Laut dem Siemens-Bericht „Readiness for PdM“ verzeichnen Anlagen, die mit computergestützten Wartungsmanagementsystemen (CMMS) ausgestattet sind, eine Reduzierung der Ausfallkosten um 28 % im Vergleich zu Anlagen ohne CMMS. Die Datenaufbereitung und -bereinigung sind wichtige, aber auch herausfordernde Aspekte bei der Integration von KI und maschinellem Lernen in PdM. Die Sicherstellung qualitativ hochwertiger Daten ist für genaue Vorhersagemodelle unerlässlich. Dazu gehört die Bereinigung der Daten, um Fehler, Ausreißer, Duplikate oder fehlende Werte zu entfernen. Darüber hinaus können unvollständige oder inkonsistente Daten zu falschen Vorhersagen führen. Genaue Daten sind der Eckpfeiler einer zuverlässigen vorausschauenden Wartung, da ungenaue Daten die Algorithmen in die Irre führen und zu fehlerhaften Wartungsplänen führen können. Des Weiteren ist es häufig notwendig, Daten umzuwandeln, zu normalisieren oder zu standardisieren, um sie an die gewählten Methoden und Werkzeuge anzupassen. Dies umfasst unter anderem die Kodierung kategorischer Variablen, die Skalierung numerischer Variablen sowie die Anwendung von Feature-Engineering-Techniken.

Wie Services von Drittanbietern den Prozess erleichtern Investitionssicherheit

Drittanbieter ermöglichen einen sicheren und zuverlässigen Weg in die Digitalisierung, auch für Maschinen mit älteren Steuerungen. Sie können einen reibungslosen Übergang zu Zukunftstechnologien gewährleisten, Investitionen schützen und das mit technologischen Upgrades verbundene Risiko verringern. Plattformen wie Siemens Insights Hub bieten erweiterte Lern-, Erkennungs- und Verbesserungsfunktionen. Diese Services ermöglichen tiefere Einblicke in den Maschinenbetrieb, was zu einer besseren Entscheidungsfindung und einer höheren Produktivität führt. Wenn Anlagen nicht nur mit dem Unternehmensnetzwerk, sondern auch mit dem Internet verbunden werden, kann dies sicher unter Beibehaltung einer physischen Trennung der Netzwerke erreicht werden. Diese Trennung stellt sicher, dass sensible Daten vor potenziellen Cyberbedrohungen geschützt bleiben.

Service mit hoher Datensicherheit

Für die Integration von Produktions- und übergeordneten Netzwerken über ein Gateway empfiehlt Siemens Brownfield Connectivity. Dieser Service ermöglicht das Erfassen und eine kontrollierte Übertragung von Maschinendaten sowohl von Siemens- und Fremdsteuerungen als auch von Automatisierungstechnik. Zu den wichtigsten Merkmalen gehören:

• eine umfassende Beratung für eine schnelle Integration und den laufenden Betrieb
• eine Datenerfassung aus einer Vielzahl von Quellen
• die kontrollierte Übertragung von Daten an übergeordnete Systeme

Volle Datentransparenz

Brownfield Connectivity Services sind ideal, um Daten von vorhandenen oder älteren Maschinen zur Optimierung der Produktion zu nutzen. Sie stellen eine Verbindung zwischen Produktionsnetzwerken und übergeordneten Systemen her und ermöglichen so eine standardisierte Daten­erfassung und -übertragung. Ein kontinuierlicher Beratungs-, Implementierungs- und Aktualisierungssupport gewährleistet zudem einen nahtlosen Datentransfer im gesamten Betrieb.

Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, die eine umfassende Analyse ermöglichen
• ein kontinuierlicher Support und Updates, um einen reibungslosen Betrieb und Datenfluss zu gewährleisten
• die Nutzung von Daten älterer Maschinen, um die Produktionseffizienz zu steigern und Ausfallzeiten zu reduzieren

Services wie Brownfield Connectivity von Siemens bieten eine umfassende Lösung für die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, die für den Erfolg von PdM-Initiativen ­entscheidend ist.

Autorin:

   Emily Johnson, Content Marketing Lead, Senseye Predictive Maintenance, Siemens