Predictive Maintenance - Wenn KI der Wartung einen Schritt voraus ist

Leftshift OneLesezeit: 15 Minuten

Überraschende Ausfälle, unübersichtliche Betriebsanleitungen und nicht verfügbare Spezialisten. So kann künstliche Intelligenz Stehzeiten verhindern und Predictive Maintenance etablieren.

Predictive MaintenanceDie Maschine steht. Noch vor wenigen Sekunden bohrte sich ein Koloss aus Stahl, Hydraulikschläuchen und einem endlosen Netz an Elektronik immer tiefer in die Bergflanke. Ein kleiner Teil dieses Meisterstücks der Ingenieurskunst hat plötzlich den Geist aufgegeben. Mit fatalen Folgen. Die gesamte Baustelle kommt zum Stillstand und eine mühsame Fehlersuche beginnt.Ein Spezialist wird nun zunächst die Maschine untersuchen und, falls vorhanden, elektronisch gespeicherte Analysedaten auswerten. Darauf muss er sich durch hunderte Ordner Bedienungsanleitung quälen, bis er auf den konkreten Lösungsweg stößt. Diese Recherche verschlingt Unmengen an Zeit. Mit jeder Minute entstehen Kosten für die Betreiber der Baustelle. Was passiert, wenn der zuständige Spezialist gerade nicht vor Ort ist?
Langwierige Fehlersuche
Jede Fehlersuche kostet
Das beschriebene Ereignis ist fiktiv, lässt sich aber dennoch beliebig skalieren und in der Realität wiederfinden. Was im schlimmsten Fall eine Großbaustelle lahmlegt, kann nicht minder dramatisch ebenso die Produktionslinie einer Fabrik oder einen einzelnen Handwerker und seine Stichsäge betreffen. Laut einer Umfrage im Automotive-Sektor kostete eine Minute Downtime im Jahr 2005 im Schnitt bereits 22.000 US Dollar. Hochgerechnet auf die gesteigerte Produktivität von heute ergeben sich dabei schnell horrende Zahlen. Eine jüngere Studie aus Großbritannien beziffert den Durchschnittsverlust durch Downtime pro Produktionsfirma mit rund 36.000 Euro jedes Jahr. Ein weiteres extremes Beispiel war der Ausfall von 2.000 Delta Airlines Flügen im Sommer 2016. Ganze drei Tage stand das Datencenter der Fluglinie still. Kosten: 150 Millionen US Dollar!Was wäre, wenn mit Einsatz von künstlicher Intelligenz ähnliche Zwischenfälle nicht nur schneller behoben würden, sondern ein smarter digitaler Assistent diese sogar voraussagen könnte? Genau das ist bereits möglich!

Use Case

Als Ausgangslage dienen die oben beschriebenen Rahmenbedingungen. Eine Firma muss auf ihre Maschinen vertrauen können. Für den Fall der Fälle steht eine umfangreiche Bedienungsanleitung sowie ein ausgebildeter Spezialist bereit. Um dessen Arbeit zu erleichtern und die Verlässlichkeit der Geräte zu optimieren, begleitet Leftshift One seine Kunden bereits lange vor der eigentlichen Umsetzung der KI-Lösung. Das große Potential von künstlicher Intelligenz wird offensichtlich, wenn man weiß, dass laut einer regelmäßigen Studie erst 14 Prozent der Unternehmen auf Big Data aus ihrer Produktion zurückgreifen. Wir bieten Service von der Bestandsanalyse bis zum Support nach Markteinführung.Durch künstliche Intelligenz wird im konkreten Fall der Zustand der Maschine überwacht. Kommt es tatsächlich zu einer Störung, tritt der Spezialist mit der künstlichen Intelligenz über ein Conversational User Interface in Kontakt. Infolge verbindet die KI etwaige Analysedaten mit den Informationen, die der Spezialist in das System einbringt.
Conversational UI
Einfach mit der KI interagieren
Im Rahmen des Proof-of-Concept wird zunächst die semantische Suche in Ihren Grundzügen umgesetzt. Im ersten Schritt beschränkt sich sie sich auf ein spezifisches Ereignis.

Smarter Assistent in Kombination mit Semantic Search

Dabei erstellt der smarte digitale Assistent eine detaillierte Lagebeurteilung. Mittels Semantic Search, also der sinnerfassenden Suche, findet dieser Assistent in Windeseile die benötigte Information in der (digitalisierten) Betriebsanleitung und leitet daraus für den Mitarbeiter bis zu fünf sinnvolle Handlungsempfehlungen ab.Die intelligente Suche gleicht dabei nicht nur Keywords mit dem digitalisierten Wissen ab, sondern erkennt Sinnzusammenhänge, um Informationen intelligent aufzubereiten. Diese werden mittels Conversational UI übersichtlich visualisiert und kommuniziert. Infolge muss die semantische Suche via Supervised Learning trainiert werden.In der von Leftshift One stets intendierten Symbiose aus Mensch und Maschine gibt der Spezialist nun Feedback zu den Vorschlägen des digitalen Assistenten. Daraus lernt dieser und verbessert so zukünftige Handlungsempfehlungen. Zusätzlich bauen Experten Knowledge-Graphen auf, die die spezifischen Zusammenhänge widerspiegeln und die Suchergebnisse verbessern. Weiters können jederzeit Antworten der Experten auf gestellte Fragen eingebracht werden. Wir sprechen also von nachhaltigem Wissensmanagement.Diese Vorgänge dienen als Basis, um im Laufe der Zeit ein vollwertiges Predictive Maintenance-Modell zu implementieren. Damit können künftig Verschleißerscheinungen präzise überwacht und vorhergesagt werden. Drohenden Ausfällen wird so vorgebeugt. Der Einsatz eines smarten digitalen Assistenten unterstützt effektiv den menschlichen Mitarbeiter, ohne diesen zu bevormunden.
#assistent#semanticsearch#ai

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