Sensorstörungen erkennen, bevor die Produktion stillsteht

Ein führendes Unternehmen der Maschinenindustrie betreibt eine hochautomatisierte Produktionsstrasse. IoT-Sensoren überwachen dabei kritische Werte wie die Temperatur.

Als ein Temperatursensor ausfiel, stoppte die gesamte Produktionsstrasse – obwohl weder eine Überhitzung noch eine Gefährdung vorlag. Es war nicht erkennbar, ob nur der Sensor defekt war oder ob ein echtes Problem im System bestand. Solche Unterbrechungen verursachten erhebliche Kosten und beeinträchtigten die Lieferkette.

Intersys hat eine KI-Lösung eingeführt, die auf die Analyse von Sensordaten spezialisiert ist. Sie verfolgt zwei Ziele.

Frühzeitige Warnung vor Sensorausfällen: Die KI wertet laufend historische Daten und Echtzeitinformationen aus und erkennt Muster, die auf bevorstehende Störungen hinweisen. So lassen sich Sensoren vorausschauend warten, bevor sie ungeplant ausfallen.

Eindeutige Unterscheidung von Störungen: Die KI erkennt, ob ein Sensor defekt ist oder ob tatsächlich ein Problem im Prozess vorliegt. Bei einem reinen Sensorfehler muss die Produktion nicht mehr gestoppt werden.

Technisch stützt sich die Lösung auf KI-Modelle zur Anomalieerkennung in Echtzeit, Vorhersagemodelle für die Wartungsplanung und die Anbindung an bestehende Sensoren und Steuerungssysteme. Dashboards zeigen Warnungen, Trends und Wartungsempfehlungen übersichtlich an.

Weil Sensorprobleme früh erkannt und behoben werden, kommt es zu deutlich weniger ungeplanten Stillständen und unnötigen Produktionsstopps. Das senkt die Kosten und entlastet die Lieferkette.

Klare Informationen zu Art und Dringlichkeit einer Störung beschleunigen die Reaktion und erhöhen die Sicherheit im Betrieb.