Web-Hosting in der Cloud war gestern, große Datenmengen mit Hilfe von Mustern und Gesetzmäßigkeiten vorausschauend zu analysieren, ist heute: „Machine Learning“-Algorithmen ermöglichen die Maschine zu reparieren, bevor sie ungeplant ausfällt.
Temperaturverlauf, Druck, Drehzahl und vieles mehr: Daten von Anlagen werden mittlerweile en masse erhoben. Die daraus resultierenden großen Datenmengen lassen aber nur selten probate Schlüsse zu. Was fehlt sind analytische Modelle: Hier kommen die „Machine Learning“ -Algorithmen ins Spiel. Insbesondere in Kombination mit auftretenden Störmeldungen können mit deren Hilfe Muster und Gesetzmäßigkeiten in Betriebsdaten identifiziert werden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit einen Ausfall erzeugen. Heißt übersetzt: Die „Machine Learning“-Verfahren erkennen Muster in Daten, verallgemeinern diese und wenden sie auf neue Daten an. „Machine Learning“-Services ermöglichen damit, die Maschine zu reparieren, bevor sie ungeplant ausfällt. Die Algorithmen ähneln dabei durchaus dem menschlichen Gehirn: Je öfter entsprechende Gesetzmäßigkeiten eintreten, die in weiterer Folge zu Ausfällen führen, desto eher können diese erkannt werden.
Korrelation der Betriebsdaten entscheidend
„Machine Learning“ – als Schlüsseltechnologie von künstlicher Intelligenz – ist damit der Kern von „Predicitive Maintenance“. Denn: Erst durch die Echtzeit-Analyse der Korrelation von unterschiedlichsten Betriebsdaten, können künftige Entwicklungen mit einer entsprechenden Eintrittswahrscheinlichkeit prognostiziert werden. Entscheidend: Damit „Machine Learning“ eine vorausschauende Instandhaltung ermöglicht, muss sie in die Geschäftsprozesse integriert werden.
Nutzungsdaten als Basis für „Pay-by-use“-Modelle
Der praktische Nutzen einer Lösung wie dieser ist weitreichend: Anlagenbauer könnten etwa Anlagen aus der Ferne überwachen, Diagnosen stellen und mögliche Ausfälle prädiktiv vorhersagen. Anstelle des klassischen Verkaufs rückt dadurch die Verwendung der Anlagen in den Mittelpunkt – abgebildet durch monatliche Grundgebühren bzw. einer wesentlich reduzierten Einstiegshürde für den Käufer.
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