Bei der Planung von Wartung und Instandhaltung gibt es verschiedene Herausforderungen, die täglich neu in Einklang zu bringen sind. Steht eine Maschine still, verschlingt sie jede Minute Geld. Klar ist aber auch, dass eine Überwartung durch strikte Instandhaltungszyklen unnötige Kosten verursacht. Es gilt folglich, zwischen hoher Verfügbarkeit und minimalen Wartungsaufwänden abzuwägen. Diese Herausforderung wird größer, je mehr Maschinen in Betrieb sind. Denn mit jeder Anlage steigt die Anzahl der Einflussfaktoren, die sich zum Teil gegenseitig bedingen oder ausschließen (Multikritikalität). Viele Unternehmen setzen bei diesem Balanceakt auf eine vorausschauende Strategie, bei der durch eine kontinuierliche Zustandsüberwachung der Maschinen optimiert Wartungs- und Instandhaltungsentscheidungen getroffen werden. Bewährt haben sich vor allem Lösungen, die nicht nur technische Daten berücksichtigen, z. B. Druck, Temperatur oder Arbeitsstunden seit der letzten Wartung, sondern die auch betriebswirtschaftliche Aspekte wie Termintreue, Auslastung der Ressourcen, Abschreibungszustand oder Modernisierungsbedarf in die Entscheidungsfindung mit einfließen lassen – kumuliert und ausgewogen. Dies schaffen aufgrund der Datenmenge und komplexen Zusammenhänge vor allem KI-basierte Verfahren.
Die praxisbewährte KI-basierte, selbstlernende Entscheidungsunterstützung und -optimierung von Qualicision bewertet kontinuierlich auf Basis qualitativ gelabelter Anlagendaten unterschiedliche Assets – und zwar flexibel skalierbar und damit geeignet für die vorausschauende Wartung einer einzelnen Anlage ebenso wie für ein Predictive Asset Management für geografisch verteilte Anlagenverbünde. Dabei entsteht eine zusätzliche, KI-unabhängige Erklärungsebene, deren einfache Visualisierung die Entscheidungen des Systems nachvollziehbar und auch für Nicht-Datenanalysten bedienbar macht. Die Basis schafft das Qualitative Labeln.
