KI Wartungs- und Reparaturbedarf: Instandhaltung mit künstlicher Intelligenz

KI für Wartungs- und Reparaturoptimierung – Mit KI Tools minimieren Sie Ausfallzeiten und maximieren die Langlebigkeit Ihrer Anlagen durch KI-basierte Vorhersagen von Wartungs- und Reparaturbedarf. Schon heute liefert KI Technologie Tools, um Anomalien zu erkennen und automatisierte Wartungspläne zu erstellen. Sie wollen mehr über den KI-Einsatz lernen? Aktuelles zum Thema finden Sie in unserem KI Immobilien Blog und im Artikel Immobilien KI.

KI zur Diagnose und Fehlerbehebung

Künstliche Intelligenz (KI) verändert das Gebäudemanagement und den gesamten Wartungs- und Reparaturbedarf. Das zeigen auch KI Beispiele Made in Germany, wie die Zusammenarbeit zwischen dem Neusser Bauverein und Paul Tech AG. Mit KI auf 245 Heizungsanlagen wurden in einem Jahr ganze 860 Tonnen CO₂ eingespart! Weniger Verschleiß = weniger Materialkosten + weniger Energiekosten.

Was kommt durch KI im Wartungsmanagement?

  • Vorhersage von Wartungs- und Reparaturbedarf durch Analyse von Betriebsdaten
  • Automatisierte Planung von Wartungsarbeiten zur Minimierung von Ausfallzeiten
  • Erkennung von Anomalien in Gebäudesystemen zur Vermeidung größerer Schäden
  • Integration mit IoT-Geräten für präzise Überwachung und Diagnostik
  • Selbstlernende Systeme, die Wartungspläne basierend auf historischen Daten optimieren

Werfen wir einen Blick auf das, was aktuell und in naher Zukunft mit KI möglich ist!

Instandhaltung mit KI-gestützter Vorhersageanalyse

Grundlage ist der C3 AI Reliability Summit.

Die wichtigsten Inhalte zum KI Wartungsmanagement finden Sie unter dem Vortragsvideo!

Worum geht es im Vortrag?

Richard Blake, Digital Product Manager bei Shell Projects & Technology sprach auf dem ersten C3 AI Reliability Summit in Düsseldorf, Deutschland, statt.  Damit Sie erst ein wenig Hintergrundwissen haben, hier die Facts:

  • Start: 2017, Fokus auf prädiktive Wartung in der Öl- und Gasindustrie.
  • Problem: Skalierung von Wartungsaufgaben für hunderttausende Ausrüstungen.
  • Lösung: Einsatz von statistischer Modellierung und KI.
  • Datenherausforderung: Von 2 Ventilen zu Millionen Datenpunkten.
  • Ergebnisse: Verbesserte Anlagenverfügbarkeit, Vermeidung ungeplanter Ausfälle.
  • Ansatz: Problemidentifikation, Skalierung, Integration in Geschäftsprozesse, Partnerschaften.
  • Verbreitung: Globale Implementierung mit zentralisiertem System.
  • Zukunft: Expansion und kontinuierliche Verbesserung.

Ich möchte Ihnen die wichtigsten Aspekte der 30+ Minuten Vortrag kurz zusammenfassen.

Vortrag zusammengefasst

In einer Ära, in der Effizienz und Nachhaltigkeit an vorderster Front der industriellen Agenda stehen, spielt die Instandhaltung eine entscheidende Rolle. Der Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Wartung und Reparatur markiert einen Wendepunkt, der nicht nur die Betriebseffizienz steigert, sondern auch die Lebensdauer von Maschinen verlängert und gleichzeitig die Umweltbelastung minimiert.

KI-gestützte Vorhersageanalyse

Eines der mächtigsten Werkzeuge im Arsenal der KI-gestützten Instandhaltung ist die Vorhersageanalyse.

Durch die Auswertung von Daten aus Sensoren und anderen Quellen lernt die KI, Muster und Anomalien zu erkennen, die auf potenzielle Probleme oder Ausfälle hindeuten. Dies ermöglicht es Unternehmen, von einer reaktiven zu einer proaktiven Wartungsstrategie überzugehen, bei der Probleme behoben werden können, bevor sie zu Ausfällen oder gar zu Betriebsunterbrechungen führen.

Optimierung des Wartungsplans

KI-Systeme können komplexe Daten analysieren, um den optimalen Zeitpunkt für Wartungsarbeiten zu bestimmen. Dies verhindert unnötige Wartungen, die bei traditionellen, zeitbasierten Strategien häufig vorkommen. Stattdessen ermöglicht es eine bedarfsgerechte Wartung, die Ressourcen spart und gleichzeitig sicherstellt, dass jede Maschine im besten Zustand bleibt.

Automatisierte Fehlerdiagnose

Ein weiterer bedeutender Vorteil der KI in der Instandhaltung ist die Fähigkeit zur automatisierten Fehlerdiagnose. KI-Systeme können eine große Bandbreite an Daten in Echtzeit analysieren, um die Ursache eines Problems schnell und genau zu identifizieren. Dies reduziert die Zeit, die für die Fehlersuche benötigt wird, und ermöglicht eine schnellere Behebung des Problems.

Langlebigkeit und Nachhaltigkeit

Durch präzisere Wartung und Reparatur trägt KI direkt zur Verlängerung der Lebensdauer von Maschinen und Anlagen bei. Dies bedeutet nicht nur weniger Abfall durch den Ersatz von Teilen oder Maschinen, sondern auch eine erhebliche Verringerung der Umweltbelastung. Zudem führen effizientere Maschinen und Anlagen zu einem geringeren Energieverbrauch, was die Nachhaltigkeitsziele von Unternehmen unterstützt.

KI auf der Baustelle

Nicht nur die Wartung steht vor großen Veränderungen durch den Einsatz von KI, schon im Bau wird sich vieles ändern. Denn auch die Bauindustrie steht vor einem technologischen Umbruch. Autonome Maschinen und KI-gesteuerte Roboter rücken ins Zentrum des Geschehens und transformieren Baustellen weltweit. Heute werfen wir einen Blick auf die “State of the art” Technologien (was ist heute schon möglich?), die diese Veränderungen antreiben. Von autonomen Baumaschinen bis hin zu intelligenten Baufahrzeugen.

So funktioniert KI im Wartungsmanagement

Dieses Beispiel zeigt, wie maschinelles Lernen für vorausschauende Wartung verwendet wird. Wenn es Sie interessiert: Sensoren messen die Vibration eines Elektromotors. Durch wiederholte Messungen entsteht ein Modell für den normalen Betrieb. Abweichungen von diesem Muster deuten auf Probleme hin. Maschinelles Lernen identifiziert diese Abweichungen und warnt vor Wartungsbedarf.

Übertragen in die Immobilienwelt, könnte dies ihr Gebäude sein, Sensoren sind in verschiedenen Elementen wie Heizung, Wärmepumpe, allgemeine Temperaturmesser. KI filtert alle Daten in Echtzeit und optimiert ihr Energiemanagement. Zu sehen auch im Beispiel der „einfachen“ Klimaanlage (oben).

So funktioniert „KI“ als Vorhersage

Schauen wir uns das Beispiel der Motoren an:

  1. Installierte Vibrationssensoren an Elektromotor
  2. Messwerte von Sensoren zu verschiedenen Zeitpunkten erfassen
  3. Wiederholte Messungen für zusätzliche Datenpunkte
  4. Modellbildung für normale Vibrationswerte des Motors
  5. Abweichende Werte deuten auf Wartungsbedarf hin
  6. Nutzung einfacher maschineller Lernverfahren für prädiktive Wartung

Schauen wir uns noch ein paar Beispiele an, KI im Praxistest.

Praxis Beispiele: KI in Heizanlagen

Hier noch 2 Beispiele aus der Praxis.

  1. KI Heizungsanlage
  2. KI im HKL-Gerät (Klimaanlage)

KI Heizungsanlage: Automatisierung und Optimierung

KI zur Reduzierung von CO₂-Emissionen und das Made in Germany! Die Kennzahlen haben mich beeindruckt, das müssen Sie gesehen haben, wenn Sie sich für KI & Immobilien, spezieller KI & Energieeffizienz interessieren. PS: CO₂-Emissionen sparen ist gut für die Umwelt und gut für den Geldbeutel, für Eigentümer, Investoren, Immobilien GmbHs & AGs gleichermaßen. Dieses Praxisbeispiel aus Neuss zeigt, wie mit KI in nur einem Jahr 860 Tonnen CO₂ eingespart wurden, bei „nur“ 245 Heizungsanlagen.

KI im HKL-Gerät (Klimaanlage)

Einfache Beispiele sagen oft mehr als tausend Worte. Ein Gerät, das besonders im Kontext von Energieverschwendung steht, sind Klimaanlagen. Vom Energiemanagement, bis zur KI zur Diagnose und Fehlerbehebung, hier zeigen wir, wir auch alltägliche Geräte in Gebäuden durch KI verbessert werden.

Immobilien KI 2024

Kleine praktische KI Tools für den Alltag wie ChatGPT und große Game Changer wie Gebäudemanagement, mit neuer Energieeffizienz. Lernen Sie hier mehr über die Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz für Ihr Immobiliengeschäft:

Photo: Poca Wander Stock / shutterstock.com

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