KI-gestützte vorausschauende Instandhaltung für Industrieanlagen Schulung

Einführung in die vorausschauende Instandhaltung

• Was ist vorausschauende Instandhaltung?
• Reaktiver, präventiver und vorausschauender Ansatz im Vergleich
• Realer ROI und Fallstudien aus der Industrie

Datenerfassung und -vorbereitung

• Sensoren, IoT und Protokollierung von Daten in industriellen Umgebungen
• Bereinigung und Strukturierung von Daten zur Analyse
• Zeitreihendaten und Beschriftung von Ausfällen

Maschinelles Lernen für die vorausschauende Instandhaltung

• Überblick über Modelle des maschinellen Lernens (Regression, Klassifikation, Anomalieerkennung)
• Auswahl des richtigen Modells für die Vorhersage von Anlagenausfällen
• Modelltraining, Validierung und Leistungskennzahlen

Aufbau des prädiktiven Arbeitsablaufs

• Durchgängige Pipeline: Dateneingabe, Analyse und Warnungen
• Nutzung von Cloud-Plattformen oder Edge Computing für Echtzeitanalysen
• Integration in bestehende CMMS- oder ERP-Systeme

Modellierung von Ausfallmodi und Gesundheitsindizes

• Vorhersage spezifischer Ausfallmodi
• Berechnung der verbleibenden Nutzdauer (RUL)
• Entwicklung von Dashboards für den Anlagenzustand

Visualisierung und Alarmierungssysteme

• Visualisierung von Vorhersagen und Trends
• Festlegung von Schwellwerten und Erstellung von Warnungen
• Gestaltung handlungsorientierter Erkenntnisse für Bediener

Best Practices und Risikomanagement

• Überwindung von Problemen bei der Datenqualität
• Ethik und Erklärbarkeit in industriellen KI-Systemen
• Change Management und Akzeptanz in Teams

Zusammenfassung und nächste Schritte