KI trifft Maschinendaten
Kosten senken und Effizienz steigern
Vielen Dank für Ihre Teilnahme an unserem Webinar! Hier finden Sie alle wichtigen Informationen und wie Sie mit KI das volle Potenzial Ihrer Maschinendaten entfesseln können.
Die Hebel entdeckenDer teuerste Satz der Industrie?
"Das haben wir schon immer so gemacht."
Diese Haltung bremst Innovation und kostet Unternehmen täglich Geld. Die gute Nachricht: Die Chance, sich durch den Einsatz von KI von der Konkurrenz abzusetzen, ist noch vorhanden!
Die Ausgangslage in Zahlen
Ungeplante Stillstände sind kein kleines Ärgernis, sondern ein massiver Kostenfaktor, der die Bilanzen weltweit belastet.
"The total cost of unplanned downtime for the world's 500 biggest companies now tops $1.4 trillion, or 11% of their revenues..."
- Siemens Report
"Ungeplante Stillstände kosten deutsche Unternehmen 147.000 EUR pro Stunde."
- ABB Pressemitteilung
Die Hebel zur Effizienzsteigerung
Statt abstrakter Konzepte zeigen wir Ihnen konkrete, praxiserprobte Anwendungsfälle, mit denen Sie sofortigen Mehrwert generieren und Kosten senken können.
Hebel 1: Die Wartungs-Evolution
Der Schlüssel zur Vermeidung von Stillstandskosten liegt darin, sich auf der Wartungsleiter von reaktiven hin zu proaktiven Methoden zu bewegen.
Reactive
Reparatur nach dem Ausfall. Höchste Kosten, maximale Downtime.
Preventive
Wartung nach festen Intervallen. Sicher, aber oft ineffizient.
Predictive
KI sagt den optimalen Wartungszeitpunkt voraus.
Prescriptive
KI gibt konkrete Handlungsempfehlungen zur Fehlerbehebung.
Use Case: Intelligente Luftfilterwartung
Ausgangslage
Ein Unternehmen wechselte teure Spezialfilter in einer Maschine nach festen Intervallen, was zu unnötigen Kosten und Prozessdowntime führte.
Die Analyse der Daten enthüllt das Problem
Eine Auswertung von 50 Filtern zeigte: Nur 4% wurden im optimalen Bereich gewechselt.
84%
Zu früh gewechselt
12%
Zu spät gewechselt
Ansatz & Lösung
Mithilfe verschiedener maschineller Lernverfahren, von klassischen Ansätzen wie Random Forest bis hin zu Deep-Learning-Modellen (LSTM, xLSTM), wurde der Prozess analysiert. Letztendlich wurde ein Random-Forest-Modell ausgewählt und trainiert, das die Restnutzungsdauer (RUL) des Filters präzise vorhersagt.
Das Ergebnis: Messbare Einsparungen
34,3%
Potenzielle Einsparung an Filtern durch optimierte Nutzung.
Use Case: Automatische Anomalieerkennung
Ausgangslage
Bei einer Verpackungsmaschine führt die Abnutzung von Schneideblättern zu unvorhersehbaren Ausfällen, da eine visuelle Prüfung nicht möglich ist.
Daten & Ansatz
Durch die Analyse von 8 verschiedenen Sensordaten (Drehmoment, Geschwindigkeit etc.) wurde ein SVM-Modell trainiert, das Anomalien im Schneideverhalten schnell und automatisch erkennt, noch bevor ein Schnitt fehlschlägt.
Ergebnis
Drastische Reduzierung von unvorhersehbaren Ausfallzeiten und Erhöhung der Zuverlässigkeit der Maschine. Zusätzlich wurde ein interaktives Dashboard mit Gradio entwickelt, um die Live-Daten und Anomalien zu visualisieren.
Hebel 2: Expertenwissen digitalisieren
Ausgangslage
Heizungsanlagen sind komplexe Systeme. Die Wartung wird von unterschiedlich gut ausgebildeten Fachkräften durchgeführt, während echte Experten selten und teuer sind.
Daten & Ansatz
Auf Basis von hochaufgelösten Temperatur- und Zählerdaten wurde eine Wissensbasis mit Expertenregeln aufgebaut, ergänzt um Assoziationsregeln und Cluster aus Machine-Learning-Verfahren.
Ergebnis
23,7%
Energie-
einsparung
8,12t
CO₂
gespart
502
Handlungs-
empfehlungen
Hebel 3: Energiekosten aktiv senken
Ausgangslage
Hohe und volatile Energiekosten belasten die Produktion. Die Nutzung von günstigen Stromtarifen ist oft unkoordiniert.
Daten & Ansatz
Durch die intelligente Verknüpfung von Maschinen-Verbrauchsdaten mit dynamischen Stromtarifen (z.B. von einer PV-Anlage) wird die Prozesssteuerung optimiert.
Ergebnis
Die KI verlagert energieintensive Prozesse automatisch in günstige Zeitfenster. Dies vermeidet teure Spitzenlasten, reduziert die Anschlussleistung und senkt die Stromrechnung signifikant.
Die Basis: Daten & Infrastruktur
Die beste KI ist nutzlos ohne die richtigen Daten. Wir zeigen Ihnen, wie Sie an die Daten kommen und diese verarbeiten können – auch ohne Cloud.
Wo entstehen relevante Daten?
- Retrofit Lösungen: Ältere Maschinen einfach mit externen Sensoren und Gateways nachrüsten.
- Direkte SPS/PLC Anbindung: Bestehende Steuerungen über Standards wie Modbus oder OPC UA anzapfen.
- Embedded IIoT: Neue Maschinen kommen oft schon mit integrierter Anbindungsmöglichkeit.
Keine Cloud nötig: AI on the Edge
Moderne Industrie-PCs (z.B. Nvidia Jetson AGX) ermöglichen es, KI-Anwendungen direkt vor Ort auszuführen.
- Vorteil Datenschutz: Sensible Daten verlassen nie Ihr Werk.
- Vorteil Latenz: Entscheidungen in Echtzeit (< 50ms) ohne Verzögerung.
- Vorteil Offline-Fähigkeit: Funktioniert auch bei instabiler Internetverbindung.
Unser 5-Phasen-Modell zum Erfolg
Wir lassen Sie nicht allein. Mit einem strukturierten und transparenten Vorgehen machen wir Ihr KI-Projekt von der Idee bis zur Integration zum Erfolg.
| Phase | Ziel + Beschreibung | Zeitrahmen |
|---|---|---|
1 |
Use-Case-Scouting:
|
1 Woche |
2 |
Rapid Prototype:
|
2-4 Wochen |
3 |
Pilot laufen lassen:
|
4-8 Wochen |
4 |
System integrieren:
|
2-6 Wochen |
5 |
Nächsten Case wählen:
|
fortlaufend |
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