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Machinery Intelligence

Machinery Intelligence – die bessere KI

    Die nahezu unbegrenzt verfügbare Rechenpower aus der Cloud, eine zunehmend vernetzte Industrie 4.0 und eine exponentiell wachsende Menge an wertvollen Daten aus dem Betrieb von Maschinen und Anlagen: Die Digitalisierung eröffnet Unternehmen heute eine nie dagewesene Effizienz und macht sie fit für innovative Projekte der Zukunft. Voith begleitet seine Kunden beim Aufbau von Machinery Intelligence – mit Domänenwissen aus über 150 Jahren und hochmodernen Tools und Methoden.

    Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde, obwohl der Begriff am Kern der Sache eigentlich vorbeigeht: Bei KI geht es nicht darum, menschliches Denken und intuitives Handeln mit Maschinen nachzuahmen, sondern Maschinen mit Fähigkeiten auszustatten, die ihnen die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen ermöglichen. Machinery Intelligence ist daher die deutlich passendere Bezeichnung.

    Kaum ein Begriff in der modernen IT ist aber auch mit so vielen Erwartungen und Versprechen verbunden wie KI: Sie soll schon bald große Menschheitsprobleme lösen, unsere Umwelt nachhaltig gestalten und gar Krankheiten besiegen helfen, um unser aller Leben angenehmer und besser gestalten.

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    Maximale industrielle Effizienz dank Machinery Intelligence

      Cloud Computing sorgt bei KI für neuen Schwung

      Künstliche Intelligenz gibt es schon seit mehr als 60 Jahren. Ihr Algorithmen-basiertes Prinzip ist lange bekannt und hat sich substanziell nicht verändert. Dramatisch weiterentwickelt haben sich allerdings die technischen Möglichkeiten für den Einsatz von KI. Cloud Computing, die universelle Verfügbarkeit riesiger Rechenkapazitäten mit einer Ausfallsicherheit jenseits der 99,99 Prozent und einer IT-Sicherheit, die normale Unternehmensrechenzentren um Längen schlägt: All das macht die intelligente Auswertung von Daten überhaupt erst flächendeckend möglich. Vor allem diese technische Weiterentwicklung im Computing verhilft KI gerade zum Aufschwung, wenn nicht zum Durchbruch.

      Wussten Sie schon…?

      • Die Menge an Daten, die wir heute erzeugen, trägt maßgeblich zur Verbreitung von KI bei.
      • Marktforscher von IDC schätzen, dass die weltweite Datenmenge von rund 33 Zettabyte (ZB) im Jahr 2018 auf 175 ZB im Jahr 2025 steigen wird. Ein Zettabyte entspricht einer Milliarde Terabyte, also einer Milliarde handelsüblicher Festplatten.
      • 1999 betrug die Gesamtgröße des weltweiten Datenbestands gerade einmal 12 Exabyte –mehr Informationen, als die Menschheit in 300.000 Jahren davor insgesamt erzeugt hat, schreibt das Wissenschaftsportal wissenschaft.de.

      Machinery Intelligence: Wenn Roboter mit der physischen Welt interagieren

      Das produzierende Gewerbe hatte 2018 mit rund 3,6 ZB den größten Anteil an der weltweiten Datenmenge. Auch das ist ein Grund, warum wir uns an dieser Stelle vom Begriff der künstlichen Intelligenz verabschieden und stattdessen von Machinery Intelligence (MI) sprechen. Machinery Intelligence beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, Daten zu sammeln und zu analysieren, also zu verarbeiten. Viele Experten und Wissenschaftler – darunter ein Mitarbeiter am Lehrstuhl für Robotik und Systemintelligenz der TU München – verstehen MI als etwas, was einen Roboter autark macht und ihn befähigt, mit der physischen Welt zu interagieren, in sie einzugreifen und über sie nachzudenken, um die richtigen Schlüsse zu ziehen. Der Experte hebt auch hervor, „dass die Intelligenz mit der physischen Maschine zusammenhängt. KI ist körperlos und kann alles Mögliche sein. Maschinenintelligenz fokussiert das auf die physische Präsenz der intelligenten Maschine.“

      Machine-to-machine communication with connected hardware

      Die vernetzte Produktion erzeugt in der Kommunikation von Maschine zu Maschine eine wachsende Menge wertvoller Daten. Maschinen und Anlagen oder, noch allgemeiner: Assets, werden immer häufiger untereinander und mit zentralen Rechenzentren vernetzt. Letztere liegen oft, aber nicht immer, in der Cloud. Zudem werden solche Assets immer öfter mit Sensorik ausgestattet, die zunächst einmal völlig wertneutral wahrnimmt, was Maschinen und Anlagen tun. Das können Temperaturfühler sein, Kameras oder zum Beispiel auch Mikrofone, wie sie Voith in Wasserkraftwerken einsetzt. Im isländischen Wasserkraftwerk Budarhals etwa hat Voith das akustische Überwachungssystem OnCare.Acoustic installiert. Dieses Überwachungssystem erkennt Geräusche, die vom Normalzustand abweichen. Damit reduziert Voith die Wahrscheinlichkeit, dass die Maschinen des Kraftwerks ungeplant still stehen, und erhöht so die Effizienz der Anlage.

      OnCumulus: Die Plattform für moderne Datenverarbeitung

      Hinter den Sensoren in Anlagen und Maschinen stehen Plattformen, die in der Lage sind, Daten zu sammeln, zu konsolidieren und zu verarbeiten. Immer häufiger ist die Cloud Basis dieser Technologien, auch bei Voith: Wir haben mit OnCumulus eine Plattform für die vernetzte Industrie 4.0, also das Industrial Internet of Things (IIoT) geschaffen, über die Sie aus Ihren eigenen Daten digitale Mehrwerte schöpfen können. In dieser Plattform stecken nicht nur moderne Netzwerk-, Cloud- und Datentechnologien. Hier ist das gesamte Know-how von Voith aus mehr als 150 Jahren Industriegeschichte gespeichert – inklusive der Erfahrung im Aufbau, dem Betrieb und der Wartung von Anlagen. Auf dieser Basis können Sie Ihre Prozesse und Ressourcen optimieren sowie mehr Flexibilität, Datenschutz und Sicherheit erreichen.

      Die Intelligente IIoT-Plattform OnCumulus von Voith:

      Plattformen wie OnCumulus haben den Vorteil, dass sie Unternehmen aller Größenklassen einen direkten Zugang zu Anwendungen bieten, die sich beliebig skalieren lassen und immer auf dem aktuellsten Entwicklungsstand sind. Dabei können die Nutzer solcher Plattformen weitgehend auf eigenes Know-how und eigene Entwicklungen verzichten. Stattdessen können sie sich voll auf die (Weiter-)Entwicklung ihres Kerngeschäfts und datengetriebener Geschäftsmodelle konzentrieren.

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      Datenqualität und Datenreife: Smart oder Right Data statt Big Data

      Daten aus der vernetzten Produktion können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse liefern – über den Zustand von Maschinen und Anlagen, über geschäftliche Transaktionen, über die Entwicklung von Märkten. Dann können sie Unternehmen dabei unterstützen, ihre Geschäftsmodelle weiterzuentwickeln und neue Ertragsmodelle zu erfinden. Aber damit sie das können, müssen Unternehmen sie aufbereiten. Das ist ein initialer und ab diesem Zeitpunkt fortlaufender Prozess.

      Da gilt es zunächst also einmal initial, die Stamm- und Metadaten der eigenen Produkte und Services auf Vordermann zu bringen. Sie müssen so konsolidiert werden, dass sie konsistent und mit anderen Systemen kompatibel sind. Oft befinden sich einzelne Daten in voneinander getrennten Datensammlungen („Silos“) und können eben nicht miteinander verknüpft werden.

      Dann gilt es, fortlaufend die wichtigsten Transaktionsdaten aus den einzelnen Unternehmensprozessen und die Daten aus der Machine-to-Machine-Communication zu sammeln, aufzubereiten und so zu speichern, dass Algorithmen für die intelligente Analyse darauf zugreifen können. Dabei ist es übrigens nicht nötig, immer alle Daten zu speichern und vorzuhalten. Das lange Zeit populäre Schlagwort von Big Data ist mittlerweile zu Recht ein bisschen aus der Mode gekommen. Es wird von einer neuen Datensparsamkeit und von Begriffen wie „Smart Data“ oder „Right Data“ abgelöst. All das meint die Fähigkeit von Unternehmen, aus der wachsenden Menge von Daten nur noch solche Daten zu tracken, zu sammeln und zu verarbeiten, die zu neuen Erkenntnissen führen. So ist es beispielsweise bei einem Wasserkraftwerk nicht mehr nötig, alle akustischen Ereignisse zu speichern, die über OnCare.Acoustic aufgezeichnet werden. Besser ist es, nur noch die abzulegen, die genauer analysiert werden müssen. Das Domänenwissen eines Anbieters wie Voith und das Wissen auf Basis der Daten steckt längst in den Algorithmen. Und die müssen nur dann aktiv werden, wenn es zu signifikanten Abweichungen vom Normalzustand kommt.

      Sehen Sie OnCare.Acoustic im Einsatz:

      Datenqualität und Datentransparenz sind zwei unabdingbare strategische Voraussetzungen für die Nutzung von Machine Intelligence. Unternehmen können von den wachsenden Datenmengen nur profitieren, wenn sie technisch und operativ in der Lage sind, diese Daten aufzubereiten, zu verknüpfen und zu verarbeiten. Auch dafür brauchen sie Unterstützung und Erfahrung. Voith stellt ihnen beides zur Verfügung.

      Smarte Automatisierung, vorausschauendes Monitoring und Asset Management

        Automatische Datenverarbeitung durch Machinery Intelligence

        Eine der herausragenden Fähigkeiten von Machinery Intelligence ist es, Daten automatisch zu verarbeiten. Angesichts der Menge der verfügbaren Daten ist eigentlich auch keine andere Option sinnvoll. Die manuelle Analyse solch großer Datenmengen übersteigt nämlich in der Regel die Fertigkeiten und das Zeitbudget menschlicher Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter um ein Vielfaches.

        Maschinen und Algorithmen brauchen keine Pausen und ermüden auch nicht bei monotonen und repetitiven Arbeiten. Sie bieten sich also für das automatische Verarbeiten von großen Datenmengen an – zumal sie die herausragende Fähigkeit haben, aus riesigen Datenmengen und selbst aus kleinsten Anomalien signifikante Muster zu erkennen. So können sie zum Beispiel Alarm schlagen, wenn es solche Abweichungen gibt, die etwa auf Störungen im Maschinenbetrieb hinweisen könnten. Im Unternehmen beschäftigt sich die Spezialdisziplin Business Process Automation (BPA) mit den strategischen Anforderungen an die Automatisierung von Geschäftsprozessen.

        Smart Process Automation durch Digitalisierung

        Kommt zusätzlich MI ins Spiel, sprechen wir eher von Smart Process Automation und meinen damit eine der wichtigsten Aufgaben bei der Digitalisierung von Unternehmen. Eine der unerlässlichen Voraussetzungen dafür ist eine durchgehende Digitalisierung der Unternehmensprozesse, die Daten produzieren. Im Grunde genommen betrifft das nahezu alle Prozesse, denn Daten werden in modernen Unternehmen entlang der gesamten Prozesskette erzeugt – und für valide Analysen auch benötigt. Fehlt auch nur ein Glied in Form analoger Prozesse und nicht digital vorgehaltener Daten, werden valide Analysen quasi unmöglich.

        Computergestützte Instandhaltungsmanagementsysteme in der vernetzten Industrie

        Eins der wichtigsten Ziele in der Digitalisierung von Unternehmensteilen oder ganzen Organisationen ist die Steigerung der operativen Effizienz mit dem Ziel, Kosten zu sparen. Unvorhergesehene Maschinenstillstände und hohe Kosten für Wartung und Reparaturen belasten aber im Gegenteil das Ergebnis. Predictive Maintenance und Intelligent Asset Management gehören deshalb zu den wichtigsten Maßnahmen, um dieses Ziel zu erreichen. Machinery Intelligence ist eines der wichtigsten Werkzeuge dafür.

        Ein intelligentes Industrial Asset Management in Form eines computergestützten Instandhaltungsmanagement-System (Computerized Maintenance Management System, CMMS) ist wichtig für eine hohe Anlagenverfügbarkeit. Mit einem CMMS lassen sich zuverlässig die Schlüsselparameter einer vernetzten Produktionsumgebung identifizieren. Auf dieser Basis können Maßnahmen zum Erhalt dieser Systeme rechtzeitig eingeleitet werden – bei transparenten Kosten. Im Sinne einer produktiven Machinery Intelligence aber schwächeln viele dieser Systeme daran, dass ihnen nicht alle wartungsrelevanten Daten zur Verfügung stehen. Das kann eine effiziente Instandhaltung erschweren, wenn nicht unmöglich machen.

        Voith bietet daher beispielsweise für die Wartung seiner Papiermaschinen oder Wasserkraftanlagen mit OnCare.Asset eine Lösung für das Asset Management an. Sie deckt von der Planung und Dokumentation über die Kostenkontrolle bis hin zum Ersatzteilmanagement den gesamten Wartungsprozess in der vernetzten Produktion ab. Das System enthält bereits alle wichtigen Daten aus dem Betrieb und der Instandhaltung von Anlagen, weil Voith auch hier seine Domänenexpertise direkt in seine Lösungen integriert.

        Performance- und Health Monitoring: Eingreifen, bevor die Wände wackeln

        Vorausschauende Wartung gilt aber nicht nur für einzelne Maschinen und Anlagen, sondern auch für große, komplexe Strukturen, wie zum Beispiel Bauwerke oder ganze Fabriken. Auch sie unterliegen permanenten Belastungen, die auf Dauer ihre Aufgabe oder Funktion beeinträchtigen können.

        Durch normale Umwelteinflüsse, aber auch durch extreme Wetterphänomene wie Stürme oder Flutkatastrophen, können ihre physikalischen Eigenschaften verändert und geschwächt werden. Mit seiner großen Erfahrung bei der Errichtung, dem Betrieb und der Wartung großer Wasserkraftanlagen hat Voith auch hier das Domänenwissen, um den Kollaps von Bauteilen zu verhindern. Wir bieten daher auch für das so genannte Structural Health Monitoring (SHM) in unserer OnCare-Produktfamilie Wartungslösungen an, die auf das Überwachen immobiler Anlagen spezialisiert sind. Diese Lösungen brechen mit herkömmlichen Formen der Wartung, weil sie bereits beginnende Schwächen einer Struktur erkennen und, lange bevor die Funktionsfähigkeit gefährdet wird, Maßnahmen zu ihrem Schutz einleiten können.

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        Voith – Ihr Ansprechpartner für intelligente Lösungen im B2B-Geschäft

        Plattformen, Infrastrukturen, Services: Voith hat auf Basis seiner Erfahrungen aus mehr als 150 Jahren Industriegeschichte digitale Angebote für seine Kunden entwickelt, die sie bei der intelligenten Nutzung von Daten unterstützen. Wir nutzen dafür die besten Tools im B2B-Markt für die Automatisierung von Services und Datenanalysen. Das ist unser Verständnis von Digitalisierung in der produzierenden Industrie. (Using best tools in the market for B2B automation services.) Sprechen Sie mit uns über Ihre Bedürfnisse und Pläne.

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          Voith GmbH & Co. KGaA

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