KI-gestützte Instandhaltung

Künstliche Intelligenz in der Instandhaltung: Der Gamechanger

• Potentiale und Vorteile von KI in der Instandhaltung
• Datenbezogene Aufgaben des Machine Learnings aus Sicht des praktischen Einsatzes: Anomaliedetektion, Klassifikation, Prädiktion
• Überblick über moderne KI-Methoden: Generative KI, Deep Learning, Knowledge Graphs 
   

KI, Predictive Maintenance, Condition Monitoring

• Einführung in Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
• Unterschiede zwischen klassischer und intelligenter Instandhaltung
• Bedeutung der Digitalisierung und deren Nutzen für die Instandhaltung
• Was ist Predictive Maintenance und warum ist es wichtig?
• Überblick über Datenquellen und Sensoren 
   

Datenbasierte Instandhaltung: Die Basis für Effizienz

• Identifikation und Nutzung relevanter Produktionsdaten
• Integration und Auswertung von Maschinendaten (Drehzahlen, Energieverbrauch, etc.)
   

Datenanalyse & Modellierung

• Technologische Lösungen für die Zustandsbewertung
• Sammlung und Verarbeitung von Sensordaten
• Grundlagen der Datenanalyse
• Integration von ERP-, MES- und KI-Systemen
• Einsatz von KI zur präzisen Vorhersage und Planung von Instandhaltungsaktivitäten
• Einführung in Machine Learning-Modelle für Predictive Maintenance
   

Intelligente, datenbasierte Instandhaltungsstrategien

• Total Productive Maintenance (TPM)
• Condition Based Maintenance (CBM)
• Predictive Maintenance (PdM)
   

Integration & Implementierung von KI-gestützter Instandhaltung

• Schritte zur Implementierung eines Predictive Maintenance Systems
• Nutzung vorhandener Datenbestände aus dem Produktionsprozess
• Integration in bestehende Instandhaltungsprozesse
• Herausforderungen und Lösungen
   

Generative KI: Von Daten zum Chatbot in der Instandhaltung

• Grundlagen der generativen KI und Large Language Models
• Möglichkeiten zur Anreicherung mit domänen- bzw. unternehmensspezifischen Informationen
• Praxisbeispiel: Chatbot in der Instandhaltung
   

Fallstudien & Best Practices

• Erfolgreiche Anwendungsbeispiele aus der Praxis
• Demonstration konkreter Umsetzungsmöglichkeiten
• Übertragbarkeit auf eigene Prozesse
• Diskussion typischer Fehlerquellen und deren Vermeidung
   

Deep Dive: Hands-On Sessions

Praxisworkshop I: Datenanalyse und Modellerstellung

• Hands-on-Session: Analyse von Sensordaten
• Erstellung und Training von Machine Learning-Modellen
• Bewertung und Optimierung der Modelle
   

Praxisworkshop II: Generative KI in der Instandhaltung

• Antwortqualität der KI steigern
• Konfiguration eines Use-Case spezifischen GPT-Modells
   

Erfolgskontrolle & kontinuierliche Verbesserung

• Fortlaufende Bewertung und Anpassung der Instandhaltungsstrategien
• Nutzung von Key Performance Indicators (KPIs) –
• Überwachung und Analyse von KPIs durch KI
• Bewertung der Wirksamkeit von Instandhaltungsmaßnahmen
• Kontinuierliche Anpassung und Optimierung der Instandhaltungsstrategien
• Service Level Agreements (SLAs) und deren Bedeutung in der Instandhaltung
   

Zukunft der Instandhaltung: Vollintegrierte Lösungen mit ERP + MES + KI

• Synergieeffekte und Potenziale der Systemintegration
• Ausblick auf zukünftige Entwicklungen und Trends in der KI-gestützten Instandhaltung

Unerwartete Produktionsausfälle verursachen Zeitverluste und hohe Kosten. Jeder ungeplante Stillstand senkt die Overall Equipment Effectiveness (OEE) und belastet Ihr Budget. Traditionelle Instandhaltungsstrategien berücksichtigen oft nicht den aktuellen Zustand Ihrer Maschinen, was zu unnötigen Arbeiten und Ressourcenverschwendung führt.
 

Heben Sie Ihre Instandhaltung mit KI auf ein neues Niveau

Durch KI-basierte Methoden erreichen Sie eine intelligente Zustandsüberwachung und erkennen potenzielle Ausfälle frühzeitig. Planen Sie Instandhaltungsarbeiten gezielt, genau dann, wenn sie erforderlich sind, um ungeplante Stillstände zu minimieren, Instandhaltungsintervalle zu optimieren und Kosten zu senken.
 

Das lernen Sie in unserem 2-tägigen imh Seminar „KI-gestützte Instandhaltung“

• KI gezielt einsetzen – Effizienz Ihrer Instandhaltung steigern
• Schritt-für-Schritt-Anleitungen für einen erfolgreichen Einsatz von KI in der Instandhaltung
• Geeignete Anwendungsfälle für den Einsatz von KI in Ihrer Instandhaltung
• Methoden des Maschinellen Lernens zielgerichtet einsetzen
• Vorhandene Datenbestände effektiv und zielgerichtet nutzen
• Hands-On Generative KI: Antwortqualität der KI verbessern