Rotating Equipment Day Wo Theorie zur Praxis wird

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Für Pumpen, Verdichter und Gleitringdichtungen gilt: Wer bereits heute in Datenqualität, Energieeffizienz und KI-Kompetenz investiert, verschafft sich einen klaren Wettbewerbsvorteil. Wie das im Detail funktioniert, ohne den Praxisbezug aus den Augen zu verlieren, zeigen die Vortragenden auf dem diesjährigen Rotating Equipment Day.

Digitalisierung und KI-gesteuerte Wartungsstrategien sollen die Instandhaltung rotierender Maschinen grundlegend verändern. Intelligente Sensorik, große Datenmengen und KI-gestützte Analysetools versprechen oder wecken zumindest die Erwartung, dass der Maschinenpark zuverlässiger und resilienter wird. Dies setzt allerdings voraus, dass man weiß, wie es geht. Wie lässt sich der Einsatz von Large Language Models wie ChatGPT, Gemini oder Copilot direkt in der Störungssuche an Pumpen, Verdichtern und weiterem Rotating Equipment nutzen? Eine Antwort darauf liefert das Unternehmen Kriwan in seinem Vortrag über den digitalen „Pumpendetektiv“, der Erfahrungswissen zugänglicher macht, aber auch neue rechtliche Fragen etwa zu Haftung und Datennutzung aufwirft.

Schon längst kein neuer Trend mehr: Predictive Maintenance gilt als eine der Schlüsseltechnologien, um ungeplante Stillstände zu reduzieren und Wartungsressourcen gezielter einzusetzen. Anstatt starrer Wartungsintervalle oder reaktiver Reparaturen nach einem Ausfall werden dafür Zustandsdaten kontinuierlich erfasst und mit Trendanalysen und maschinellem Lernen ausgewertet, um Schäden frühzeitig zu erkennen. Wie das in der Praxis funktioniert, zeigen die Messtechnik-Experten von Wika in ihrem Vortrag. Dabei wird deutlich, dass eine alleinige Vibrationsüberwachung längst nicht mehr ausreicht – Vielmehr liegt die Lösung in einem ganzheitlichen, multiphysikalischen Ansatz. Dafür werden in einem IIoT-Ökosystem Vibrationsdaten mit weiteren Prozessparametern wie Druck und Temperatur zu einem digitalen Zwilling verknüpft. Dadurch entsteht ein „Application Anomaly Score“, der Fehlalarme reduziert und die Zustandsbewertung gerade in Brownfield-Anlagen mithilfe von Edge- und Cloud-KI deutlich präzisiert.