(Foto: Siemens)
Eine Siemens-Plattform analysiert kontinuierlich Daten aus verschiedenen Quellen, wie zum Beispiel Maschinenzustand und Betriebsdaten, um Muster zu erkennen und präzise Vorhersagen zu treffen, wann es zu potenziellen Maschinenausfällen kommen kann. Diese Technologien ermöglichen es, früh zu agieren, damit der Instandhalter proaktive Wartungsmaßnahmen ergreifen kann, bevor es zu Ausfällen kommt.
Dann kommt es auch auf die präzise und korrekte Wartung an: Tatsächlich nur die Aggregate zu warten, die gerade Aufmerksamkeit brauchen und nicht Aggregate zu betrachten, die in Ordnung sind.
In der Betrachtung ist das System nicht auf einen Aggregatstyp festgelegt. Es gibt Produkte, die beispielsweise nur auf Rotating Assets schauen, wie Motoren, Pumpen, Lüfter. Die Lösung „Senseye Predictive Maintenance“ kann dabei nicht nur klassische rotierende Komponenten wie Motoren oder Lüfter überwachen. Auch bei Ventilen, Kühlern oder Heizsystemen analysiert das System Betriebsdaten wie Öffnungszeiten oder Steuerungswerte, um potenzielle Fehlerquellen frühzeitig zu identifizieren.
Siemens hat seinen „Industrial Copilot“ nun ergänzt: Die neue generative KI-gestützte Lösung soll jede Art von Wartung unterstützen und Unternehmen dabei helfen, sich von traditionellen Wartungsansätzen hin zu einem intelligenten, datengesteuerten Ansatz zu entwickeln.
(Zitat Siemens: „Der Siemens Industrial Copilot ist ein KI-basierter Assistent, der in Zusammenarbeit von Siemens und Microsoft entwickelt wurde. Er verspricht, die Produktivität und Effizienz über den gesamten industriellen Lebenszyklus zu steigern.“)
Predictive Maintenance-Lösungen gibt es von verschiedenen Anbietern grundsätzlich auch für kleine und mittlere Unternehmen, die auf größere IT-Projekte vorerst verzichten wollen.