KIOekoSys

KI Ökosystem für Predictive Maintenance in der Elektronikproduktion

Steckbrief

Im Rahmen des vorliegenden Forschungsprojekts wird ein Künstliche Intelligenz (KI) basiertes Ökosystem für vorausschauende (Predictive) und präskriptive (Prescriptive) Wartungsprozesse (Maintenance) in der Elektronikfertigung untersucht. Das primäre Ziel besteht darin, durch optimierte Wartungszyklen ungeplante Ausfallzeiten signifikant zu reduzieren und Wartungsarbeiten nur dann durchzuführen, wenn diese tatsächlich erforderlich sind.

Im Zuge dessen wird ein standardisierter Integrationsansatz für Maschinen und IT-Systeme erarbeitet. Das angestrebte Ergebnis ist die Entwicklung und Implementierung eines KI-Systems, das mit intelligenten, modularen Algorithmen ausgestattet ist und sowohl für Anlagenhersteller als auch -betreiber von Nutzen ist.

Eine wesentliche Prämisse dieses Forschungsprojekts ist die Fähigkeit, die Produktionsumgebung auch bei Veränderungen im KI-Ökosystem präzise abbilden zu können. Hierzu werden sogenannte Data Rooms für die Teilnehmer des Ökosystems eingerichtet, welche die sichere Speicherung privater Daten gewährleisten.

Problem

Lösungsansatz & Nutzen

Basierend auf historischen Daten und Erfahrungswerten erfolgt die Wartung von Produktionsanlagen derzeit in festgelegten Intervallen. Eine detaillierte Analyse und Vergleich der tatsächlich erforderlichen Ausfallzeiten mit den planmäßig durchgeführten Stillstandszeiten zeigt jedoch eine Diskrepanz: Würden die Wartungsintervalle näher an die tatsächlichen Verschleißgrenzen angepasst, könnten die Gesamtausfallzeiten reduziert werden. Dies würde bedeuten, dass die derzeit praktizierten Wartungsintervalle eine ineffiziente Nutzung der Produktionsanlagen verursachen, da sie öfter stillstehen, als dies aufgrund von tatsächlichem Verschleiß und der Notwendigkeit von Wartungsarbeiten erforderlich wäre.

Das vorgeschlagene KI-Ökosystem zielt darauf ab, diese Ausfallzeiten erheblich zu reduzieren. Durch den Einsatz von Predictive Maintenance wird eine Wartung erst dann durchgeführt, wenn die KI auf Basis der gesammelten Daten einen bevorstehenden Defekt vorhersagt. Dies führt zu einer signifikanten Verringerung ungeplanter Unterbrechungen und optimiert somit den Produktionsprozess.

Ergänzend dazu, implementiert das KI-Ökosystem auch die Methodik der Prescriptive Maintenance. Diese geht über die prädiktive Instandhaltung hinaus und analysiert den optimalen Zeitpunkt für Wartungsmaßnahmen aus einer betriebswirtschaftlichen Perspektive. Diese präskriptive Analyse ermöglicht es, Wartungsinterventionen auf einen Zeitpunkt zu planen, der den geringsten Einfluss auf die Produktionsleistung hat und gleichzeitig die Kosten für ungeplante Ausfallzeiten minimiert. Dieses Verfahren kann somit einen erheblichen Beitrag zur Optimierung der Betriebsplanung leisten.