Durch KI-Power smarter Warten.

Predictive Maintenance

Mit KI immer den entscheidenden Schritt voraus.

Das "Warum"

Ziel von Predictive Maintenance ist es, Produktionsstillständen vorzubeugen, ungeplante Ausfälle und Störungen zu reduzieren oder den optimalen Maintenance-Zeitpunkt vorauszusagen, um die Produktivität und Leistung der Maschinen zu erhöhen. Das reduziert letztendlich die Gesamtkosten. Künstliche Intelligenz im Condition Monitoring von Big Data und in der Analyse von Echtzeitdaten einzusetzen, ist der Schritt in die Zukunft.

Vorteile von Predictive Maintenance

-20% reduzierte Still­stand­zeiten

-15% weniger Störungen und Ausfälle

Symbolisches Icon für Produktivitäten

+23% höhere Produktivität

-30% geringere Instand­haltungs­kosten

Voraussetzungen

Im ersten Schritt gilt es, Maschinen- und Prozessdaten permanent  der KI zur Verfügung zu stellen, um eine automatische Analyse und Bewertung der Daten zu bewerkstelligen. Die eingesetzten AI-Modelle – „edge“ auf der Maschine oder im Produktionsprozess – analysieren in Echtzeit die Daten, um Eintrittswahrscheinlichkeiten bestimmter Ergebnisse und Zusammenhänge zu berechnen. Das macht ein frühzeitiges Eingreifen in den Produktionsprozess möglich.

Predictive Maintenance 3.0

Predictive Maintenance setzt Daten von Sensoren voraus, um darin zukünftige Störungen oder Ausfälle zu entdecken. Da diese aber nicht immer zur Verfügung stehen, erweitern wir die Lösung um einen symbiotischen Ansatz. Der Facharbeiter an der Produktionsanlage generiert über ein HCI (Human Computer Interface) mit seinem Wissen zusätzlich Daten und reichert damit die AI-Modelle an, um noch bessere Ergebnisse zu bekommen.

Business Value

  • Stillstandzeiten reduzieren
  • Störungen und Ausfälle reduzieren
  • Lebensdauer von Maschinen und Anlagen erhöhen
  • Optimaler Maintenance Zeitpunkt mittels KI berechnen
  • Einsatz-, Instandhaltung- und Maschinenplanung verbessern
  • Verbesserte Produktivität und Leistung der Maschinen

AI-Experten anfordern

Wir freuen uns auf Ihre Fragen zum Einsatz von künstlicher Intelligenz

Industrien und Einsatz­gebiete

Symbolbild für Automotive - ein KI-Einsatzgebiet

Automotive

#predictive maintenance #manufacturing #deliverers

Maschinen und Prozessdatenanalyse direkt an der Produktionslinie im Bereich der Getriebeherstellung, um Stillstände zu reduzieren, Rüstvorgänge zu optimieren und die Ergebnisse im End-of-Line-Test vorherzusagen.

Pharma

#condition monitoring #manufacturing #medical supply

Analyse mittels Bilderkennung, um Störungen und Ausfälle frühzeitig zu erkennen und die Einsatzplanung zu verbessern, um dadurch die Produktivität bzw. den Durchsatz der gesamten Produktionslinie zu erhöhen.

Schienen­verkehr
#predictive quality #lifetime #logistics #expedition 

Analyse aus Big Data, um den Lebenszyklus von Fahrzeug- und Schienenkomponenten vorherzusagen, um Ausfälle direkt im Betrieb zu vermeiden und den frühzeitigen Austausch von Komponenten zu ermöglichen.

Lösung. Mit Composite AI.

Zum Einsatz kommen AI-Modelle, die in der Datengenerierung unterstützen bzw. in Echtzeit Daten analysieren und die entsprechenden Ergebnisse liefern, um frühzeitig Maßnahmen abzuleiten. Es gilt, Zeitreihen zu analysieren, Muster zu erkennen, Bilder zu analysieren oder auch Logfiles zu interpretieren. Zusätzlich kommt Natural Language Understanding zum Einsatz, um die Eingaben mittels HCI zu analysieren.

Skill 08
AIDataInformation Retrieval

Human Computer Interaction

Enable interaction between humans & computers in a satisfying way that likens human-to-human interaction as, for instance, in open dialogues.

Skill 06
AIDataInformation Retrieval

Predictive Maintainance

Always be in the know which parts need your attention next, e.g. replacing. Don’t sweat over it and get the cumbersome details done by this AI model.

Skill 03
AIDataImage Recognition

AI Image Classification

Automatically classify images according to a certain scheme in the blink of an eye. Use this skill to make time for the tasks that really matter to you.

AIOS - Das "Wie"

Den Use Case 5-10x schneller umsetzen mit AIOS.

Die Software AIOS (AI Operating System) von Leftshift One ermöglicht, Predictive Maintainance „end-to-end“ 5 bis 10-mal schneller in Einsatz zu bringen. Das System nutzt die notwendigen vorkonfigurierten AI-Modelle im internen Marketplace, um in Echtzeit Condition Monitoring und die Analyse der Daten zu bewerkstelligen. 24/7 den Produktionsprozess zu überwachen und die notwendigen Informationen zu Verfügung stellen, ist Ziel der Software. 

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