In der Predictive Maintenance werden KI-Agenten genutzt, um die Wartung und Überwachung von industriellen Anlagen zu optimieren. Dies geschieht hauptsächlich durch drei Schlüsselprozesse:
Datenakquise und -verarbeitung: KI-Agenten sammeln kontinuierlich Daten von verschiedenen Sensoren und Systemen, die auf die physischen und betrieblichen Zustände der Maschinen hinweisen. Dazu gehören Schwingungsdaten, Temperaturmessungen, Energieverbrauch und weitere Betriebsparameter. Diese Daten werden vorverarbeitet, um Rauschen zu reduzieren und relevante Merkmale zu extrahieren.
Mustererkennung und Modellbildung: Die KI verwendet Techniken des maschinellen Lernens (ML), insbesondere überwachte und unüberwachte Lernmethoden, um aus diesen Daten Muster zu erkennen. Anhand von historischen Daten, in denen bekannte Maschinenausfälle und deren Vorzeichen dokumentiert sind, trainiert der KI-Agent Modelle, um den aktuellen Zustand einer Maschine zu bewerten. Durch Methoden wie Regression, Klassifikation oder Anomalieerkennung lernt der KI-Agent, frühzeitige Warnsignale für potenzielle Ausfälle oder Wartungsbedarf zu identifizieren.
Vorhersage und Entscheidungsfindung: Basierend auf den erkannten Mustern und dem trainierten Modell kann der KI-Agent Vorhersagen über den zukünftigen Zustand und Wartungsbedarf der Maschinen treffen. Diese Vorhersagen ermöglichen es den Wartungsteams, proaktiv zu handeln, anstatt auf Ausfälle zu reagieren. Die KI kann dabei auch Empfehlungen für optimale Wartungsintervalle und -verfahren liefern, um die Betriebseffizienz zu maximieren und Ausfallrisiken zu minimieren.
Zusätzlich integrieren fortschrittliche KI-Systeme in der Predictive Maintenance oft auch Feedbackschleifen, bei denen die Ergebnisse der durchgeführten Wartungsmaßnahmen zur kontinuierlichen Verbesserung der Vorhersagemodelle beitragen. Dies führt zu einer ständigen Optimierung und Anpassung an sich verändernde Betriebsbedingungen und Maschinenzustände.