Der „Aha-Moment“ ist da. Nach mehreren Wochen Entwicklung und Testen eines KI-Prototypen für die Analyse von Stromdaten in der Produktion gab es einen dieser Momente, die einen Entwickler elektrisieren.
Das Modell hatte eigenständig ein Muster erkannt, das kein erfahrener Techniker auf dem Schirm hatte: Eine bestimmte Kombination aus Lastspitzen und kurzen Einbrüchen in den Stromdaten, die konsistent einige Stunden vor einem Maschinenausfall auftrat.
Das ist der Kern von Predictive Maintenance mit KI: Nicht die Kennzahlen zu überwachen, die wir kennen – sondern die Muster zu entdecken, die wir nicht kennen. Die Maschine „weiß“ es, bevor der Alarm ausgelöst wird. Wir müssen nur lernen, zuzuhören.
Der nächste Schritt: Validierung mit historischen Ausfalldaten und Integration in das bestehende Instandhaltungssystem.