Verringerung der Ausfallzeiten mit AI-Tools

Mehr als vier Monate langfuhren sechs ungewöhnliche Passagiere in den U-Bahn-Zügen von New York City. Ihre Aufgabe: Katastrophen in der U-Bahn zu verhindern. Von frühmorgens bis spätabends überwachten diese Fahrgäste unermüdlich jede Fahrt und erfassten Audio- und Vibrationsdaten im gesamten riesigen Schienennetz der Stadt.

Diese fleißigen Inspektoren waren keine Menschen, sondern Google Pixel-Smartphones. Sie waren an den Zügen der U-Bahnlinie A angebracht und speisten ihre Sensordaten in KI-Modelle ein, die proaktiv Mängel an den Schienen erkennen sollten. Herkömmliche manuelle Inspektionen des 665 Meilen langen Schienennetzes erwiesen sich als kostspielig, zeitaufwändig und nicht sehr effektiv. In diesem KI-gesteuerten Pilotprojekt identifizierten die Sensoren jedoch 92% der Defekte korrekt, die später von menschlichen Inspektoren manuell gefunden wurden.

Die U-Bahn-Experiment war ein voller Erfolg. Sie bietet einen überzeugenden Einblick, wie KI-gesteuerte vorausschauende Wartung eine Vielzahl von Branchen, darunter Versorgungsunternehmen, Transport und Fertigung, verändern kann. Ein kluger Einsatz von KI kann das Betriebsmanagement von der reaktiven Brandbekämpfung zur proaktiven Problemlösung verändern. Führungskräfte müssen jedoch die Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität, Integration und Unternehmenskultur überwinden, um die Vorteile zu nutzen.

Wo die traditionelle Wartung aus dem Ruder läuft

Instandhaltungskonzepte, die eine Vielzahl von Anlagen (z. B. Geräte und Infrastruktur) branchenübergreifend überwachen, sind in der Regel aus drei Hauptgründen unzureichend:

1. Ineffiziente Informationsquellen. Unternehmen verfügen oft nicht über die notwendigen Prozesse, Werkzeuge und geschultes Personal, um genaue, zeitnahe und relevante Informationen über den Zustand der Anlagen zu erfassen. Manuelle Dateneingabeverfahren führen zu unvollständigen, ungenauen oder unzuverlässigen Informationen. Dies erschwert die Vorhersage von Anlagenausfällen und führt zu kostspieligen ungeplanten Ausfallzeiten.

2. Vertrauen auf Stammeswissen. Instandhaltungsentscheidungen hängen oft stark von individueller Erfahrung und Intuition ab, was zu uneinheitlichen Ergebnissen führt. Wenn erfahrene Techniker "schlechte Tage" haben, leidet die Unternehmensleistung erheblich. Darüber hinaus ist dieses Fachwissen anfällig für den Verlust von Generationen, wenn die Babyboomer in den Ruhestand gehen und jahrzehntelanges, wichtiges Betriebswissen mit sich nehmen.

3. Herausforderungen, die zu Maßnahmen mit den Betreibern führen. Selbst wenn Erkenntnisse vorhanden sind, handeln die Mitarbeiter vor Ort nicht immer. Dies ist häufig auf Misstrauen in die Zuverlässigkeit der Signale oder auf eine mangelhafte Integration der Erkenntnisse in die täglichen Arbeitsabläufe zurückzuführen, was erhebliche Hindernisse für das Änderungsmanagement schaffen kann. Im Laufe der Zeit können die Mitarbeiter das Vertrauen in prädiktive Systeme verlieren, so dass sie zögern, die von der Technologie erkannten Probleme proaktiv anzugehen.

Warum Technologie dieses Problem heute lösen kann

Mehrere technologische Fortschritte haben die Voraussetzungen dafür geschaffen, diese Herausforderungen zu bewältigen und den Weg für eine breite Einführung der vorausschauenden Wartung zu ebnen.

1. Die explosionsartige Zunahme von Daten und IoT-Sensoren. Erschwingliche, eingebettete Sensoren sind heute Standard in vielen Anlagen, z. B. in Motorsteuergeräten und hochwertigen Geräten, die mit GPS-Trackern ausgestattet sind. In Verbindung mit kontinuierlichen Echtzeit-Datenströmen über 5G und Cloud-Konnektivität ermöglichen diese Sensoren den Zugang zu genauen Echtzeit-Zustandsindikatoren für Anlagen.

2. Fortschritte bei KI und Algorithmen. Modelle für maschinelles Lernen können Ausfälle zuverlässig vorhersagen, indem sie aus historischen Daten lernen und sich an veränderte Umgebungsbedingungen anpassen. KI ist nicht auf strukturierte Sensordaten beschränkt, sondern kann auch unstrukturierte Daten wie Bilder, Videos und Audiodaten hervorragend verarbeiten. So können beispielsweise Videobilder von Kameras an Bord von Autos oder Zügen einen reichhaltigen realen Kontext liefern, der der KI hilft siehe Dinge, die die Leistung des Algorithmus erheblich verbessern.

3. Integration in Arbeitsabläufe. Moderne Hardware- und Software-Tools lassen sich heute problemlos über APIs und Datenpipelines integrieren, wodurch der Bedarf an manuellen Eingriffen minimiert wird. Durch diese Integration kann sichergestellt werden, dass prädiktive Erkenntnisse direkt in die täglichen Betriebsabläufe einfließen. So können beispielsweise genaue Vorhersagen automatisierte Wartungsaufträge auslösen, die durch das System fließen, damit der Mensch eingreifen kann. Der Einsatz von KI zur Minimierung von Fehlalarmen und zur Erläuterung von Vorhersagen stärkt das Vertrauen der Betreiber in die Algorithmen und fördert die Akzeptanz.

KI-gesteuerte vorausschauende Wartung in Aktion

Sehen wir uns zwei Beispiele aus der Praxis an, die zeigen, dass die vorausschauende Wartung bereits Realität ist.

BMW hält Förderbänder am Laufen

Problem: Das BMW-Fahrzeugwerk in Regensburg hatte mit kritischen Herausforderungen zu kämpfen: Fehler im Fördersystem führten zu häufigen und kostspieligen Stillständen der Montagelinie. Diese Unterbrechungen wirkten sich auf die Produktionszeitpläne aus, erhöhten die Betriebskosten und beeinträchtigten die Gesamtproduktivität und Rentabilität.

Herangehensweise: BMW hat ein KI-gesteuertes System zur vorausschauenden Wartung das vorhandene Sensordaten von Förderkomponenten nutzte. Dieses System analysierte kontinuierlich Echtzeit-Datenströme auf subtile Anomalien, wie unerwartete Schwankungen im Stromverbrauch oder abnormale Bewegungen, die auf potenzielle Ausfälle hindeuten.

Lösung und Vorteile: Das prädiktive System generierte rechtzeitig Warnmeldungen und ermöglichte es den Teams, potenzielle Fehler proaktiv zu behandeln und lange Ausfallzeiten zu vermeiden. Durch diesen Eingriff konnten jährlich über 500 Minuten Unterbrechung vermieden werden, was eine reibungslose Produktion und die rechtzeitige Auslieferung der Fahrzeuge sicherstellte. Die messbaren Vorteile des Pilotprojekts veranlassten BMW dazu, diesen Ansatz in allen Werken weltweit zu standardisieren und so die Zuverlässigkeit und betriebliche Effizienz zu verbessern.

Shell verbessert die Raffinerie-Prozesse

Problem: Die Shell-Raffinerie in Pernis, eine der größten in Europa, war mit Risiken durch ungeplante Ausfallzeiten konfrontiert. Solche Unterbrechungen in der niederländischen Anlage erhöhten nicht nur die Reparatur- und Wartungskosten, sondern gefährdeten auch die Rentabilität und die Betriebskontinuität.

Herangehensweise: Shell hat mit C3 AI zusammengearbeitet, um eine umfassende Plattform für vorausschauende Wartung. Dieses hochentwickelte System überwachte kontinuierlich mehr als 10.000 kritische Raffinerieanlagen und analysierte wöchentlich etwa 20 Milliarden Datenpunkte, um Fehlfunktionen der Anlagen mit außergewöhnlicher Genauigkeit vorherzusagen.

Lösung und Vorteile: Die KI-Plattform erkannte erfolgreich zwei drohende und kritische Anlagenausfälle lange im Voraus, was es Shell ermöglichte, vorbeugende Wartungsmaßnahmen zu ergreifen und so kostspielige Ausfallzeiten und Reparaturen zu vermeiden. Dieser proaktive Ansatz führte zu geschätzten Einsparungen in Höhe von etwa $2 Millionen und zu einer erheblich verbesserten Betriebssicherheit. Shell hat eine solide langfristige Asset-Management-Strategie entwickelt, die in vielen seiner Raffinerien weltweit eingeführt wurde.

Was schiefgehen könnte: Es geht nicht nur um KI

Trotz der vielversprechenden Möglichkeiten, die der Einsatz von KI-Tools für die vorausschauende Wartung bietet, sehen sich Führungskräfte, die sie einsetzen möchten, mit mehreren potenziellen Hindernissen konfrontiert. Drei zentrale Herausforderungen erfordern besondere Aufmerksamkeit.

1. Probleme mit der Datenqualität. Hochwertige Daten sind die Grundlage für eine vorausschauende Wartung. Schlechte Datenqualität ist häufig auf manuelle Eingabefehler, inkonsistente Datenerfassungspraktiken und unzureichende Datenverwaltungsprozesse zurückzuführen. Ohne qualitativ hochwertige Daten scheitern selbst die ausgefeiltesten KI-Modelle, was das klassische Axiom "Garbage in, garbage out" verdeutlicht. Die Datenqualität ist eine der größten Herausforderungen, mit denen KI-Projekte in allen Branchen konfrontiert sind, und muss von den Verantwortlichen viel stärker berücksichtigt werden.

Empfehlungen: Automatisieren Sie die Datenerfassung wo immer möglich, um menschliche Fehler zu vermeiden. Prüfen Sie die erfassten Daten regelmäßig auf ihre Genauigkeit und Verwendbarkeit. Um sicherzustellen, dass die Daten tatsächlich von Menschen genutzt werden, die ihre Qualität beurteilen können, sollten sie in operative Entscheidungen einfließen. Auf diese Weise werden Sie auf potenzielle Probleme mit der Datenqualität aufmerksam gemacht und können bereits in der Phase der Datenerfassung Korrekturmaßnahmen ergreifen.

2. Herausforderungen der Integration. Selbst präzise KI-Vorhersagen können ins Leere laufen, wenn sie nicht gut in bestehende Arbeitsabläufe integriert sind. So muss beispielsweise ein Großteil der Altsoftware erst noch auf moderne Datenaustauschschnittstellen umgerüstet werden. Darüber hinaus werden KI-Implementierungen in Unternehmen oft isoliert und ohne funktionsübergreifende Verantwortung durchgeführt. Wenn solche Initiativen als IT-Projekte behandelt werden, sind sie von Anfang an zum Scheitern verurteilt.

Empfehlungen: Entwicklung prädiktiver Systeme für die direkte Kommunikation mit Instandhaltungssystemen und deren Integration in den täglichen Betriebsablauf. Modernisieren Sie ältere Software und implementieren Sie robuste APIs und Automatisierungstools, um Lücken zwischen Erkenntnissen und Ausführung zu schließen. Sicherstellen, dass die operativen Führungskräfte zusammen mit dem IT-Team die Verantwortung für das Engagement übernehmen.

3. Kultureller Widerstand. Mitarbeiter haben oft Angst vor KI, weil sie sich Sorgen um die Sicherheit ihres Arbeitsplatzes machen oder den Fähigkeiten der neuen Technologie misstrauen. Dieser Widerstand verlangsamt die Einführung und schränkt die Wirksamkeit von Initiativen zur vorausschauenden Wartung ein.

Empfehlungen: Binden Sie Ihre Mitarbeiter frühzeitig ein, um ihnen die Angst vor der Technologie zu nehmen. Erkennen Sie an, dass bestimmte Aufgaben zwar automatisiert werden, es aber auch zahlreiche Möglichkeiten der Zusammenarbeit gibt. So könnte KI beispielsweise Geräteprobleme frühzeitig erkennen und die Techniker bei der Problemdiagnose unterstützen, während Menschen die Korrekturen validieren und umsetzen. Beziehen Sie die Belegschaft aktiv in KI-Pilotprojekte ein und legen Sie Wert auf Schulungen, um die Technologiekompetenz der Mitarbeiter zu verbessern und die Akzeptanz zu fördern.

Totale Automatisierung ist nicht das Ziel

Wie können Führungskräfte mit der vorausschauenden Wartung beginnen? Sie sollten damit beginnen, datenreiche Bereiche mit hohen geschäftlichen Auswirkungen zu identifizieren, in denen sie vorausschauende Wartungsinitiativen testen können. Der Start mit gezielten, umsetzbaren Projekten führt zu schnellen Erfolgen und einer klareren Demonstration des Werts, was den Weg für eine breitere Implementierung und langfristige Übernahme ebnet.

Denken Sie daran, dass das Ziel der vorausschauenden Wartung nicht die vollständige Automatisierung ist. Es geht darum, die Ausfallzeiten von Anlagen durch optimierte Überwachungsmaßnahmen zu reduzieren. Die Ergänzung von Wartungsabläufen durch automatisierte Echtzeit-Überwachung, unterstützt durch menschliche Überprüfung und rechtzeitige Maßnahmen vor Ort, erfordert die Zusammenarbeit von Maschinen und Menschen.

Um das Vertrauen in die Teams zu stärken und die Sichtbarkeit von Initiativen zu verbessern, müssen Führungskräfte schnelle Erfolge auf dem Weg dorthin feiern. Unternehmen, die diesen proaktiven, kooperativen Ansatz verfolgen, können Ausfallzeiten und Betriebskosten erheblich reduzieren und sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil verschaffen.