Big Data: Angereichert mit künstlicher Intelligenz

Riesige Datenmengen fordern Unternehmen heraus. Insight Engines helfen hier weiter, indem sie KI-basierte Technologien nutzen. Sie erfassen Informationen aus den vorhandenen Daten, extrahieren relevante Fakten und stellen diese in Beziehung zueinander.

Big Data trifft Künstliche Intelligenz Bildquelle: © Bild: Computer & AUTOMATION; Quellen: Fotolia/PixlMakr; Fotolia/Edelweiss

Moderne Maschinen und Anlagen erfordern einen hohen finanziellen Aufwand. Dazu gehören neben Anschaffungs- und Betriebskosten auch die Instandhaltungskosten. Unternehmen, die bei der Wartung sparen oder diese vernachlässigen, riskieren einen teuren Produktionsausfall. Bei Nichterfüllung von Aufträgen drohen Konventionalstrafen. Die notwendigen Instandhaltungsintervalle wollen zudem gut geplant sein, um möglichst kurze Stillstandzeiten zu erzielen.  Um dies zu erreichen und präventiv Störungen aus dem Weg zu gehen, gibt es heute bereits auf künstlicher Intelligenz basierende Technologien, die eine vorausschauende Instandhaltung, Bedarfsplanung und ein umsichtiges Ersatzteilmanagement ermöglichen. Dabei spricht man von ‚Predictive Maintenance‘, also von der ‚vorausschauenden Wartung‘. 

Durch Machine Learning, einer Teildisziplin der künstlichen Intelligenz, lassen sich Verfahrens- und Produk­tionsdaten von Maschinen und Anlagen erfassen, analysieren und etwaige, außerhalb der Toleranzgrenze befind­liche Abweichungen aufzeigen. Dabei werden auch Wartungsinformationen wie der Zeitpunkt für das Wechseln ­eines Verschleißteils errechnet. Solche intelligenten Datenanalysen erlauben, die Gefahr langfristiger Maschinenausfälle auf ein Minimum zu redu­zieren.