Steigerung der Betriebsleistung durch Anomalieerkennung und Predictive Maintenance
Wir entwickelten ein Modell für unseren Kunden, um Ausfallzeiten von Maschinen zu minimieren und die Produktionseffizienz zu steigern. Die frühzeitige Anomalieerkennung führt zu vorausschauender Wartung, was Kosten spart und ungeplante Ausfallzeiten reduziert.
Herausforderung
Unser Kunde stand vor der Herausforderung häufiger ungeplanter Maschinenausfälle, die zu erheblichen Produktionsunterbrechungen und hohen Kosten führten. Die Risiken beinhalteten Produktionsverluste, erhöhte Wartungskosten und potenziellen Rufschaden durch Lieferverzögerungen. Eine Lösung war notwendig, um die Produktionskontinuität zu gewährleisten und Wartungskosten zu optimieren.
Ansatz
Wir entwickelten ein Vorhersagemodell zur frühzeitigen Anomalieerkennung. Dafür verwendeten wir fortschrittliche Datenanalytik und Machine Learning, um Muster und Anomalien in den Maschinendaten zu identifizieren. Die Lösung wurde in das bestehende Monitoring-System des Kunden integriert und offline getestet, um künstlich erzeugte Anomalien zu erkennen. Zudem erfolgte eine automatische Erfassung, Speicherung und Klassifizierung der erkannten Anomalien.
Ergebnis
Das entwickelte Modell zur Anomalieerkennung zeigte eine nahezu Echtzeit-Fähigkeit und wurde erfolgreich in Live-Tests validiert. Durch die Implementierung konnten geplante Wartungsarbeiten effizienter durchgeführt und ungeplante Ausfallzeiten signifikant reduziert werden. Der Kunde profitierte von einer gesteigerten Produktionseffizienz und erheblichen Kostenersparnissen.
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