Apr. 29, 2025

Wie KI-gestützte vorausschauende Wartung eines der größten Probleme der Fertigung löst 

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Sarah Halbrehder-Ströhler

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In der heutigen komplexen und schnelllebigen Fertigungslandschaft sind ungeplante Ausfallzeiten branchenübergreifend ein kritisches Problem – von der Elektronik- und Maschinenindustrie bis hin zur Lebensmittelverarbeitung und Konsumgüterindustrie. Trotz fortschrittlicher Maschinen und Automatisierung kämpfen viele Hersteller immer noch mit Geräteausfällen, die die Produktion stoppen, Lieferpläne stören und die Kosten erhöhen. 

Der traditionelle Ansatz der reaktiven oder zeitbasierten Instandhaltung kann den Anforderungen der modernen, datenintensiven Fertigung einfach nicht gerecht werden. Doch eine Lösung bringt die Wende: KI-gesteuerte vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). 

Die Herausforderungen der Fertigungsindustrie: Ausfallzeiten, Störungen und steigende Kosten 

Hersteller stehen heute vor einer enormen Belastung durch betriebliche Belastungen: 

• Alternde Anlagen und komplexe Maschinen erfordern zunehmend spezialisierte Wartung. 

• Eingeschränkte Transparenz der Maschinenleistung, insbesondere bei weitläufigen Produktionslinien. 

• Verzögerungen in der Lieferkette, die ungeplante Ausfallzeiten noch kostspieliger machen. 

• Steigende Energie- und Rohstoffkosten setzen die Rentabilität unter Druck. 

Zusammengenommen führen diese Probleme zu einem Szenario, in dem jeder unerwartete Ausfall nicht nur das Geschäftsergebnis beeinträchtigt, sondern auch die operative Belastbarkeit und das Kundenvertrauen untergräbt. 

Die Lösung: Prädiktive Wartung dank KI und Datentransparenz  

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, unternehmen moderne Hersteller mutige Schritte: Sie setzen in ihren Betrieben KI-gestützte vorausschauende Wartung ein, indem sie eine vollständig integrierte, datengesteuerte Lösung implementieren, die die Funktionsweise von Überwachung, Wartung und Produktionsanlagenüberwachung verändert. 

So kann die Transformation erfolgen: 

Sensorgesteuerte Überwachung 

Industrielle IoT-Sensoren werden an wichtigen Anlagen benötigt, um Parameter wie Temperatur, Vibration, Druck und Stromverbrauch kontinuierlich zu erfassen. 

KI- und Machine-Learning-Algorithmen 

Fortschrittliche Modelle analysieren Sensordaten, um subtile Muster und Anomalien zu erkennen, die auf potenzielle Ausfälle hinweisen – oft Tage oder Wochen vor einem typischen Ausfall. 

Softwaredefinierte Fertigung (SDM) 

Durch die Umstellung auf einen softwaredefinierten Fertigungsansatz erreichen Hersteller vollständige Datentransparenz in ihren Betrieben. Maschinendaten in Echtzeit sind zentralisiert, zugänglich und verwertbar – das ermöglicht bessere Entscheidungen auf allen Ebenen. 

Predictive-Maintenance-Workflows 

Wartungsteams erhalten Warnmeldungen und Einblicke, die präzise und proaktive Eingriffe ermöglichen. Anstatt zu viel zu warten oder zu spät zu reagieren, können sie die Planung optimieren und kostspielige Produktionsunterbrechungen vermeiden. 

Das Ergebnis:

Diese KI-gestützte Transformation kann zu erheblichen Betriebsgewinnen führen, von bis zu:  

40 % weniger Anlagenausfällen
25 % höhere Produktionseffizienz 
~30 % Kosteneinsparungen bei Wartung und Betrieb
10 % weniger Materialabfall 
20 % Energieeinsparungen durch optimierte Maschinennutzung  

Warum es funktioniert: Von reaktiver zu intelligenter Fertigung 

Predictive Maintenance ist nicht nur ein neues Tool – es ist ein strategischer Wegbereiter für Hersteller, die wettbewerbsfähig, widerstandsfähig und nachhaltig bleiben wollen. Durch die Kombination von Echtzeitdaten mit intelligenten Algorithmen ermöglicht es Unternehmen: 

Ob in der Automobil-, Maschinenbau-, Elektronik-, Lebensmittel- und Getränke– oder Pharmabranche – die Vorteile liegen auf der Hand: KI-gestützte Abläufe bedeuten mehr Betriebszeit, weniger Abfall und bessere Margen.

Bereit, Ihre Fabrik intelligenter zu machen? 

Mit der Weiterentwicklung der Fertigung werden digitale Lösungen wie KI die Vorreiter von den Nachzüglern unterscheiden. Predictive Maintenance ist einer der schnellsten und wirkungsvollsten Wege, diesen Weg zu beschreiten. 

Sind Sie neugierig, wie Ihr Unternehmen von softwaredefinierter Produktion profitieren kann? 

Egal, ob Sie bestehende Anlagen modernisieren oder ein neues Werk planen – bei Ascon Systems verfügen wir über die Tools und das Know-how, um Ihre Betriebsabläufe bestmöglich zu transformieren. 

Unser Team unterstützt Sie dabei, Ihren Status einzuschätzen und den richtigen Weg zur KI-Einführung zu finden. 

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März 28, 2024

Datengetriebene Industrie: Die Macht von Digitalen Schatten in der Fertigungsindustrie

Industrie 4.0, die vierte industrielle Revolution, intelligente Fabriken und die Fabrik der Zukunft sind Begriffe, die sich um aktuelle Entwicklungen drehen; Fertigungs- und Produktionsanlagen treten in ein neues, automatisiertes und intelligenteres Zeitalter ein. Eines, bei dem „sie Ihre Fabrik wie ein Rechenzentrum betreiben können.“ (Jens Müller, CEO Ascon Systems Holding GmbH).

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Sarah Halbrehder-Ströhler

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Industrie 4.0, die vierte industrielle Revolution, intelligente Fabriken und die Fabrik der Zukunft sind Begriffe, die sich um aktuelle Entwicklungen drehen; Fertigungs- und Produktionsanlagen treten in ein neues, automatisiertes und intelligenteres Zeitalter ein. Eines, bei dem „sie Ihre Fabrik wie ein Rechenzentrum betreiben können.“ (Jens Müller, CEO Ascon Systems Holding GmbH).

Trotz erheblicher Fortschritte geht der Weg zur vollständigen Digitalisierung und Automatisierung von Fertigungsprozessen weiter. Insbesondere bei der Nutzung von Daten für die Entscheidungsfindung gibt es viel zu tun. Heutzutage basieren Entscheidungen häufig auf begrenzten oder veralteten Informationen, was die Effizienz und Produktivität beeinträchtigt. Die meisten Fertigungsbetriebe folgen der starren Hierarchie der Automatisierungspyramide (ISA 95) mit nur minimalem oder gar keinem Datenaustausch zwischen den Ebenen, was zum Verlust wertvoller Daten führt.

Predictive Maintenance, eine der wichtigsten Anwendungen von gesammelten und auswertbaren Daten aus dem laufenden Betrieb, bleibt aufgrund des Mangels an kontextualisierten Daten weitgehend unrealisiert, was zu kostspieligen Reparaturzeiten und Maschinenausfällen führt. Ein weiteres Ergebnis mangelnder Datentransparenz und der daraus resultierenden unflexiblen Produktion ist eine langsamere Reaktion auf sich ändernde Marktgegebenheiten, wie Krisen oder eine volatile Weltwirtschaft. Um erfolgreich zu sein, müssen Hersteller Flexibilität und Anpassungsfähigkeit bei der Produktionsplanung in den Vordergrund stellen, um unter dynamischen Marktbedingungen der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Doch wie ist eine zukunftsorientierte und agile Produktionsanlage möglich? Was ist die Grundlage für eine digitale Fertigungsindustrie?

Die Antwort lautet: Daten. Daten werden von Sensoren, Maschinen oder anderen Produktionsanlagen erzeugt, dann gesammelt und verarbeitet . Mit der Technologie des Digitalen Schattens ist dies problemlos möglich. Ein digitaler Schatten besteht aus gesammelten, gespeicherten und kontextualisierten Daten. Hierbei kann es sich um beliebige Daten handeln, die eine Maschine oder ein Produkt während des Betriebs erzeugt, beispielsweise Sensorwerte, Produktionsinformationen, Fehler, Temperatur und Energieverbrauch. Dies ist jedoch nicht zu verwechseln mit einem digitalen Zwilling, der die im Schatten gespeicherten und kontextualisierten Daten zur Automatisierung, Orchestrierung und Erstellung einer virtuelle Darstellung einer Maschine oder Produktionsanlage nutzt .
Warum sollte man in die (digitale) Schattenwelt eintauchen? Weil es überwältigende Vorteile bringt. Hier sind die vier wichtigsten Gründe:

1. Datentransparenz

Eine vollständige Sammlung von Produkt- und Produktionsdaten ermöglicht einen ganzheitlichen Einblick in die Produktionsanlagen. Zur Einhaltung gesetzlicher Vorschriften werden Dokumentation und Rückverfolgbarkeit deutlich vereinfacht. Hochwertige kontextualisierte und homogenisierte Daten erleichtern die Überwachung von Aufgaben, Zuständen und Prozessen oder ermöglichen eine bessere oder sogar KI-basierte Entscheidungsfindung.

2. Minimieren Sie Ausfallzeiten, um die Produktivität zu steigern

Die Datenerfassung und -überwachung in Echtzeit hilft dabei, eventuelle Störungen an den Maschinen frühzeitig zu erkennen, Wartungsarbeiten besser zu planen und so die Maschinenverfügbarkeit und Produktivität zu verbessern. Das Ergebnis ist eine schnellere und flexiblere Reaktion auf unvorhergesehene Ereignisse.

3. Verbesserte Produktqualität

Durch die Echtzeitüberwachung werden fehlerhafte Produkte und Ausschuss identifiziert, was schnelle Korrekturmaßnahmen ermöglicht und die Produktqualität insgesamt verbessert. Dank der leistungsstarken Datenerfassung und -verarbeitung stehen Daten in wenigen Millisekunden zur Verfügung und ermöglichen eine (automatisierte) Reaktion auf Qualitätsverluste.

4. Niedrigere Betriebskosten

Optimierte Prozesse, reduzierte Ausfallzeiten und verbesserte Effizienz senken die Betriebskosten und steigern somit die Rentabilität. Aber auch die Gesamtleistung, eine bessere Produktqualität sowie eine flexiblere und belastbarere Produktion sind resultierende Vorteile.

Der Digitale Schatten im Einsatz

Ein digitaler Schatten bietet eine Datengrundlage für eine Vielzahl von Anwendungen, Datenverarbeitungstools und letztendlich für die datengesteuerte Entscheidungsfindung.
Einer der ersten und wahrscheinlich logischsten Anwendungsfälle ist die Überwachung Ihres Maschinenparks – die Predictive Maintenance. Sie können einen detaillierten digitalen Schatten erstellen, um den Zustand und die Leistung zu überwachen. Daten wie Signale, Fehlermeldungen und Sensorwerte (z.B. Temperatur, Vibration, Energieverbrauch) werden erfasst und stehen nahezu in Echtzeit als digitale Nachbildung zur Verfügung. Diese Reflexion von Live-Daten ermöglicht Ferneinblicke in Maschinen und Prozesse.
Sobald Ihre Anlage datengesteuert und digital überwacht ist, können Sie diese Daten weiter nutzen, um Produktionsprozesse zu optimieren. Dies kann die Identifizierung und Optimierung von Engpässen, wie z.B. Leistungsschwankungen aufgrund von Verschleiß oder suboptimalem Materialfluss, sowie die Verbesserung der gesamten Produktionsleistung umfassen.
Darüber hinaus können Sensordaten analysiert werden, um Probleme und Störungen frühzeitig zu erkennen und Fehlfunktionen oder ungeplante Ausfallzeiten zu vermeiden. Durch die Nutzung historischer Daten zusammen mit prädiktiven Analysen können Sie in der predictive maintenance Muster erkennen, die auf eine Verschlechterung des Maschinenzustands hinweisen. Die gesammelten Daten ermöglichen es Ihnen, sofort zu handeln, wenn es nötig ist, anstatt nach streng geplanten Intervallen zu agieren. Stellen Sie sich vor, Sie haben einen festen Wartungsplan, aber die Maschine fällt eine Woche vor dem geplanten Zyklus aus. Oder Sie nehmen Geräte offline und stellen dann fest, dass keine Arbeiten erforderlich sind. Die Kosten eines Maschinenstillstands und möglicher Produktionsausfälle können immens sein.

Ein weiterer Bereich, in dem digitale Schatten eine große Rolle spielen, ist die Überwachung der Produktqualität in Echtzeit. Dadurch können Sie gesammelte Daten analysieren und mithilfe von KI integrieren, was die proaktive Erkennung, Prävention und kontinuierliche Verbesserung der Produktqualität in Ihren Herstellungsprozessen unterstützt. Sie können nicht nur rechtzeitig Korrekturmaßnahmen ergreifen und die Qualität verbessern, sondern auch Ihre Dokumentation und Rückverfolgbarkeit für individuell definierte kritische Komponenten verbessern.
Schließlich tragen digitale Schatten aktiv zu einer agileren, belastbareren und effizienteren Lieferkette bei. Echtzeitverfolgung von Produkten und Materialien, verbesserte Sichtbarkeit, Planungs- und Kontrollfunktionen, predictive maintenance und datengesteuerte Entscheidungsfindung sorgen für eine schnelle Reaktion auf neue Situationen. Die politischen Turbulenzen und die Pandemie, die wir in den letzten Jahren erlebt haben, zeigen, wie wichtig es ist, die Wertschöpfungskette Ihrer Produktion vollständig zu verstehen und bei Bedarf schnell umzugestalten. Dies beginnt mit einem klaren und vollständigen datengesteuerten Bild aller Ihrer Produktionsanlagen.
Künstliche Intelligenz (KI) ist bereits heute in der Lage, die gespeicherten und kontextualisierten Daten sowie die daraus resultierenden Maschinenzustände zu analysieren und auszuwerten. Diese KI-Algorithmen nutzen Mustererkennung, um aus riesigen Datenmengen einen Mehrwert zu generieren.

Die Rolle des Digitalen Schattens im Ascon Qube

Ascon Qube ist eine Edge-to-Cloud-Plattform, mit der Sie automatisierte Produktionsprozesse planen, überwachen, steuern und optimieren können. Alle Produktionsdatenströme integrieren sich nahtlos in den Digitalen Schatten und bilden die Grundlage für alle Funktionen des Qube. Die Möglichkeit Prozesse zu modellieren sowie zu Orchestrieren machen den Qube zu einer einmaligen Lösung, mit der aktiv in den Steuerungsprozess eingegriffen werden kann, selbst in historisch gewachsenen, heterogensten Infrastrukturen.
Die im Digitalen Schatten reflektierten und kontextualisierten Daten ermöglichen die Verknüpfung von digitalen Zwillingen mit der realen Welt. Sie können die Produktion über eine grafische Benutzeroberfläche (GUI) steuern und Low-Code-Anpassungen an Prozessen und Modellen vornehmen, wodurch die Abhängigkeit von Systemexperten verringert. Analytics-Funktionen generieren wertvolle Erkenntnisse und ermöglichen eine zentrale Dateneinsicht. Auf diese Weise verwandelt der digitale Schatten Fertigungsdaten in die Agilität, die Sie benötigen, um Störungen entgegenzuwirken und dem Markt einen Schritt voraus zu sein.

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