Verwendung binärer Datenwerte für eine KI-gestützte Instandhaltung 4.0

Die vierte industrielle Revolution forciert den digitalen Wandel von Fertigungsanlagen und schafft neue Optimierungspotenziale. Ein Kernbereich, der von einer Nutzenmachung digitaler Informationen entscheidend profitieren kann, ist die Instandhaltung von Maschinen. Sie dient der Gewährleistung eines reibungslosen Fertigungsablaufs. Aktuell führen dabei noch immer unerwartete Probleme zu hohen Opportunitätskosten. Eine effektive Adressierung ist durch mangelnde Information über den Maschinenzustand gehemmt, sodass Servicemitarbeitern sowohl eine Fehlererkennung, -lokalisierung, als auch -identifizierung schwerfallen. Abhilfe versprechen innovative Verfahren der Datenanalyse, welche Maschinenzustandsdaten intelligent auswerten und nutzbar machen. Diese sollen zukünftig bei Instandhaltungsfragen unterstützen und den Gesamtprozess optimieren. Fraglich erscheint in diesem Zusammenhang jedoch die Beschaffenheit aktueller Fertigungsanlagen im deutschen, produzierenden Mittelstand. Wie eine von uns durchgeführte Befragung zeigt, stammen Zustandsdaten noch überwiegend aus Lichtschranken, Motorspannungen und Positionierungstastern. Derartige, binäre Datenwerte erschweren die maschinelle Datenanalyse über moderne Auswertungsverfahren. Der Beitrag nimmt sich der Problemstellung unter Verzicht von Erweiterungen an der Fertigungsanlage selbst an. Gemeinsam mit Partnern aus der Industrie wurde ein schrittweiser Entwicklungsansatz erarbeitet, wie trotz einer Restriktion auf binäre Datenwerte eine umfassende Instandhaltungsunterstützung möglich ist. Die Umsetzung basiert auf Techniken aus den Bereichen des Process Mining und des maschinellen Lernens. Ein Demonstrator evaluiert die Praxistauglichkeit.