Menu
Technologie und Maschinenbau

Wird Produktionssicherheit zum Service-Paket?

Die Produktion steht still, der Produktionsleiter flucht. Und das vollkommen umsonst. Dabei sollte im Jahr 2020 doch alles anders kommen - dank Predictive Maintenance und neuesten Algorithmen. 2016 hatten 66% der leitenden Angestellten angegeben, bereits durch Maschinenbruch geschädigt worden zu sein. Ihnen sollte doch eigentlich geholfen werden!

06.03.2017

Präventive und vorausschauende Wartungsarbeiten werden in der Industrie 4.0 zentral und von intelligenten Algorithmen gesteuert. Ein Experte entdeckt einen drohenden Ausfall mit einer Wahrscheinlichkeit von knapp über 40%. Dank Machine Learning verspricht Predictive Maintenance eine höhere Erfolgswahrscheinlichkeit. Die Herausforderung liegt für die Programmierer in der Natur der Sache: Algorithmen lernen zuerst von historischen Daten und werden auf diese konditioniert. Nur ein Bruchteil der Datenhistorie ist unmittelbar relevant für die Vorhersage von Fehlern. Neben der Qualität des historischen Datensatzes ist auch die Bestimmung von heutigen und zukünftigen Indikatoren für drohende Ausfälle (z.B. Vibrationsprofile) und die steigenden Datenvielfalt durch mehr und unterschiedliche Sensoren eine Herausforderung. Zu schnell ändern sich Produkte und Produktionstechnologien. 

Einen Einblick in die Qualität der Arbeit der Algorithmen liefert der Softwareanbieter CGnal. Sein Machine-Learning-Algorithmus ist in der Lage, 60 Prozent der Fehler in Steuerungseinheiten von Krankenhäusern zu erkennen – die restlichen Störfälle werden nicht erkannt. Zudem schlägt das System in fünf Prozent der Fälle Fehlalarm. Sogenannte „falsche Alarme“ und „Verpasser“ sind wichtige Gütekriterien. Jeder Einsatz, ob zu spät oder ungerechtfertigt kostet Geld. Die Grafik unten zeigt warum selbst hohe Genauigkeiten zum Problem werden können. In der Vision der Industrie 4.0 werden Evaluierungen auch nacheinander geschaltet. Somit steigt die Gefahr für Falschmeldungen. Wenn Maschinen vernetzt sind und voneinander lernen,  muss nicht nur entscheiden werden wie sie lernen, sondern auch von wem – also von welcher Maschine – und vor allem was.



Die Dezentralisierung und  Individualisierung der Produktion erschwert die Allgemeingültigkeit von Algorithmen und somit die Arbeit von Machine-Learning-Experten. Ein Heilsbringer am Horizont könnte ein typischer Software-Trend sein, der nun auch Machine Learning umfasst: Eine höhere und damit leichter zugängliche Programmiersprache erleichtert den Zugang für einen immer breiteren Kreis in Industrieunternehmen. Die Gefahr: Selbst Experten bewegen sich bei der KI in einem Grenzgebiet. Wenn Unternehmen nun selber nachjustieren wollen oder müssen, so drohen „falsche Alarme“ und „Verpasser“. Das Beispiel Google Flu hat gezeigt, dass ein Machine-Learning-Algorithmus von Experten zwar am Anfang funktionieren kann, aber seinen Prognosegüte auch leicht wieder verliert sobald sich das Umfeld wandelt. 

Industrie 4.0 funktioniert nicht ohne Machine Learning. Dennoch sind einige Fragen zu stellen – wie kann die Qualität der Vorhersagen gesichert werden, wenn sich Technologien und Wertschöpfung wandeln? Was passiert, wenn Machine Learning Wissen demokratisiert wird? Greifen Maschinenbruchversicherungen auch dann, wenn Algorithmen verändert wurden? Oder federn Versicherungen neuer Anbieter die Ausfälle ab? Gibt es somit Produktionssicherheit und -Qualität as a Service statt Predictive Maintenance?

Weitere News

Zukunfts-Tagebuch

Gedankenspiel zur Digitalisierung

Kai Janneks neue Zukunftskolumne.

27.05.2017
Weiter lesen
brand eins

Machen wir noch Fortschritte?

Karlheinz Steinmüller kommt in der brand eins zur Wort.

27.05.2017
Weiter lesen
Technologie & Maschinenbau

Künstliche Intelligenz als Entdecker und Entwickler

Neue Anwendungen für die KI. 

27.05.2017
Weiter lesen
Finanzen

Digitale Sozialwährung in Barcelona

Viele Städte führen Regionalwährungen ein. 

27.05.2017
Weiter lesen
Technologie

Immersive Exosuits mit textilen Muskelfasern

Der nächste Schritt zum Cyborg.

27.05.2017
Weiter lesen

Daniel Bonin steht Ihnen bei Fragen gerne zur Verfügung.

Daniel Bonin kontaktieren

Newsletter

News von Z_punkt regelmäßig in Ihrem Postfach. Jetzt abonnieren.

Ok