Gezielter KI-Einsatz in Instandhaltung und Asset Management realisiert Nachhaltigkeitspotenziale
Der Druck auf Unternehmen, Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit zu vereinen, wird größer. In Zeiten hoher Energiekosten und engmaschiger Regulierung im Bereich Umwelt und Nachhaltigkeit, werden Prozesseffizienz und Ressourcenschonung immer wichtiger, um im harten Wettbewerb bestehen zu können. Künstliche Intelligenz bietet gerade in der Instandhaltung neue Möglichkeiten zur Produktivitätsverbesserung von Maschinen und Anlagen durch die Minimierung von Anlagenstillständen und eine optimale Anlagensteuerung. Ansatzpunkte sind zum Beispiel die vorbeugende Instandhaltung mit KI-gestützter Zustandsüberwachung und eine Anlagenfahrweise, die sich an Nachhaltigkeitsparametern orientiert, deren Einhaltung kontinuierlich von der KI überwacht wird und die auch das Nachsteuern übernimmt.
Das Asset Management wiederum bietet Einsatzfelder für die KI bei der Modernisierung von Anlagen und der bei der Neuanlagenplanung. Die KI unterstützt hier unter anderem durch den Einsatz eines digitalen Zwillings komplexe „Repair-or-Replace“-Entscheidungen, assistiert bei der Berechnung von Lebenszykluskosten und hilft insbesondere dabei, eine Reihe verschiedener Szenarien zu simulieren und durchzurechnen. Auf diese Weise bekommen Unternehmen die komplexen Themen Wirtschaftlichkeit und Nachhaltigkeit in den Griff und können ihre Produktionssysteme nach beiden Gesichtspunkten optimieren.
KI ergänzt bewährte Methoden der Wertorientierten Instandhaltung
Bild 1: Handlungsschwerpunkte und Hebel, um versteckte Nachhaltigkeitspotenziale durch gezielten KI-Einsatz in Instandhaltung und Asset Management zu realisieren.
Mit KI die Zukunft voraussagen: KI-unterstützte Algorithmen zur Ermittlung des Verschleißes und zur Revisionsplanung
Eine typische Aufgabe der vorbeugenden Instandhaltung ist es, aus einer großen Fülle von Daten, nützliche Prognosen zu gewinnen. Ein Beispiel ist die Erstellung einer belastbaren Prognose des Verschleißes für eine kritische Anlagenkomponente. Das geschieht durch die KI-gestützte Modellierung mithilfe von Advanced Analytics und den Einsatz lernender Systeme mit dynamischen Algorithmen, um Anomalien und Probleme zu erkennen. So verlängert sich die Lebensdauer von kritischen Komponenten und Eingriffe können für den optimalen Zeitpunkt geplant werden, um Produktionsausfälle zu vermeiden.
KI-basiertes Monitoring System
Bild 2: Handlungsschwerpunkte und Hebel, um verstecktes Nachhaltigkeitspotenzial durch gezielten KI-Einsatz in der Instandhaltung und Asset Management zu realisieren.
Durch bessere Kenntnisse über den technischen Zustand der kritischen Anlagen, können gezieltere Vorhersagen über potenzielle Anlagenzustände und die damit verbundenen Risiken und erforderlichen Revisionen getroffen werden. Mit KI-Tools wie einem Large Language Model ist ein echter Dialog mit der Anlage möglich. Dadurch lassen sich Anlagenzustände leichter analysieren und die richtigen Maßnahmen rechtzeitig einleiten.
Auf dieser verbesserten Informationsbasis können verschiedene Faktoren, die für die Nachhaltigkeit entscheidend sind, optimal kombiniert werden, z. B.
- Häufigkeit und Intervalle von Stillständen
- Optimale Dauer und Zeitpunkt der Stillstandzeit
- Sequenzen beim Shut-Down und Start-Up der Teilanlagen
- Erforderliche Anlagenerneuerung oder Neuanlagen
- Synergien oder Konflikte der zu produzierende Produkte
Dieser Planungsansatz ermöglicht es, die Ressourcen optimal zu nutzen, Ausfallzeiten zu minimieren und gleichzeitig die umfassenderen Nachhaltigkeitsfaktoren zu berücksichtigen.
KI und digitale Zwillinge: Optimierung der Anlagenfahrweise durch Festlegung der optimaler, nachhaltiger Prozessparameter
Digitale Zwillinge sind eine virtuelle Darstellung der realen Maschinen und Anlagen eines Produktionssystems. Digitale Zwillinge liefern eine Echtzeit-Simulation der Anlagenfahrweise und ermöglichen es, verschiedene Betriebsmodi und -szenarien zu testen, bevor sie in der Produktion umgesetzt werden. Die KI ist dabei so leistungsfähig, dass das Verhalten von Anlagen, Maschinen und einzelnen Komponenten unter verschiedenen Rahmenbedingungen und mit unterschiedlichen Nachhaltigkeitsvorgaben getestet werden kann.
Die KI-gestützte Entscheidungsfindung nutzt die Daten aus der Simulation, um Handlungsempfehlungen abzuleiten und die optimalen Prozessparameter zu ermitteln. Diese Parameter dienen zur optimalen Anlagensteuerung, indem sie für unterschiedliche Produktionsanforderungen und Anlagenzustände Zielwerte vorgeben.
Ein Kernthema der nachhaltigen Anlagenfahrweise ist die Optimierung des Energieverbrauchs: KI-gesteuerte Plattformen zur Energieverbrauchsanalyse managen den Energieverbrauch unternehmensweit. Sie prognostizieren den Energieverbrauch und die notwendige Energieabnahme und definieren Zeitfenster für den optimalen Anlagenbetrieb unter den Gesichtspunkten Nachhaltigkeit, Anlagenverfügbarkeit und Anlageneffizienz. So erreichen sie ein Optimum aus Produktivität und CO2-Emissionen.
KI-gestützte Anlagenerneuerung erhöht die Nachhaltigkeit des Asset Portfolios
Beim Management des Anlagenbestands und bei der Entscheidung, ob alternde Anlagen gewartet oder ersetzt werden sollen, muss eine Vielzahl von Faktoren berücksichtigt werden: Neben technischen Gesichtspunkten ist es dabei die zentrale Herausforderung, das Anlagenportfolio wirtschaftlich und nachhaltig zu managen.
KI-gestützte Systeme modellieren dabei den Anlagenbetrieb und ermöglichen datenbasierte Entscheidungsfindung, die eine Vielzahl von Parametern berücksichtigt. Eine Anlagenzustandsbewertung, die auch auf Digitale Zwillinge zurückgreift, gelangt zur wirtschaftlichsten und nachhaltigsten Gesamtlösung.
Digitale Zwillinge simulieren die Betriebslebensdauer von Anlagen, indem sie auf historischen Sensordaten und realen Verschleißmodellen basieren. KI-gestützte Entscheidungsmodelle nutzen diese Simulationen, um zu berechnen, wann eine Anlage wirtschaftlich instandgehalten werden kann oder ersetzt werden sollte.
KI schafft eine neue Qualität der Transparenz
Der Einsatz von KI schafft eine neue Qualität von Transparenz für die die Industrielle Produktion durch die Quantität und Qualität der verarbeiteten Informationen, gesteigerte Analysefähigkeit, die Zuverlässigkeit der zur Verfügung stehenden Ergebnisse und nicht zuletzt durch die Schnelligkeit, mit der Unternehmen auf diese Resultate überall und jederzeit zurückgreifen können.
Diese Transparenz versetzt Unternehmen in die Lage, bessere Entscheidungen zu treffen und dabei Gesichtspunkte wie Wirtschaftlichkeit, Nachhaltigkeit und strategische Perspektiven der Unternehmensentwicklung zu berücksichtigen. ConMoto unterstützt Sie dabei, die KI-Tools einzusetzen, mit denen Ihr Unternehmen Zukunftsziele definiert und erreicht. Sprechen Sie uns an!
