{"id":45004,"date":"2025-05-15T15:49:59","date_gmt":"2025-05-15T13:49:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.icareweb.com\/resource\/ai-is-essential-in-industrial-maintenance-heres-what-must-happen-next\/"},"modified":"2025-10-03T16:15:49","modified_gmt":"2025-10-03T14:15:49","slug":"ai-industrielle-instandhaltung-naechstes","status":"publish","type":"resource","link":"https:\/\/www.icareweb.com\/de\/ressourcen\/pradiktive-instandhaltung\/ai-industrielle-instandhaltung-naechstes\/","title":{"rendered":"KI ist in der industriellen Instandhaltung unverzichtbar: So muss es weitergehen"},"content":{"rendered":"\n
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Werkzeuge der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) werden \u00fcberall eingesetzt, auch in der industriellen Instandhaltung.<\/p>\n\n\n\n

Industrieunternehmen versuchen seit langem, von reaktiven oder pr\u00e4ventiven Instandhaltungsprozessen (PM) wegzukommen. Mit den richtigen Technologien k\u00f6nnen sie Strategien zur vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance, PdM) einf\u00fchren, die den Lebenszyklus von Anlagen maximieren und das Risiko ungeplanter Ausfallzeiten verringern. Doch wie kann KI diesen Ansatz unterst\u00fctzen und f\u00f6rdern?<\/p>\n\n\n\n

Insgesamt ist die Zukunft der KI in der industriellen Instandhaltung vielversprechend. Um das volle Potenzial von Technologien der k\u00fcnstlichen Intelligenz in der Instandhaltung auszusch\u00f6pfen, ist jedoch ein weiterer wichtiger Schritt erforderlich. Hier ein Blick darauf, wie weit diese Tools bereits entwickelt sind, wohin sie sich entwickeln und wie Ihr Unternehmen k\u00fcnstliche Intelligenz nutzen kann, um sich einen Vorteil zu verschaffen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Der Aufstieg der KI in der industriellen Instandhaltung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche Intelligenz gibt es in der einen oder anderen Form schon seit Jahrzehnten. Ihre weit verbreitete Nutzung ist jedoch in letzter Zeit in die H\u00f6he geschnellt. Die Frage ist: Warum jetzt?<\/p>\n\n\n\n

Die rasche Einf\u00fchrung von KI in der industriellen Instandhaltung und anderen Bereichen ist auf drei wichtige Entwicklungen zur\u00fcckzuf\u00fchren:<\/p>\n\n\n\n

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  • Rechenleistung:<\/strong> Dank der Weiterentwicklung von Recheneinheiten k\u00f6nnen KI-Modelle gro\u00dfe Datenmengen effizienter verarbeiten<\/li>\n\n\n\n
  • Verf\u00fcgbarkeit der Daten:<\/strong> Das Internet und die IoT-Ger\u00e4te haben zu einer Explosion von Daten gef\u00fchrt<\/li>\n\n\n\n
  • Forschung und Entwicklung: <\/strong>Kontinuierliche Investitionen in KI haben zu einer Kaskade von Durchbr\u00fcchen gef\u00fchrt<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    K\u00fcnstliche Intelligenz gewinnt mit jedem neuen bemerkenswerten Fortschritt an Dynamik. Heute ist KI ein brauchbares Werkzeug zur Verbesserung der industriellen Instandhaltungspraktiken. Die Industrieunternehmen haben jedoch kaum an der Oberfl\u00e4che dessen gekratzt, wozu pr\u00e4diktive KI-Tools in der Lage sind.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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    Wie AI zum Mainstream wurde<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Jahrzehntelang hatten nur Doktoranden und Forscher Zugang zu Modellen der k\u00fcnstlichen Intelligenz. Diese fr\u00fchen Modelle waren f\u00fcr reale Anwendungen nicht besonders n\u00fctzlich. I-care und andere L\u00f6sungsanbieter trugen dazu bei, dies zu \u00e4ndern, indem sie kundenspezifische Nischenanwendungen entwickelten, die auf spezifische gesch\u00e4ftliche Herausforderungen ausgerichtet waren. Dieser Ansatz f\u00fchrte zur Einf\u00fchrung von KI-gesteuerten L\u00f6sungen, die f\u00fcr eine begrenzte Anzahl von industriellen Endnutzern zug\u00e4nglich wurden, die als Early-Adopters in der Industrie gelten. Diese L\u00f6sungen wurden meist von Spezialisten innerhalb des Unternehmens erarbeitet. Obwohl sie definitiv nicht weit verbreitet oder demokratisch zug\u00e4nglich waren, waren sie dennoch wertvoll.<\/p>\n\n\n\n

    Generative KI (GenAI) wie ChatGPT haben alles ver\u00e4ndert. Pl\u00f6tzlich konnten Unternehmensleiter das Potenzial von KI aus erster Hand sehen, ohne zuvor eine Ausbildung und Fachkenntnisse zu diesem Thema absolviert zu haben. Sie hatten die M\u00f6glichkeit, mit Werkzeugen der k\u00fcnstlichen Intelligenz zu experimentieren und sie zur Erleichterung ihrer t\u00e4glichen Routineaufgaben einzusetzen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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    Wie sich KI in die Gleichung der Prozessoptimierung einf\u00fcgt<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    K\u00fcnstliche Intelligenz hat sich bereits bei der Verbesserung mehrerer wichtiger industrieller Prozesse bew\u00e4hrt. Sie zeichnet sich in den folgenden Bereichen aus:<\/p>\n\n\n\n

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    • Pr\u00e4diktive Analyse:<\/strong> \u00dcberpr\u00fcfung von Sensordaten in Echtzeit, um Muster zu erkennen, die auf bevorstehende Ausf\u00e4lle hinweisen<\/li>\n\n\n\n
    • Optimierung der Prozesseffizienz: <\/strong>Anpassung der Betriebsparameter zur Senkung des Energieverbrauchs und Steigerung der Leistung<\/li>\n\n\n\n
    • Optimierung der Instandhaltungsplanung: <\/strong>Sicherstellung, dass die Instandhaltung mit minimalen Auswirkungen auf die Produktion durchgef\u00fchrt wird<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      W\u00e4hrend herk\u00f6mmliche KI diese und andere Arbeitsabl\u00e4ufe erfolgreich optimiert hat, f\u00fchrt GenAI eine neue Dimension ein. GenAI kann bei der Erstellung von Instandhaltungsverfahren helfen, historische Protokolle analysieren und L\u00f6sungen f\u00fcr komplexe mechanische Probleme vorschlagen. GenAI kann auch dazu verwendet werden, spezifischen Programmcode zu schreiben, um abgegrenzte Anwendungsf\u00e4lle zu l\u00f6sen.<\/p>\n\n\n\n

      Die M\u00f6glichkeiten sind es wert, sich daf\u00fcr zu begeistern. Allerdings bringen diese neuen Anwendungsf\u00e4lle auch einige einzigartige Herausforderungen mit sich.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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      Die Herausforderungen der KI in der Instandhaltung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      Der Einsatz generativer k\u00fcnstlicher Intelligenz f\u00fcr die vorausschauende Instandhaltung ist ein spannender Vorschlag. Allerdings m\u00fcssen die Industrieunternehmen zun\u00e4chst einige gro\u00dfe H\u00fcrden \u00fcberwinden.<\/p>\n\n\n\n

      In einem k\u00fcrzlich gef\u00fchrten Interview hat Tom Rombouts, Director of Reliability and Data-Driven Solutions bei I-care, diese Herausforderungen wie folgt zusammengefasst:<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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      Verl\u00e4sslichkeit<\/h3>\n\n\n\n

      KI analysiert gro\u00dfe Datenmengen, um Ergebnisse zu erzielen. Wenn die Daten, auf denen sie trainiert wurde, verzerrt oder anderweitig unzuverl\u00e4ssig sind, wird die Qualit\u00e4t der Ergebnisse darunter leiden. Daher m\u00fcssen alle KI-Ergebnisse sorgf\u00e4ltig \u00fcberpr\u00fcft werden, um ihre Genauigkeit und Vertrauensw\u00fcrdigkeit sicherzustellen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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      Qualit\u00e4tskontrolle<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

      Es ist von entscheidender Bedeutung, dass KI-generierte Inhalte, wie z. B. Instandhaltungsanweisungen, solide und sicher sind. Falsche Verfahren, die aufgrund von GenAI-Halluzinationen eingef\u00fchrt werden, k\u00f6nnten zu ernsthaften Sicherheitsrisiken und zus\u00e4tzlichen ungeplanten Ausfallzeiten f\u00fchren. Fachexperten m\u00fcssen alle Inhalte auf ihre Richtigkeit und Anwendbarkeit hin \u00fcberpr\u00fcfen, ohne in die Falle zu tappen, sich auf \u201emit Sicherheit falsche\u201c GenAI-Ausgaben zu verlassen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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      Widerstand \u00e4ndern<\/h3>\n\n\n\n

      Das I-care-Team ist der festen \u00dcberzeugung, dass die digitale Transformation nicht nur digital sein kann. Die Einf\u00fchrung neuer Technologien, ohne die Mitarbeiter zu schulen und ihnen das n\u00f6tige Vertrauen in die Nutzung dieser Tools zu vermitteln, f\u00fchrt nur zu unzureichenden Ergebnissen.<\/p>\n\n\n\n

      Untersch\u00e4tzen Sie aber nicht f\u00e4lschlicherweise die KI. Sie ist wirklich \u201edie Ver\u00e4nderung\u201c unserer Generation!<\/p>\n\n\n\n

      Mitarbeiter, die von den Ver\u00e4nderungen, die KI-Initiativen mit sich bringen, unvorbereitet getroffen werden, k\u00f6nnen starke Gef\u00fchle des Widerstands entwickeln. Das Ergebnis wird wahrscheinlich ein geringerer ROI und eine l\u00e4ngere Zeit bis zur Wertsch\u00f6pfung sein, was beides kontraproduktiv f\u00fcr die Wartungsziele eines Industrieunternehmens ist.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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      Was als N\u00e4chstes zu tun ist<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      Nachdem Sie sich \u00fcber die Effizienzvorteile der k\u00fcnstlichen Intelligenz informiert haben, sind Sie vielleicht versucht, die KI loszulassen und sie alle Ihre Instandhaltungsprobleme l\u00f6sen zu lassen. Das ist jedoch ein Rezept f\u00fcr eine Katastrophe. Ohne die richtigen Ma\u00dfnahmen zur Qualit\u00e4tskontrolle kann generative KI genauso viel Schaden wie Nutzen anrichten (wenn nicht sogar mehr).<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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      KI in der industriellen Instandhaltung: Perfekte L\u00f6sung oder betrunkener Onkel?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      In einem k\u00fcrzlich gef\u00fchrten Interview bezeichnete Rombouts die F\u00e4higkeit von GenAI, plausibel klingende, aber falsche Informationen zu generieren, als eines der gr\u00f6\u00dften Risiken bei der Einf\u00fchrung von KI. Er verglich dieses Ph\u00e4nomen mit dem betrunkenen Onkel bei einer Familienfeier.<\/p>\n\n\n\n

      Stellen Sie sich vor, Sie sitzen an einem Tisch, an dem alle \u00fcber Investitionen diskutieren. Unter ihnen ist Ihr Onkel, der einen Drink zu viel hatte. Er gibt selbstbewusst Ratschl\u00e4ge f\u00fcr den Aktienmarkt. Da Sie sich zu ihm setzen und ein pers\u00f6nliches Gespr\u00e4ch mit ihm f\u00fchren, k\u00f6nnen Sie leicht feststellen, dass er unter Alkoholeinfluss steht. Daher zweifeln Sie an der G\u00fcltigkeit seiner Ratschl\u00e4ge.<\/p>\n\n\n\n

      Stellen Sie sich nun vor, dass Sie nur eine Abschrift seiner Rede lesen. Seine Wortwahl und sein Satzbau \u00fcberzeugen Sie von seiner Marktkenntnis und vermitteln Ihnen das Vertrauen, dass seine Empfehlungen klug sind.<\/p>\n\n\n\n

      Ein \u00e4hnliches Problem haben Unternehmen mit der generativen KI. Sie produziert Inhalte, die korrekt aussehen und klingen. Benutzer, die nicht \u00fcber das n\u00f6tige Fachwissen verf\u00fcgen, k\u00f6nnen jedoch nur schwer erkennen, ob es sich um wirklich korrekte Inhalte oder nur um gut formulierten Unsinn handelt.<\/p>\n\n\n\n

      Das ist ein kritisches Problem in der industriellen Instandhaltung – falsche Anleitungen oder Anweisungen von GenAI k\u00f6nnten zu mechanischen Ausf\u00e4llen oder sogar t\u00f6dlichen Unf\u00e4llen f\u00fchren.<\/p>\n\n\n\n

      Rombouts schl\u00e4gt vor, die F\u00e4higkeit eines KI-Modells zu testen, \u201eBS zu erkennen\u201c. Das Verfahren ist recht einfach: Er schl\u00e4gt vor, einem KI-Modell absichtlich Fehlinformationen zu geben, um zu sehen, ob es Fakten von fehlerhaften Daten unterscheiden kann. Er empfiehlt au\u00dferdem, Instandhaltungsfachleute darin zu schulen, unzuverl\u00e4ssige KI-Ausgaben zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n

      Betrachten Sie diese Redundanzen als eine Art von Gegenkontrolle. Das Modell wurde darauf trainiert, falsche Informationen zu erkennen und sie zu markieren. Das Instandhaltungspersonal ist ebenfalls in der BS-Erkennung geschult, so dass es alle Fehler, die das Modell \u00fcbersehen hat, finden und beheben kann.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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      KI als Werkzeug, nicht als Ersatz<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

      K\u00fcnstliche Intelligenz ist keine Zauberpille, die alle Ihre Probleme in der industriellen Instandhaltung l\u00f6sen kann. Sie ist ein leistungsf\u00e4higes Werkzeug, das bereits gro\u00dfe Fortschritte bei der vorbeugenden Instandhaltung gebracht hat. Ihr volles Potenzial kann jedoch nur dann ausgesch\u00f6pft werden, wenn neben der Einf\u00fchrung auch Vertrauen, Validierung und menschliche Aufsicht eine wichtige Rolle spielen.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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      Dieser Artikel stammt von Tom Rombouts, Direktor f\u00fcr Zuverl\u00e4ssigkeit<\/mark><\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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