Das Instandhalten von Maschinen und Geräten ist für viele Unternehmen ein großer Budgetposten. Gerade komplexe, miteinander verwobene Produktionsprozesse stellen die Beteiligten vor Herausforderungen. Bisher orientierte sich das Takten der Wartungsprozesse häufig an starren Vorgaben wie Zeitraum oder Laufleistung. Wurden diese Vorgaben erreicht, rückte das Serviceteam an. Dies führte zu unnötigen Wartungen, beispielsweise bei Maschinen, die weiterhin fehlerfrei funktioniert hätten. Vermeidbare Stillstände mit all ihren Konsequenzen sind die Folge. KI-Anwendungen eröffnen dagegen die Möglichkeit, den individuellen Bedarf einer Maschine zu prognostizieren und alle Schritte darauf abzustimmen.

Auch bei Predictive Maintenance spielt die Fähigkeit von KI-Systemen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, die entscheidende Rolle. Sensoren erfassen relevante Betriebsparameter wie Schwingungen, Temperatur oder Druck. Die Expertinnen und Experten trainieren mit Unterstützung der Domänenexperten und Anwender Machine-Learning-Verfahren darauf, in dieser Datengrundlage die Kombinationen aus Faktoren zu erkennen, die auf baldige Betriebsprobleme schließen lassen. Übersteigt die Prognose einen definierten Schwellenwert, weist das System auf den Wartungsbedarf hin oder stößt entsprechende Prozesse automatisch an. KI-Anwendungen haben den Vorteil, dass sie beliebig viele Faktoren miteinander in Kombination setzen und darin Muster erkennen können. So kommen sie zu fundierten Prognosen.

Die Vorteile dieser datenbasierten, bedarfsgerechten Wartung liegen auf der Hand: Sie reduziert Stillstandzeiten, sorgt für eine bessere Auslastung von Werkstätten und Servicetechnikern und spart – gegenüber routinemäßigen oder zeitbasierten Abläufen – Kosten.