Industrie 4.0
Industrieunternehmen kommen immer weniger an Automatisierung und Künstlicher Intelligenz vorbei. In diesem Umfeld ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) ein bekannter Anwendungsfall: Mittels Datenanalyse ist es möglich, Probleme an Maschinen vorherzusagen, bevor sie den Betrieb ernsthaft gefährden. Die Prescriptive Maintenance geht noch einen Schritt weiter.
3. Mai 2019
|
Lesedauer: ca. 6 Min.
Bild: © TPHeinz/pixabay.com
Hier sieht das System Probleme nicht nur voraus, sondern liefert die Lösung gleich mit. All dies geschieht automatisiert. Mit anderen Worten: Das System identifiziert ein in Zukunft auftretendes Problem, wie eine Störung an einer Maschine, und gibt dann selbstständig die passenden Maßnahmen an, wie das Problem zu beheben ist. Es ist auch denkbar, dass die Lösung automatisch angestoßen wird.
Dadurch ist die Wahrscheinlichkeit, das Problem schnell in den Griff zu bekommen, deutlich höher. Schließlich weiß der Servicetechniker nicht nur, dass künftig ein Problem auftreten wird. Er weiß auch, wie er dieses lösen kann. So haben Unternehmen die Chance, jederzeit einen reibungslosen Betrieb herzustellen.
Damit Unternehmen die Prescriptive Maintenance umsetzen können, benötigen sie vor allem eines: Daten. Und zwar eine ganze Menge. Diese Daten müssen automatisch und in Echtzeit gesammelt, ausgewertet und visualisiert werden. Dies gelingt mit dem Einsatz von Künstlicher Intelligenz.
Auf der diesjährigen Hannover Messe Industrie (HMI) präsentierte HPE das Thema Prescriptive Maintenance auf seinem Stand. Die Redaktion von CANCOM.info war live vor Ort – und hat dort Volkhardt Bregulla (VP Global Sales, Manufacturing, Automotive and IoT) zum Interview getroffen. Im obigen Videointerview geht Bregulla auf den Unterschied zwischen Predictive und Prescriptive Maintenance ein. Dafür verwendet er das Beispiel einer Pumpe. Weiterhin führt er aus, wieso Video Analytics im Rahmen der Automatisierung in Zukunft eine maßgebliche Rolle spielen wird.
Video: © CANCOM/vimeo.com
