Erhöhung der Betriebszeit durch prädiktive Wartung

wattx hat sich zum Ziel gesetzt, die Ausfallzeiten von Maschinen zur Herstellung von schnelllebigen Konsumgütern (FMCGs) zu reduzieren, indem moderne Sensorlösungen mit KI-gestützter vorbeugender Wartung kombiniert werden.

Die Herausforderung

Das Projekt zielt darauf ab, die Ausfallzeiten von Maschinen zur Herstellung von schnelllebigen Konsumgütern (FMCGs) - wie Shampoos, Toilettenpapier oder Erfrischungsgetränken, um nur einige zu nennen - durch den Einsatz moderner Sensorlösungen in Kombination mit der vorausschauenden Wartung durch KI zu reduzieren.

Die Projektidee entstand während eines Hackathons, der von einem Industriepartner veranstaltet wurde, der uns auf die unglaublich hohe Anzahl von Ausfallzeiten aufmerksam machte, die typischerweise im Bereich der FMCGs auftreten. Unsere eigenen Untersuchungen bestätigten nicht nur, dass sich die Ausfallzeiten der Maschinen im Durchschnitt auf erstaunliche 25-40% der gesamten Produktionszeit summieren, sondern stellten auch fest, dass ein großer Teil davon verhindert werden konnte.

Reduzierung vermeidbarer Ausfallzeiten durch vorbeugende Wartung

Fertigungsmaschinen laufen in der Regel mit einer bestimmten Betriebseffizienz, die üblicherweise in Prozent ausgedrückt wird. Eine Maschine, die mit 70 % Effizienz läuft, kann beispielsweise 30 % der Ausfallzeit haben. Während einer solchen Ausfallzeit werden keine Artikel produziert.

Ein gewisses Maß an Ausfallzeit ist an sich normal und zu erwarten, da Maschinen regelmäßig gewartet oder kalibriert werden müssen. Es gibt jedoch auch Ausfallzeiten, die durch Maschinenstörungen verursacht werden, die wiederum die Produktionsqualität beeinträchtigen, die Produktion vollständig zum Stillstand bringen oder sogar zu dauerhaften Schäden an den Maschinen führen können. Die meisten dieser Fehlfunktionen können von der Maschine selbst erkannt werden, die dann anhält und einen Bediener benachrichtigt; erst wenn ein solches Problem gelöst ist, kann die Produktion wie geplant wieder aufgenommen werden.

Diejenigen Störungen, die nicht automatisch erkannt werden können, erfordern eine ständige menschliche Überwachung. Die Überwachung ist in der Regel teuer, fehleranfällig, führt zu einer höheren Latenzzeit und kann daher zu einer erheblichen Verringerung der Produktionsqualität führen.

Unser Ansatz

Wir erkennen nicht nur die von der Maschine übersehenen Fehler, sondern wir machen auch Vorhersagen über die bevorstehenden Fehler, geben klare Handlungsempfehlungen und reduzieren so die Ausfallzeiten.

Zunächst werden die Fehlerberichte, die von der Steuerung jeder Maschine erzeugt werden, analysiert und mit den Beobachtungen und Aufzeichnungen der jeweiligen Maschinenbediener gepaart. Anschließend werden durch eine gründliche Analyse der Fehlerdaten Fehler-Hot-Spots identifiziert und spezifische Sensoren (wie z.B. Schwingungssensoren etc.) an diesen Hot-Spots angebracht.

Die Software korreliert dann die Sensordaten mit den Fehlfunktionen der Maschine, um ein Modell des Maschinenverhaltens zu erstellen. Das fertig aufgebaute Modell wird verwendet, um Fehlfunktionen zu erkennen, bevor sie sich auf den Produktionsprozess auswirken können. Schließlich sendet die Software eine Warnung an den Benutzer, bevor eine Verringerung der Prozessqualität auftreten kann.

Das Ergebnis

Falls Sie sich über dieses Projekt unterhalten wollen, wenden Sie sich bitte an julius@wattx.io

Unser Softwaremodell basiert auf tiefgehenden Lernalgorithmen, die sich anhand von Sensordaten und Fehlerberichten selbstständig erlernen. Folglich erfordert die Schulung unserer Modelle nur wenig manuelle Zeit von Maschinenbedienern oder Ingenieuren. Darüber hinaus sind wir durch die Verwendung von Tiefenlernen in der Lage, kurz- und langfristige Muster zu erkennen, die für das menschliche Auge normalerweise nicht erkennbar sind, und unsere Modelle sind robust gegenüber Rauschen und können daher mit Daten umgehen, die von kostengünstigen Sensoren erfasst wurden. Diese Vorteile ermöglichen es uns, ein Fehlererkennungssystem zu entwickeln, das äußerst kosteneffizient und effektiv ist.

Wir sind derzeit auf der Suche nach Pilotkunden. Wenn Ihnen das Problem also bekannt vorkommt – wir würden uns gerne mit Ihnen unterhalten!

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