KI-gestützte Instandhaltung Wie generative KI prädiktive und präventive Instandhaltungsstrategien befördern soll

Anbieter zum Thema

Siemens AG

HARTER GmbH

Schneider Electric GmbH

Siemens erweitert seinen Industrial Copilot mit einem neuen, mit generativer KI-gestütztem Angebot für die Instandhaltung. Reparatur und Prävention bis hin zur Vorhersage und Optimierung sollen künftig unterstützt werden.

Der Siemens Industrial Copilot, ein generativer KI-basierter Assistent, soll Kunden helfen entlang der gesamten Wertschöpfungskette – von Design und Planung über Engineering, Betrieb bis hin zu Serviceleistungen – ihre Arbeit effektiver zu gestalten. Der generative KI-gestützte Assistent ermöglicht es beispielsweise Ingenieurteams Code für speicherprogrammierbare Steuerungen in ihrer Muttersprache zu generieren, was SCL-Codegenerierung um bis zu 60 Prozent beschleunigen könne, und gleichzeitig Fehler minimiere. Dies wiederum verkürze die Entwicklungszeit und steigere langfristig die Qualität und Produktivität.

Siemens entwickelt eine komplette Suite von Copiloten nach industriellem Standard für die Fertigungs- und Prozessindustrie. Damit will der Konzern sein Industrial Copilot-Angebot stärken. Betreiber sollen so ihre Instandhaltungsstrategien von traditionellen Wartungsansätzen hin zu einem intelligenten, datengesteuerten Ansatz weiter entwickeln können. Um dies zu erreichen, wird Senseye Predictive Maintenance auf Microsoft Azure um zwei Angebote erweitert:

• Einstiegspaket: Diese Lösung bietet einen barrierefreien und kostengünstigen Einstieg in die vorausschauende Instandhaltung, indem sie KI-gesteuerte Reparaturanleitung mit grundlegenden vorausschauenden Fähigkeiten kombiniert. Es hilft Unternehmen, vom reaktiven zum zustandsbasierten Wartungsmanagement überzugehen, indem es eine begrenzte Konnektivität für die Erfassung von Sensordaten und die Echtzeitüberwachung des Zustands bietet. Mit KI-unterstützter Fehlerbehebung und minimalen Infrastrukturanforderungen können Unternehmen Ausfallzeiten reduzieren, die Effizienz der Instandhaltung verbessern und die Grundlage für eine vollständige prädiktive Instandhaltung legen.

• Skalierungspaket: Entwickelt für Unternehmen, die ihre Instandhaltungsstrategie vollständig transformieren möchten, integriert dieses Paket Senseye Predictive Maintenance mit der vollen Funktionalität des Maintenance Copilot. Es ermöglicht Kunden, Ausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten, die Betriebszeit zu maximieren und die Kosten mit KI-gesteuerten Erkenntnissen zu senken. Mit unternehmensweiter Skalierbarkeit, automatisierter Diagnose und nachhaltigen Geschäftsergebnissen hilft diese Lösung Unternehmen, über die traditionelle Instandhaltung hinauszugehen, die Abläufe an mehreren Standorten zu optimieren und gleichzeitig die langfristige Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit zu unterstützen.

Das neue Angebot soll den gesamten Instandhaltungszyklus abdecken – von der reaktiven Reparatur bis hin zu prädiktiven und präventiven Strategien – unter Nutzung von durch generative KI gewonnenen Erkenntnissen, um die Entscheidungsfindung und Effizienz in industriellen Umgebungen zu verbessern.

Da die Industrie zunehmend nach Wegen sucht, um die Zuverlässigkeit ihrer Maschinen und Anlagen zu verbessern und die Kosten zu senken, entwickeln sich Wartungsarbeiten von reaktiven zu proaktiven Ansätzen. Traditionelle Wartungsstrategien führen oft zu kostspieligen Ausfallzeiten und Ineffizienzen. Siemens begegnet dieser Herausforderung, indem es KI-gestützte Wartungslösungen in Senseye Predictive Maintenance integriert, die Unternehmen dabei unterstützen, die Leistung ihrer Anlagen zu optimieren und die Betriebszeit zu maximieren. Die Verbindung von generativer KI und vorausschauender Wartung ermöglicht es Unternehmen, Echtzeitdaten und fortschrittliche Analysen zu nutzen, um zeitnahe Interventionen und strategische Planung sicherzustellen. Die ersten Pilotanwendungsfälle haben, laut Siemens, gezeigt, dass der Siemens Industrial Copilot im Durchschnitt 25 Prozent der reaktiven Wartungszeit einspart.

(ID:50376125)