Verbessern Sie die vorausschauende Wartung mit Edge und Cloud

Wie Edge- und Cloud-Computing die vorausschauende Wartung beeinflussen und verbessern

Die vorausschauende Wartung ist ein proaktiver Ansatz, der mithilfe von Datenanalysen Geräteausfälle vorhersagt, bevor sie auftreten, und so eine rechtzeitige Wartung ermöglicht und Ausfallzeiten reduziert. Die Integration von Edge- und Cloud-Computing hat die Fähigkeiten und die Effektivität der vorausschauenden Wartung erheblich verbessert. In dieser Übersicht wird untersucht, wie diese Technologien die vorausschauende Wartung in verschiedenen Branchen beeinflussen und verbessern.

Einführung in die vorausschauende Instandhaltung

Bei der vorausschauenden Instandhaltung wird der Zustand von Geräten mithilfe von Sensoren und Datenanalysen überwacht, um vorherzusagen, wann eine Wartung durchgeführt werden sollte. Ein Beispiel hierfür ist die Überwachung des Luftstroms in Druckluftsystemen mithilfe von SICK-Sensoren. Dieser Ansatz hilft, unerwartete Geräteausfälle zu vermeiden, die Wartungskosten zu senken und die Lebensdauer von Maschinen zu verlängern. Herkömmliche Instandhaltungsstrategien, wie die reaktive und die vorbeugende Instandhaltung, reagieren entweder auf Ausfälle, nachdem sie aufgetreten sind, oder führen Wartungsarbeiten in regelmäßigen Abständen durch, unabhängig vom Zustand der Geräte. Die vorausschauende Wartung hingegen stützt sich auf Echtzeitdaten und fortschrittliche Analysen, um Wartungspläne zu optimieren.

Die Rolle von Edge Computing bei der vorausschauenden Wartung

Edge Computing bezeichnet die Verarbeitung von Daten näher an der Quelle der Datenerzeugung, wie z. B. Sensoren und Geräten, anstatt sich ausschließlich auf zentralisierte Rechenzentren zu verlassen. Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile für die vorausschauende Wartung:

• Geringere Latenz: Durch die Verarbeitung von Daten am Rand wird die Latenz minimiert, was eine Echtzeitüberwachung und sofortige Reaktion auf potenzielle Probleme ermöglicht. Dies ist in Umgebungen, in denen zeitnahe Entscheidungen unerlässlich sind, um Geräteausfälle zu verhindern, von entscheidender Bedeutung.
• Verbesserte Datensicherheit: Durch Edge-Computing müssen weniger große Datenmengen an zentralisierte Server übertragen werden, wodurch die Datensicherheit und der Datenschutz verbessert werden. Sensible Daten können lokal verarbeitet werden, wodurch das Risiko von Datenschutzverletzungen minimiert wird.
• Verbesserte Zuverlässigkeit: Edge-Computing gewährleistet einen kontinuierlichen Betrieb, selbst wenn die Verbindung zur zentralen Cloud unterbrochen wird. Diese Zuverlässigkeit ist für kritische Anwendungen, bei denen eine ununterbrochene Überwachung erforderlich ist, von entscheidender Bedeutung.

Bei der vorausschauenden Wartung ermöglicht Edge-Computing den Einsatz von KI- und Machine-Learning-Modellen direkt auf Edge-Geräten. Diese Modelle können Sensordaten in Echtzeit analysieren, Anomalien erkennen und potenzielle Ausfälle vorhersagen. In einer Produktionsanlage können Edge-Geräte beispielsweise Maschinen überwachen, ungewöhnliche Vibrationen oder Temperaturen erkennen und Wartungsmeldungen auslösen, bevor es zu einem Ausfall kommt.

Die Rolle des Cloud-Computing bei der vorausschauenden Wartung

Beim Cloud-Computing werden Rechenleistungen wie Speicherplatz, Rechenleistung und Analysefunktionen über das Internet bereitgestellt. Cloud-Computing ergänzt Edge-Computing, indem es zentralisierte Ressourcen für die Datenspeicherung, fortgeschrittene Analysen und das Training von Modellen für maschinelles Lernen bereitstellt. Zu den Vorteilen des Cloud-Computing bei der vorausschauenden Wartung gehören:

• Skalierbarkeit: Cloud-Plattformen bieten skalierbare Ressourcen, die große Datenmengen verarbeiten können, die von zahlreichen Sensoren an verschiedenen Standorten generiert werden. Diese Skalierbarkeit ist für Unternehmen mit umfangreichen und verteilten Anlagen unerlässlich.
• Erweiterte Analysen: Cloud-Computing bietet Zugriff auf leistungsstarke Analysetools und Frameworks für maschinelles Lernen, die große Datenmengen verarbeiten und analysieren können. Diese Tools ermöglichen die Entwicklung ausgefeilter Vorhersagemodelle, die komplexe Muster und Korrelationen erkennen können.
• Fernzugriff: Cloud-basierte Lösungen für die vorausschauende Instandhaltung ermöglichen es Wartungsteams, von überall auf Daten und Erkenntnisse zuzugreifen, was die Fernüberwachung und Entscheidungsfindung erleichtert. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für Unternehmen mit geografisch verteilten Betrieben.

Bei einer typischen vorausschauenden Wartung werden Sensordaten erfasst und am Rand vorverarbeitet. Die verarbeiteten Daten werden dann an die Cloud übertragen, wo sie gespeichert und mithilfe fortschrittlicher Algorithmen für maschinelles Lernen analysiert werden. Die Cloud-Plattform kann Daten aus mehreren Quellen zusammenführen und ermöglicht so eine umfassende Analyse und genauere Vorhersagen.

Synergie zwischen Edge- und Cloud-Computing

Die Kombination von Edge- und Cloud-Computing schafft ein leistungsstarkes Ökosystem für die vorausschauende Wartung. Die Nutzung der Stärken beider Technologien kann eine optimale Leistung und Zuverlässigkeit gewährleisten:

• Datenvorverarbeitung am Edge: Edge-Geräte können eine erste Datenfilterung, -aggregation und -anomalieerkennung durchführen und so das Datenvolumen reduzieren, das in die Cloud übertragen werden muss. Diese Vorverarbeitung hilft bei der Verwaltung der Bandbreite und stellt sicher, dass nur relevante Daten zur weiteren Analyse gesendet werden.
• Zentralisierte Analyse in der Cloud: Die Cloud bietet die Rechenleistung und Speicherkapazität, die für eine eingehende Analyse und Modellschulung erforderlich sind. Durch die Zentralisierung dieser Aufgaben können Organisationen genauere und robustere Vorhersagemodelle entwickeln.

• Echtzeit-Entscheidungsfindung: Edge-Computing ermöglicht eine Entscheidungsfindung in Echtzeit, indem Daten lokal verarbeitet und sofortige Maßnahmen ausgelöst werden. Wenn ein Edge-Gerät beispielsweise ein kritisches Problem erkennt, kann es die Anlage abschalten, um Schäden zu vermeiden, und gleichzeitig eine Warnung zur weiteren Analyse an die Cloud senden.
• Kontinuierliche Verbesserung: Die Cloud kann Vorhersagemodelle auf der Grundlage neuer Daten und Erkenntnisse kontinuierlich aktualisieren und verfeinern. Diese aktualisierten Modelle können wieder auf den Edge-Geräten bereitgestellt werden, wodurch sichergestellt wird, dass das System für die vorausschauende Wartung effektiv und auf dem neuesten Stand bleibt.

Anwendungen und Vorteile in der Praxis

Die Integration von Edge- und Cloud-Computing in die vorausschauende Instandhaltung wurde in verschiedenen Branchen erfolgreich umgesetzt, darunter in der Fertigungsindustrie, im Energiesektor, im Transportwesen und im Gesundheitswesen. Hier einige Beispiele:

• Fertigungsindustrie: In Fertigungsanlagen überwachen Systeme für die vorausschauende Instandhaltung Maschinen und Anlagen, um Anzeichen von Verschleiß zu erkennen. Dieser Ansatz reduziert ungeplante Ausfallzeiten, erhöht die Produktionseffizienz und verlängert die Lebensdauer kritischer Anlagen, wodurch die Betriebskosten gesenkt und der Gewinn gesteigert werden.
• Energie: Im Energiesektor wird die vorausschauende Instandhaltung zur Überwachung von Kraftwerken, Windturbinen und anderer Infrastruktur eingesetzt. Durch die Vorhersage von Geräteausfällen können Energieunternehmen Wartungspläne optimieren, Betriebskosten senken und eine zuverlässige Energieversorgung sicherstellen.
• Transport: Die vorausschauende Instandhaltung wird zur Überwachung des Zustands von Fahrzeugen, Flugzeugen und Zügen eingesetzt. Dies hilft, Pannen zu vermeiden, die Sicherheit zu verbessern und die Wartungskosten zu senken.
• Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen wird die vorausschauende Wartung zur Überwachung von medizinischen Geräten und Vorrichtungen eingesetzt. Dadurch wird sichergestellt, dass kritische Geräte betriebsbereit bleiben, wodurch das Risiko von Ausfällen während medizinischer Eingriffe verringert und die Patientenversorgung verbessert wird.

Herausforderungen und zukünftige Richtungen

Die Integration von Edge- und Cloud-Computing in die vorausschauende Wartung bietet zwar zahlreiche Vorteile, bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Dazu gehören:

• Datenintegration: Die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und die Sicherstellung der Kompatibilität zwischen Edge- und Cloud-Systemen kann komplex sein.
• Sicherheitsbedenken: Der Schutz sensibler Daten und die Gewährleistung einer sicheren Kommunikation zwischen Edge-Geräten und der Cloud ist von entscheidender Bedeutung.
• Modellgenauigkeit: Die Entwicklung genauer Vorhersagemodelle erfordert qualitativ hochwertige Daten und eine kontinuierliche Verfeinerung.
• Datenaufgaben: Edge-Geräte verfügen in der Regel über eine geringere Rechenleistung, sodass dies berücksichtigt werden muss, wenn die Aufgabe ein hohes Maß an Datenverarbeitung erfordert.
• Entwicklungstrend: Durch die Weiterentwicklung und Verbesserung von KI-Algorithmen in Kombination mit Echtzeitverarbeitung, verbesserter Sicherheit und geringerer Latenz werden die Möglichkeiten der vorausschauenden Wartung weiter verbessert.

Edge Computing: 3 Beispiele für Edge Computing

1: IoT-Prototyp für vorausschauende Wartung

Überblick: Im Rahmen einer Zusammenarbeit wurde ein IoT-basiertes System für vorausschauende Wartung entwickelt, das die Überwachung von Maschinenmotoren und die Vorhersage potenzieller Fehlfunktionen ermöglicht.

Umsetzung: Das System verwendete eine Trägerplatine mit einem Modul, das mit einer Edge-Computing-Plattform verbunden war. Die Daten eines an einem Motor angebrachten Vibrationssensors wurden lokal verarbeitet, um verschiedene Motorzustände wie Stopp, Betrieb und Fehlfunktion zu erkennen. Auf dem Edge-Gerät wurden Modelle für maschinelles Lernen eingesetzt, sodass das System unabhängig vom Internet arbeiten konnte.

Ergebnis: Der Prototyp demonstrierte erfolgreich die Fähigkeit, das Motorverhalten zu überwachen und vorherzusagen, wodurch Industrieunternehmen möglicherweise vor kostspieligen mechanischen Ausfällen und Ausfallzeiten bewahrt werden können.

2: Erweiterte vorausschauende Wartung

Überblick: In dieser Studie wurde der Einsatz von Edge-Computing für die erweiterte vorausschauende Wartung in verschiedenen Branchen untersucht. Der Schwerpunkt lag auf der Überwachung von Daten aus zahlreichen Sensoren, um den Zustand von Geräten vorherzusagen und den Bedarf an vorbeugenden Reparaturen zu ermitteln.

Umsetzung: Edge-Computing wurde eingesetzt, um die riesigen Datenmengen zu verarbeiten, die von den Sensoren generiert wurden, die Latenz zu reduzieren und Echtzeit-Einblicke zu ermöglichen. Dieser Ansatz berücksichtigte auch Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit, indem die Notwendigkeit, sensible Informationen in die Cloud zu übertragen, minimiert wurde.

Ergebnis: Die Implementierung von Edge-Computing in der vorausschauenden Instandhaltung führte zu kürzeren Ausfallzeiten und einer höheren Kapitalrendite, was erhebliche Vorteile für Branchen wie die Fertigungsindustrie und den Energiesektor mit sich brachte.

3: Maximierung von Edge-Computing in der Fertigung

Überblick: Es wurden Untersuchungen zu den wirkungsvollsten Anwendungsfällen für Edge-Computing in der Fertigung durchgeführt, darunter vorausschauende Wartung, Anlagenleistungsmanagement und Qualitätskontrolle.

Umsetzung: Die Studie konzentrierte sich auf den Einsatz von Deep-Sensor-Netzwerken und die Nutzung von Edge-Computing zur Überwachung des Gerätezustands und zur Vorhersage von Ausfällen. Durch die Integration von Edge-Computing in bestehende Managementsysteme könnten Hersteller eine Echtzeitüberwachung und Entscheidungsfindung erreichen.

Ergebnis: Die Fallstudien zeigten, dass Edge-Computing in der vorausschauenden Instandhaltung die betriebliche Effizienz verbesserte, die Instandhaltungskosten senkte und die Zuverlässigkeit der Geräte insgesamt erhöhte.

Was wir über Edge und Cloud wissen

Edge- und Cloud-Computing verändern die vorausschauende Instandhaltung durch Echtzeit-Datenverarbeitung, fortschrittliche Analysen und skalierbare Ressourcen. Diese Kombination verbessert die Fähigkeit, Geräteausfälle vorherzusagen, Wartungspläne zu optimieren und Betriebskosten zu senken. Da diese Technologien in immer mehr Branchen eingesetzt werden, wird die vorausschauende Instandhaltung zu einem integralen Bestandteil des modernen Anlagenmanagements und steigert die Effizienz und Zuverlässigkeit in verschiedenen Sektoren.