Icon Predict Maschines (PdM)

Praxisbeispiel und aktuelle Herausforderungen

  • Im produzierenden Sektor ist die Überwachung industrieller Anlagen unabdingbar für einen nachhaltigen und effektiven Betrieb. Dabei können Wartungen entweder reaktiv oder präventiv erfolgen. Hierbei steht zur Entscheidung: entweder einen Ausfall der Maschine und somit Stillstand der Produktion in Kauf zu nehmen oder zu früh in neue Verschleißteile zu investieren und somit ebenfalls unnötige Kosten zu verursachen.
  • Durch das Erkennen von Anomalien innerhalb der Datenströme und Prozesse können kritische Situationen bereits vor Eintreten verhindert werden. So kann mithilfe von Künstlicher Intelli-genz (KI) und Maschinellem Lernen (ML) Fehlverhalten identifiziert beziehungsweise sogar prognostiziert werden. Dies führt dazu, dass es rechtzeitiges Handeln möglich ist.
  • Um eine prädiktive Wartung und Optimierung der Anlagen zu ermöglichen, besteht die Herausforderung jedoch darin, dass es oft unzureichende oder keine Datenbestände gibt, die gleichzeitig aber die Grundvoraussetzung für den effektiven Einsatz von KI-Anwendungen bilden.
Infografik: Predict Maschines (PdM)

Welchen Mehrwert bietet das „Projekt GAIA-X“?

  • GAIA-X schafft eine übergreifende Infrastruktur und trägt somit dazu bei, aus den unterschiedlichen Daten ein generisches Datenmodell zu generieren und die Berechnung von Ausfallwahrscheinlichkeiten zu ermöglichen. Durch die Verfügbarkeit von Daten über Unternehmensgrenzen hinweg kann die Datenbandbreite vergrößert und die Präzision bei der Vorhersage verbessert werden.
  • Zusätzlich stellt GAIA-X eine sichere und souveräne Ablage mit einem passenden Berechtigungskonzept bereit, bei dem Daten für das Training der ML-Modelle getrennt von dedizierten „Entscheidungsdaten“ für den Wartungsdienst der Produktionswerke gelagert werden.
  • Darüber hinaus wird das kontinuierliche Training der ML-Algorithmen und das sichere Speichern der KI-Modelle unter Wahrung der Datenhoheit und -souveränität durch die Infrastrukturen von GAIA-X sichergestellt.

Patinnen

  • Olga Mordvinova – incontext.technology
  • Dr. Andrea Rösinger – FORCAM