen Denken eine sehr große Bedeutung zu.
Um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, müssen die Daten auch synchronisiert und aufbereitet werden. Da unterschiedliche Datenquellen und -formate berücksichtigt werden müssen, kann sich dieser Prozess als komplex erweisen. Darüber hinaus müssen zur Interpretation der Daten und zur Erkennung möglicher Anomalien oder Schadensmuster spezifische Verfahren und Analysen entwickelt werden.
Es gibt verschiedene Ansätze und Methoden, um Maschinen und Anlagen zu überwachen und zu warten. Klassische Methoden wie Schwingungsanalysen können hohe Erkennungsraten bieten und komplexe Schadensbilder frühzeitig erkennen. Sie erfordern jedoch häufig ein hohes Maß an Expertenwissen und genaue Prozessdefinitionen. Demgegenüber können KI-basierte Ansätze kostengünstiger sein. Sie können häufig auftretende, weniger schwerwiegende Fehler effektiv erkennen. Sie sind breit einsetzbar und bieten die Möglichkeit, Instandhaltungsprozesse zu automatisieren und zu optimieren. Sie sind jedoch möglicherweise weniger gut geeignet, um seltene oder komplexe Schadensbilder zu erkennen.
Individuelle Anforderungen, Risiken und Kosten sollten berücksichtigt werden, um eine optimale Lösung zu finden. In vielen Fällen kann eine ganzheitliche Strategie die besten Ergebnisse liefern, die klassische und KI-basierte Methoden kombiniert. Um eine umfassende Lösung zu erreichen, kann daher durchaus eine Kombination beider Ansätze sinnvoll sein. Wichtig ist dabei die Definition der richtigen Instandhaltungsstrategie, der Hardware, der Software und der Prozesse.
Was ist nun also besser? KI beginnt häufig mit geringen Investitionskosten und bietet eine gute Lösung für häufige Fehler. Klassische Methoden können investitionsintensiver sein, bieten aber bessere Erkennungsraten und können seltene, komplexe Schadensbilder abbilden. Elementar ist jedoch auch das richtige Expertenwissen und die genaue Prozessdefinition. Eine gründliche Analyse der spezifischen Anforderungen und Bedingungen ist entscheidend, um die richtige Lösung zu finden. Auf die Frage „Was ist besser?“ gibt es keine einheitliche Antwort – der Kontext entscheidet.
