cav - Prozesstechnik für die Chemieindustrie 04.2018

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cav ACHEMA PERSPEKTIVEN Die KI-Plattform von 5Analytics analysiert Anlagenwerte in Echtzeit und sagt zu erwartende Maschinenausfälle voraus. Die Ersatzteilbestellung und Wartungsmaßnahmen werden automatisch eingeleitet, bevor es zu einem Ausfall der Maschine kommt. Bild: 5Analytics Integration einer solchen IT-Lösung ist in nahezu alle gängigen Systemlandschaften möglich. Damit dies gelingt, begleitet 5Analytics als erfahrener Lösungsanbieter den kompletten Projektablauf von Beginn an und führt die Kunden dabei mit Transparenz und Sicherheit durch das Vorhaben. Predictive Maintenance zum Einsatz bringen Für die Implementierung müssen nur drei Arbeitsschritte durchgeführt werden. Zunächst erfolgt die Konzeptionsphase. Das beauftragende Industrieunternehmen bespricht sich mit dem Anbieter der KI-Software. Gemeinsam werden die Einsatzfelder der künstlichen Intelligenz erörtert und der Mehrwert für den Auftraggeber dargelegt. Predictive Maintenance wäre dabei eines der möglichen Einsatzgebiete der Software-Lösung. Dann werden das Nutzungskonzept und die für die Implementierung erforderlichen Arbeitsschritte dokumentiert, damit der Fortschritt vom Auftraggeber stets mitverfolgt werden kann. Die einzelnen Arbeitsschritte bleiben so immer nachvollziehbar. Als nächstes folgt die Entwicklungsphase. Damit die künstliche Intelligenz ihre Voraussagen treffen kann, muss sie zunächst mit Datensätzen versorgt werden. Alle Informationen und Daten, die für das Erreichen des gewünschten Projektziels hilfreich sind, werden dafür verwendet. Dazu gehören unter anderem auch historische Prozessparameter von Produktionsabläufen sowie Sensordaten der Maschinen. Der KI-Anbieter übernimmt die Bereinigung der Daten, sorgt für deren Vereinheitlichung und auch für die statistische Aufbereitung. Nun wird das KI-Modell erstellt. Dem Auftraggeber wird die Funktionsweise demonstriert und er kann sich von dem gewonnenen Mehrwert überzeugen. Gemeinsam überprüfen der Auftraggeber und das IT-Unternehmen die Ergebnisse und nehmen Anpassungen vor, sofern dies notwendig ist. Zuletzt erfolgt die Implementierungsphase. Sie beinhaltet die Definition der Schnittstellen für die Software, damit die Datenflüsse zustande kommen können. Realitätsnah ist nun zu erkennen, wie die finale Implementierung von Predictive Maintenance in die eigene Produktionsumgebung aussehen würde. Der konkrete Anwendungsfall ist sichtbar und ein Austausch bezüglich möglicher Erweiterungsschritte wird besprochen. Am Ende hat der Kunde in wenigen Schritten eine KI-Lösung für sich gewonnen, die ihm große Vorteile für die Produktion verschafft. Sehr viel Nutzen für die Industrie Die KI-Software von 5Analytics ist in der Lage, bis zu 95 % der maschinenbedingten Produktionsausfälle vorauszusagen. Die Vorteile, die aus der Predictive-Maintenance-Lösung resultieren, liegen auf der Hand: die Maschinen haben eine längere Lebensdauer, benötigte Ersatzteile werden rechtzeitig beschafft, finanzielle Ressourcen werden in bedeutend geringerem Maße für Reparaturen aufgewendet und Produktionsstopps werden verhindert. Hinzu kommt, dass durch die nicht eintretenden Produktionsstillstände keine Rückstände mehr verursacht werden. Dies alles trägt dazu bei, dass die Produktionskosten gesenkt werden. Eine Investition in künstliche Intelligenz amortisiert sich für Industrieunternehmen damit bereits sehr schnell. Es gibt aber noch weitere Einsatzmöglichkeiten von künstlicher Intelligenz im Industrieumfeld. Für die chemische Industrie von großer Bedeutung dürfte auch die sogenannte Active Process Control sein. Dahinter steckt die Optimierung von Produktions- und Verarbeitungsprozessen. Im Gegensatz zur Predictive Maintenance stehen hier die einzelnen Produktionsschritte im Vordergrund und nicht die Maschinen an sich. Anhand von statistischen Modellen ermittelt hier die künstliche Intelligenz Einflussfaktoren, die sich ungünstig auf die Produktion auswirken. Gleichzeitig werden optimale Prozesswerte bestimmt. Active Process Control arbeitet in Echtzeit und nimmt dementsprechend frei von Zeitverlusten die Anpassungen eigenständig vor. Mit diesen Anwendungsfällen dürfte für Unternehmen und Konzerne klar sein: Künstliche Intelligenz ist der neue Treiber für die Industrie 4.0. www.prozesstechnik-online.de Suchwort: cav04185analytics AUTOR: DR. SEBASTIAN KLENK Geschäftsführer, 5Analytics 14 cav 04-2018