Viele unserer Kunden setzten zum Zeitpunkt der ersten Gespräche mit Senzoro bereits Schwingungsmessung oder Vibrationsanalyse ein. Da unsere Technologie durch die Kombination von Ultraschall und künstlicher Intelligenz (KI / AI) aber viele Vorteile hat, fand ein Umdenken statt.
Signifikante Kostenvorteile durch Ultraschall mit KI
Im Kern können signifikante Kostenvorteile durch Ultraschall und KI erzielt werden, da keine manuellen Analysen durch Menschen notwendig sind. Die Lösung ist auch Industrie 4.0 „par excellence“, da Daten die Grundlage für objektive Ergebnisse sind, auf dessen Basis das System selbst lernt (z.B. Restlebensdauer immer genauer abschätzt im Sinne von Predictive Maintenance)
(1) Subjektivität der Analyse / Abhängigkeit von Experten mit jahrelanger Erfahrung
Vibrationsdaten werden nach wie vor von Menschen ausgewertet, die auf ein jahrelanges Wissen bei der Auswertung und Interpretation dieser Daten zurückgreifen. Dies ist zum einen sehr zeitaufwendig und zum anderen entsteht eine hohe Abhängigkeit von diesen Experten, sollten diese das Unternehmen verlassen beziehungsweise in den wohlverdienten Ruhestand gehen. 1:0 für Ultraschall mit KI, die Analyse erfolgt vollautomatisch.
(2) Genauigkeit Abschätzung Restlebensdauer
Die Abschätzung der Restlebensdauer (Remaining Useful Lifetime - RUL) ist kein Bestandteil der Analyseergebnisse von Vibrationsdaten, lediglich das Aufzeigen von Problemen und Auffälligkeiten. Bei Ultraschall mit KI ist die Ableitung einer Restlebensdauer fixer Bestandteil der Analyse im Sinne von Predictive Maintenance. Die Aussage zur Restlebensdauer ist aktuell “gut” und wird in der Zukunft durch zusätzliche Trainingsdaten immer genauer werden. 2:0
(3) Einfache Einschulung neuer Mitarbeiter
Neue Mitarbeiter müssen bei der Schwingungsmessung sowohl für die sehr spezifische Messung vor Ort eingeschult werden, als auch für die noch komplexere Auswertung. Diese Einschulung fällt bei Ultraschall mit KI nur für die Messung an, welche deutlich einfacher und kürzer zu erledigen ist. Es steht 3:0
(4) Bekanntheitsgrad der zugrunde liegenden Normen
In diesem Bereich kann die Schwingungsmessung ein Tor erzielen. Es steht 3:1. Die Normen sind seit vielen Jahren etabliert (z.B. DIN 10816) während die Normen für Ultraschalldaten (z.B. VDI 3832) nicht so bekannt sind. Dies wird sich mit der Verbreitung der Technologie aber rasch ändern.
(5) Digitalisierungsgrad/Automatisierungsgrad des Auswerteprozesses
Da die Ultraschalldaten mittels künstlicher Intelligenz ausgewertet werden, ist der Automatisierungsgrad deutlich höher, die Lösung hat also insgesamt einen höheren Digitalisierungsgrad. Wir halten fest, es steht 4:1.
(6) Erkenntnistiefe der Analyse
Wenn genügend Informationen vorhanden sind (z.B. Drehzahl, Lagerdaten, Getriebedaten), kann die Schwingungsmessung eine beeindruckende Erkenntnistiefe liefern und bei entsprechenden Rahmenbedingungen das beschädigte Bauteil in einem komplexen System identifizieren. Daten, Daten und noch mehr Daten werden aber dazu führen, dass die Erkenntnistiefe von Ultraschall mit KI mit jedem Tag steigen. Aktuell noch ein Tor für die Schwingungsmessung, aber der Tormann war noch dran. 4:2
(7) Anzahl unterschiedlicher Use Cases
Vibrationen können nur erfasst werden, wenn sich etwas mit einer gewissen Geschwindigkeit dreht. Der Fokus liegt daher auf Systemen, die sich schnell drehen, oder auf andere Art und Weise stark angeregt werden. Die Anwendungsfälle von Ultraschall mit KI gehen darüber weit hinaus. Hier können beispielsweise auch langsam drehende Systeme analysiert werden, oder Systeme mit Hubbewegungen (z.B. Hydraulikzylinder). Es steht 5:2
(8) Systematische Verbesserung des Systems durch jede Messung (“Re-enforced learning”)
Bei der Analyse von Vibrationsdaten wird maximal der Erfahrungsschatz des Bedieners erweitert. Das Auswertesystem an sich lernt nicht automatisch dazu. Bei Ultraschall und künstlicher Intelligenz ist dies anders. Mit jeder Messung lernt die künstliche Intelligenz dazu, mit jedem Schadensfall, aber auch mit jeder Anlage die wieder ein Monat lang gelaufen ist wird die Vorhersage der Restlebensdauer genauer. Ein einfaches Tor, es steht 6:2
(9) Kosten / Aufwand pro Messung
Mit Ultraschall und künstlicher Intelligenz brauchen Sie keine fixen Sensoren, der Ansatz ist ein “Zero-Invest-Ansatz”. Des Weiteren erfolgt die Auswertung vollautomatisiert, die Datenübertragung von Kunden zu KI vollkommen digital. Die KI liefert Ihnen Ergebnisse direkt am Tablet, wie das geht können sie in diesem Video sehen. Die künstliche Intelligenz arbeitet sehr gerne 7 Tage die Woche und 24h am Tag. Die Kostenvorteile sind enorm, was zum Endstand von 7:2 für Ultraschall mit künstlicher Intelligenz führt.
Abschließend bleibt zu sagen, dass gerade Ultraschalldaten prädestiniert für die Auswertung durch künstliche Intelligenz im Sinne von Predictive Maintenance sind. Die Gründe haben wir in diesem Artikel dargelegt.
