Predictive Maintenance Systems verwenden Algorithmen des maschinellen Lernens, um Geräteausfälle zu prognostizieren, bevor sie auftreten. Dieser Ansatz hilft Industrien, Ausfallzeiten und Wartungskosten zu reduzieren, indem sie rechtzeitige Eingriffe ermöglichen. Die folgende Fallstudie veranschaulicht den Entwicklungsprozess eines solchen Systems in einer Fertigungsumgebung.

Projektübersicht

Ziel war die Schaffung eines Systems, das Sensordaten von Maschinen analysieren kann, um mögliche Ausfälle vorherzusagen. Das Projekt umfasste Datenerfassung, Modellschulung, Bereitstellung und laufende Überwachung, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Datenerhebung und -aufbereitung

Die Sensordaten wurden über einen Zeitraum von sechs Monaten von verschiedenen Maschinen gesammelt, die Daten umfassten Temperatur, Vibration, Druck und Betriebsstunden. Die Datenreinigung umfasste die Beseitigung von Anomalien und das Füllen fehlender Werte zur Vorbereitung der Analyse.

Modellentwicklung

Machine-Learning-Modelle wie Random Forest und Support Vector Machines wurden in historischen Daten geschult. Funktionen wurden entwickelt, um die Vorhersagekraft zu verbessern. Die Modelle wurden mit Kreuzvalidierungstechniken validiert, um Überanpassungen zu verhindern.

Umsetzung und Ergebnisse

Das leistungsstärkste Modell wurde über eine API in das Fertigungssystem integriert. Es lieferte Echtzeitvorhersagen, die Wartungsteams auf mögliche Ausfälle aufmerksam machten. Die Implementierung führte zu einer Reduzierung der ungeplanten Ausfallzeiten um 20% und niedrigeren Wartungskosten.