Die Wartungsstrategie ist für den Geschäftserfolg entscheidend. Dabei bewährt sich die KI-gestützte Predictive Maintenance in einem 5G-Campusnetz vor allem dann, wenn viele mobile Anlagenteile in großen Arealen im Einsatz sind.

Die zeitliche Planung von Wartung, Reparatur und Austausch von Maschinen und Fahrzeugen stellt eine bedeutende Herausforderung für viele Unternehmen dar. Vor allem unerwartete Defekte können Prozesse beeinträchtigen, Lieferketten unterbrechen und hohe Reparaturkosten verursachen.

Was ist KI-gestützte Predictive Maintenance? 

KI-gestützte Predictive Maintenance ist ein Ansatz, der künstliche Intelligenz nutzt, um zukünftige Probleme oder Ausfälle in Fahrzeugen, Maschinen und Systemen vorherzusagen, bevor sie tatsächlich auftreten. 

Dank dieser vorausschauenden Wartung können Unternehmen mit Hilfe von statistischen und Machine Learning Modellen den Wartungsbedarf von Geräten, Fahrzeugen, Maschinen und Anlagen frühzeitig erkennen. Und damit Ausfallzeiten minimieren, Produktlebenszyklen verlängern und Betriebskosten senken. Auch lassen sich Reparaturen effizienter durchführen, indem etwa die passenden Ersatzteile automatisch bestellt werden.  

 Hier bietet sich der Einsatz von Predictive Maintenance an:  

  • Frühzeitige Erkennung und Vorhersage von Anomalien im Betriebsablauf 
  • Produktionsmaschinen können rechtzeitig gewartet und kostenintensive Ausfälle verhindert werden 
  • Mobile Anwendungen möglich, um Ausfälle von Fahrzeugen oder anderen Moving Assets frühzeitig zu vermeiden 
  • Predictive Maintenance ist ein wesentlicher Bestandteil, um den Betrieb kritischer Infrastrukturen (KRITIS) sicherzustellen 
  • Überwachung dedizierter Sensoren für verschiedene Anlagentypen:
    Optische Sensoren, Schall-, Temperatur- & Erschütterungssensoren 

Vorausschauende Vorteile auf einen Blick 

  • Minimierung von Ausfallzeiten: Durch die frühzeitige Erkennung von Defekten oder Wartungsbedarf können unerwartete Ausfallzeiten von Maschinen und Anlagen minimiert werden. 
  • Vereinfachte Wartung: Mittels statistischer Analysen lassen sich Einflussfaktoren auf das Versagen von Maschinen und Bauteilen identifizieren. 
  • Wartungszeitpunkt-Empfehlung: Durch Bestimmung des optimalen Zeitpunkts für Wartungsarbeiten werden Effizienz und Produktivität maximiert. 
  • Reduzierte Reparaturkosten: Da Fahrzeuge, Maschinen und Anlagen regelmäßig gewartet werden, bevor sie ausfallen, können teure Reparaturen vermieden werden. 
  • Längere Lebensdauer: Die vorausschauende Wartung ermöglicht eine erhöhte Lebensdauer der relevanten Assets, da sich Verschleißerscheinungen frühzeitig beheben lassen. 

Vernetzung und intelligente Sensorik als Grundlage

Durch die zunehmende Vernetzung von Fahrzeugen und Maschinen hat sich Predictive Maintenance zu einem zentralen Anwendungsfall des Internet of Things (IoT) entwickelt. Dabei bildet intelligente Sensorik die Erfassungsgrundlage, um Betriebsdaten mit vergangenen Ausfällen und Defekten zu verknüpfen und durch mathematische Modelle und Algorithmen Zusammenhänge zu erkennen. Anschließend ist es möglich, zukünftige Ausfälle mithilfe der aktuellen verfügbaren Daten und Messwerte vorherzusagen.

Durch das Machine Learning wird dieser Analyseprozess trainiert, automatisiert und immer weiter optimiert. Somit handelt es sich bei der KI-gestützten Predictive Maintenance um ein dynamisches System, das mit zunehmender Datenauswertung immer bessere Ergebnisse erzielt.

Wie 5G die Sensorik in großen Arealen unterstützt

Mit Sensoren, die Betriebsdaten sammeln und zur Analyse weiterleiten, können Unternehmen die vorausschauende Wartung zu ihrem Vorteil nutzen. Dabei bieten vor allem 5G-Campusnetze die Voraussetzungen, die es für eine KI-gestützte Predictive Maintenance braucht. 

Sensorik mit 5G

  • Schnellere Datenübertragung: Hohe Bandbreiten mit bis zu 10 Gbit/sek ermöglichen eine schnellere Erfassung, Übertragung und Analyse von Sensordaten nahezu in Echtzeit. 
  • Höhere Verbindungsqualität: Um eine kontinuierliche Überwachung und Datenanalyse zu gewährleisten, bieten 5G-Netze eine stabilere und zuverlässige  Verbindung. 
  • Mehr Geräte: 5G ermöglicht eine Geräteanzahl von 1 Mio./km2, was vor allem für Umgebungen wichtig ist, in denen eine hohe Zahl von Sensoren und Geräten miteinander verbunden sind. 
  • Geringere Latenz: Die Latenzzeit ist in 5G-Netzen deutlich geringer, was Echtzeitanwendungen und eine schnelle Reaktionen auf erkannte Anomalien oder mögliche Maschinenausfälle ermöglicht. 
  • Große Reichweite: Mit einer Reichweite von bis zu 20 km eignet sich 5G hervorragend, um die Sensorik in großen Arealen zu vernetzen. 

Wer vorausschauend wartet, wartet weniger 

Sie merken: Dank KI-gestützter Predictive Maintenance lassen sich Wartungsarbeiten besser planen, Ausfallzeiten reduzieren, Kosten senken und die Lebensdauer  von Assets verlängern. Dabei können 5G-Campusnetze als vernetzende Grundlage dienen, um von vielen Wartungs-Vorteilen und auch weiteren Use Cases wie etwa dem Connected Worker zu profiitieren.

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