KI-basierte vorausschauende Wartung an Kühltürmen
Wartung und Instandhaltung sind wichtige Maßnahmen, um die Funktionsfähigkeit und Langlebigkeit eines Produktes zu gewährleisten. Doch wann ist der beste Zeitpunkt für die Durchführung? Unterschiedlichste Nutzungsverhalten und Umgebungseinflüsse führen zu verschiedenen Beanspruchungsprofilen und Verschleißkurven. Dementsprechend schwierig ist es, die Wartung zum richtigen Zeitpunkt durchzuführen. Herstellende Unternehmen geben meist ein festes Intervall für nötige Wartungsarbeiten vor. Der tatsächliche Zustand des Produktes wird dabei nicht berücksichtigt.
Unternehmensvorstellung inkl. Ausgangssituation
MULTI Kühlsysteme GmbH bietet seit über 25 Jahren Komplettsysteme im Bereich der industriellen Kühlsysteme an. Dazu gehören Bestandsaufnahme, Planung, technische Bearbeitung, Fertigung, Montage, Steuerung, Inbetriebsetzung und Service. Die Systeme sind unter anderem in der Glas-, Metall-, Chemie-, und Solarindustrie vertreten.
Herausforderungen
Die Funktionsfähigkeit der Kühlsysteme hat oft eine kritische Auswirkung auf die Prozesse der Kunden. Im Fall von Störungsfällen ist eine schnelle und zuverlässige Behebung für eine hohe Kundenzufriedenheit wichtig. Mit Kunden in über 60 Ländern ist dieser Umstand auf Grund der knappen Personalressourcen eine große Herausforderung für das KMU. Das Unternehmen hatte bereits Fernwartungsmodule in den Anlagen installiert, die zur Zustandsüberwachung dienen und es ermöglichen, vergangene Ausfälle zu analysieren. Das Vorhersagen von Wartungsfällen war bisher jedoch nicht möglich.
Lösung durch Einsatz von Künstlicher Intelligenz
Um eine vorausschauende Wartung zu ermöglichen, wurde ein KI-System entwickelt, das in der Lage ist Ausfälle vorherzusagen und bestenfalls zu vermeiden. Dies kann anhand schleichender Werteverschiebungen in den Daten der Fernwartungsmodule erkannt und damit frühzeitig aufgedeckt werden. Dazu wurde ein Machine-Learning Modell mit Hilfe von Zeitreihenanalysen der Kühlanlagen trainiert und in Verbindung mit dem Erfahrungswissen des Fachpersonals gebracht. Im laufenden Betrieb werden dann die Normalverläufe mit den sensorischen Daten aus den Fernwartungsmodulen der Kühltürme verglichen und somit der Wartungsstatus der Kühltürme überwacht.
Wertschöpfung
Mit der vorrausschauenden Wartung können die Kühltürme individuell überwacht und bei Bedarf gewartet werden. So kann zum einen das Fachpersonal deutlich effizienter eingesetzt und zum anderen durch eine frühzeitige Detektion von möglichen Schäden die Ausfallrate der Anlagen reduziert werden. Zudem lässt sich, verglichen mit fixen Wartungsintervallen, durch die vorausschauende Wartungen die Lebensdauer von einzelnen Bauteilen deutlich erhöhen. Diese Vorteile verbessern die Planbarkeit, reduzieren Kosten und Arbeitszeiten, was sich auch positiv auf die Kundenzufriedenheit auswirken kann.
Plattform Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz (2021): KI im Mittelstand – Potenziale erkennen, Voraussetzungen schaffen, Transformation meistern, Bericht, Plattform Lernende Systeme – Die Plattform für Künstliche Intelligenz, München.
Die MULTI Kühlsysteme GmbH
…ist Hersteller und Serviceanbieter von Industrie-Prozesskühlsystemen. Gemeinsam mit dem Partner Fraunhofer IWU wurde im Rahmen des Umsetzungsprojekts des Mittelstand-4.0-Kompetenzzentrums Chemnitz ein System entwickelt, welches auf Basis der Betriebsdaten Abweichungen vom Normalzustand detektiert und Ausfälle vorhersagt. So kann der optimale Zeitpunkt für die Wartung deutlich präziser bestimmt werden.
Technologie
Fähigkeit der KI: handeln, verstehen
KI-Modell: Neuronales Netz, Zeitreihenanalyse
Wertschöpfung
Phase: Produktion
Ziel der KI: Effizientere Wartung der Kühltürme
Ressourceneffizienz
Reduzierung von Ausfallzeiten der Kühltürme
Effizient gesteuerter Einsatz des Fachpersonals
Höhere Lebensdauer von Bauteilen
