Technologien der künstlichen Intelligenz (KI) revolutionieren die Wartung elektrischer Anlagen. KI verschafft Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil, indem sie Zustandsüberwachungsdaten nutzen, um bessere, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, Ausfallzeiten zu minimieren, Ressourcen zu optimieren und die Betriebseffizienz zu verbessern.
Cloud Computing, IoT und Breitbandfunktionen haben diese KI-gestützten Vorteile möglich gemacht.
Die digitale Entwicklung in der heutigen Welt setzt sich fort, da Telearbeit zunimmt und technologische Fortschritte in Bereichen wie Robotik und künstlicher Intelligenz voranschreiten. Der Bedarf an Digitalisierung hat in vielen Industriezweigen unabhängig vom Wettbewerbsumfeld zugenommen.
Die Digitalisierung ist eine Voraussetzung für jedes Unternehmen, das effizienter werden und Nachhaltigkeitsziele erreichen möchte. Diese Entwicklung unterstreicht die Bedeutung von Verbesserungen in Denken, Struktur, Betrieb und Entwicklung. Sie erfordert proaktives Vorgehen bei der Entwicklung innovativerer Problemlösungen und die Anpassung an die sich ständig weiterentwickelnde digitale Landschaft.
Eine zunehmende Umstellung auf elektrische Energie ist für jedes Unternehmen unvermeidlich. Um einen optimalen Betrieb, Zuverlässigkeit und die Sicherheit des Personals zu gewährleisten, ist die ordnungsgemäße Wartung der elektrischen Infrastruktur ebenso wichtig wie die Aufrechterhaltung einer stabilen Stromversorgung.
In vielen Branchen verlassen sich Unternehmen bei der Wartung elektrischer Anlagen auf traditionelle Methoden. Die traditionelle Anlagenwartung umfasst regelmäßige Inspektionen, vorbeugende Wartung, reaktive Reparaturen oder die Reaktion auf Störungen.
Traditionelle Ansätze zur Anlagenwartung wiesen in der Vergangenheit Mängel auf, die zu ungeplanten Ausfallzeiten und höheren Wartungskosten führen konnten. Diese Mängel wirken sich im Vergleich zu modernen, auf IIoT und KI basierenden Wartungsansätzen negativ auf den laufenden Betrieb in der Industrie aus.
Mit dem Aufkommen des Smart Industrial IoT hat sich die Instandhaltung kritischer Anlagen grundlegend verändert, was sich auch bei elektrischen Anlagen zeigt. Diese Anlagen nutzen nun die prädiktiven Funktionen sensorverbundener Plattformen für eine bessere Anlagenüberwachung, die Alarmmeldungen und datenbasierte Erkenntnisse liefert und so die Effizienz steigert.
Die Rolle der Intelligenz bei der Wartung elektrischer Anlagen
KI spielt eine wichtige Rolle bei der Wartung elektrischer Anlagen und verändert Unternehmen, die für die Bereitstellung von Produkten und Dienstleistungen auf kritische Infrastruktur angewiesen sind, positiv. Hier untersuchen wir die Rolle und den Einfluss von KI auf die Wartung dieser Anlagen.
Mit Intelligenz ausgestattete Plattformen können einige Aufgaben automatisch ausführen, sodass die Interpretation der Ergebnisse und manuelle Eingriffe überflüssig werden.
KI in der vorausschauenden Wartung
Die Entwicklung von Industrie 4.0, die Fertigungstechnologie über das industrielle Internet der Dinge (IIoT) verbindet, ist eng mit den Möglichkeiten der KI zur vorausschauenden Wartung verknüpft.
Die vorausschauende Wartung ist einer der wichtigsten Bereiche der elektrischen Anlagenwartung, in dem technologische Fortschritte wie KI zum Einsatz kommen. Sensoren in elektrischen Geräten ermöglichen eine vorausschauende Wartung rund um die Uhr und eine kontinuierliche Geräteüberwachung. Temperatur, Vibration, Energieverbrauch und andere Messwerte gehören zu den Parametern, die erfasst werden können.
Das „Gehirn“ des intelligenten Systems empfängt Zustandsüberwachungsdaten. Es sucht anhand von Daten zu Umgebungsbedingungen und Leistungskennzahlen nach Mustern, die auf eine mögliche Verschlechterung, Anomalie oder, schlimmer noch, einen Ausfall hinweisen können. Durch die in Echtzeit erfasste Datenerfassung liefert der stets aktive Ansatz der vorausschauenden Wartung kontinuierliches Feedback zu kritischen elektrischen Anlagen.
In allen Branchen ist die regelmäßige oder reaktive Wartung der typische Ansatz zur Anlagenwartung. In der heutigen globalisierten Geschäftswelt reicht die vorbeugende Wartung als Asset-Management-Strategie jedoch möglicherweise nicht mehr aus.
Regelmäßige Zustandsprüfungen elektrischer Anlagen garantieren keine optimale Leistung. Es gibt heute bessere und effizientere Methoden, um ungeplante Ausfallzeiten und Produktivitätsverluste zu reduzieren.
Unternehmen, deren Betrieb maßgeblich von der Stromversorgung ihrer Anlagen abhängt, müssen regelmäßig Wartungsarbeiten durchführen, um sicherzustellen, dass ihre Anlagen den Anforderungen des täglichen Betriebs standhalten, insbesondere bei längerer Nutzung. Studien zum Einfluss der Alterung elektrischer Anlagen auf das Ausfallrisiko belegen einen direkten Zusammenhang mit den angewandten Wartungspraktiken. Ein erheblicher Nachteil reaktiver oder periodischer Wartung sind die potenziell hohen Kosten, insbesondere wenn keine robusten Wartungsprozesse implementiert sind und keine präzisen Wartungsstrategien angewendet werden.
Die zunehmende Verbreitung von Automatisierung und digitalen Tools, wie beispielsweise IIoT-Plattformen, hat den Paradigmenwechsel in der Anlagenwartung und im Facility Management im letzten Jahrzehnt beschleunigt. Mithilfe intelligenter und vorausschauender Wartung ermöglichen strategisch platzierte Sensoren in den Geräten eine kontinuierliche Überwachung von Viskosität, Energieverbrauch, Vibration und Temperatur. Durch die Nutzung von Echtzeitdaten, Analysen und intelligenten Algorithmen kann KI vor potenziellen Ausfällen warnen, bevor diese auftreten, und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Das System untersucht Temperaturtrends, Lastmuster, Schwellenwerte und andere Parameter in elektrischen Anlagen wie Transformatoren, Leistungsschaltern und Kabeln. Dadurch kann die Plattform potenzielle Probleme vorhersagen, bevor Anomalien zu Anlagenausfällen führen.
Der Einfluss von KI auf die Instandhaltung elektrischer Anlagen entwickelt sich stetig weiter, und mit der technologischen Weiterentwicklung ergeben sich weitere Verbesserungsmöglichkeiten. Zu den Vorteilen von KI für die Instandhaltung elektrischer Anlagen gehören:
Verbesserte Sicherheit und Risikominderung
Beim Management elektrischer Anlagen steht die Sicherheit – sowohl für Personal als auch für Eigentum – an erster Stelle. Die prädiktiven Funktionen des IIoT helfen, Sicherheitsrisiken im Zusammenhang mit potenziellen Anlagenausfällen zu erkennen. Intelligentes IIoT kann Daten von mehreren Sensoren an elektrischen Anlagen analysieren, um Anomalien und Sicherheitsbedenken zu erkennen. Sicherheitsrisiken werden durch die frühzeitige Erkennung von Problemen gemindert, Unfälle vermieden und Wartungspersonal und anderen Beteiligten ein sichereres Arbeitsumfeld geboten.
Verbesserte Geräteeffizienz und Zuverlässigkeit
In Fertigung, Logistik und Betrieb reichen Techniken wie regelmäßige Wartungskontrollen möglicherweise nicht aus, um die Zuverlässigkeit von Anlagen in einem komplexen, schnelllebigen Umfeld zu gewährleisten. Durch kontinuierliche Überwachung und Analyse von Echtzeitdaten wird die Zuverlässigkeit elektrischer Geräte gesteigert. Große Mengen an Sensordaten, die von elektrischen Anlagen erfasst werden, können von intelligenten Algorithmen überwacht werden, um Zusammenhänge und Muster zu erkennen, die Menschen mithilfe von Wärmebildkameras oft übersehen. Wartungsarbeiten lassen sich präzise planen, um Ausfälle zu minimieren, katastrophale Schäden zu verhindern und die Lebensdauer der Anlagen durch die Identifizierung von Anomalien und frühen Anzeichen von Verschleiß zu maximieren. Indem diese proaktive Strategie sicherstellt, dass die Anlagen innerhalb optimaler Parameter arbeiten, reduziert sie das Risiko ungeplanter Ausfälle und erhöht die Zuverlässigkeit.
Kostensenkung und Ressourcenoptimierung
Durch frühzeitige Fehlererkennung können Unternehmen ihre Kosten optimieren, indem sie bei Auftreten einer Anomalie präzise Korrekturmaßnahmen ergreifen. Dies reduziert den Bedarf an unnötiger regelmäßiger Wartung und zeitaufwändigen Kontrollen erheblich. Diese gewährleisten im Vergleich zum prädiktiven Ansatz durch künstliche Intelligenz im IIoT oft nicht die Anlageneffizienz. Ungeplante Ausfallzeiten, die für ein Unternehmen kostspielig sein können, werden durch KI-gestützte Vorhersagen reduziert, die die Ressourcenzuweisung optimieren und die Betriebskosten senken.
Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Die Integration intelligenter Technologien in die Wartung elektrischer Anlagen ermöglicht prädiktive Funktionen durch die Analyse großer Datenmengen von mehreren Sensoren, historischen Aufzeichnungen und Echtzeit-Überwachungssystemen. So lassen sich Anomalien identifizieren und datenbasierte Entscheidungsprozesse fördern. Erkenntnisse aus diesen Daten generieren Aufgaben, die Unternehmen dabei helfen, den Zustand ihrer Anlagen zu überwachen und präzise Maßnahmen wie Wartungspläne, Teileaustausch und Leistungsbewertungen umzusetzen, um fundierte Korrekturmaßnahmen zu ermöglichen.
Fehlererkennung und proaktive Wartung
Algorithmen identifizieren potenzielle Ausfälle in Echtzeit durch die Analyse von Sensordaten. Die Erkennung von Anomalien und vorhersehbaren Ausfällen in elektrischen Anlagen hilft Unternehmen, proaktiv zu handeln, um Ausfälle und ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden, die Anlageneffizienz zu verbessern und den Betrieb zu optimieren. Die kontinuierliche Überwachung elektrischer Anlagen eliminiert unnötige Wartungsarbeiten, optimiert die Betriebseffizienz und vermeidet zusätzliche Wartungskosten.
Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sich die Instandhaltung elektrischer Anlagen aufgrund der Entwicklung von KI im IIoT ständig verändert. Der ideale Ansatz umfasst schrittweise Implementierungen, beginnend mit der Parametrisierung von Abläufen durch intelligente Regeln. Dadurch kann das System Betriebsprobleme schnell erkennen und in kurzer Zeit erhebliche Verbesserungen erzielen. Bereits die anfängliche Implementierung minimaler und grundlegender Betriebsintelligenz bietet beeindruckende Vorteile.
In einem zweiten Schritt können Fortschritte bei der Implementierung eines KI-Systems erzielt werden, das dynamische Verhaltensänderungen analysieren und identifizieren kann. Zwar sind mit der Integration von KI anfängliche Kosten verbunden und es ist viel Zeit erforderlich, das System für die vorausschauende Wartung zu trainieren. Doch die langfristigen Vorteile überwiegen die Betriebskosten (OPEX) und die Investitionskosten (CAPEX) deutlich. Dieser Fortschritt ist besonders wichtig für Branchen, die häufig mit Ressourcenbeschränkungen und Budgetkürzungen konfrontiert sind.
Innovative Computertechnik, das industrielle Internet der Dinge, Datenanalyse und fortschrittliche Vorhersagemodelle definieren die Wartungsumgebung völlig neu. Die Integration von KI in ein prädiktives Wartungsmodell für Anlagen verspricht eine bessere Zukunft für ein reaktionsschnelles und effizientes Wartungsökosystem.
Diese technologischen Veränderungen ermöglichen eine proaktivere und effizientere Wartung und ermöglichen es Unternehmen, Probleme vorherzusehen, Kosten zu senken und die Verfügbarkeit ihrer elektrischen Anlagen zu maximieren.
Anwendung
Sorgen Sie für Energieeffizienz und verhindern Sie Brände mit der Überwachung von Elektrik und Schalttafeln
Der Katalog zur Überwachung von elektrischen und Steuertafeln zeigt, wie Bridgemeter, die prädiktive Analyselösung für das industrielle IoT von Above-Net , eine intelligente Fernüberwachung aller elektrischen und Steuertafeln in Echtzeit ermöglicht.
Mit Informationen: Exertherm
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