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7. Jahrestagung
Remote Services im Maschinen- und Anlagenbau Konferenz
Welche Vorteile, Ihrer Meinung nach, bieten IoT, Smart Data und KI für Connected Services?
Verschleiss- und Alterungsprozesse sind durch physikalische Modellierung schwer erfassbar. Das rechtzeitige Erkennen dieser Prozesse ist aber essentiell für zustandsbasierte oder prädikative Wartung. Zur Lösung dieser Aufgabe müssen datenbasierte Methoden der Künstlichen Intelligenz zu Hilfe genommen werden. Diese benötigen große, durch IoT erfasste Datenmengen, um zuverlässige Aussagen machen zu können.
Welche sind die Herausforderungen industrieller Künstlicher Intelligenz?
Die größte Herausforderung ist die Verfügbarkeit aussagekräftiger Daten. Das Problem der Datenerfassung ist zwar aufwändig, aber hinlänglich bekannt und gut lösbar. Selbst große Datenmengen enthalten jedoch relativ wenig Information: Ein Gerät, das über Monate normal funktioniert, wird immer wieder die gleichen Daten liefern. Erst in dem Moment, in dem sich ein Fehler abzuzeichnen beginnt, enthalten die Daten neue Information. Auch sind industrielle Geräte typischerweise sehr zuverlässig, so dass Fehler selten zu beobachten sind. Werden inkonsistente, falsche, oder ungenügende Daten verwendet, werden KI Systeme inkonsistente oder falsche Resultate liefern.
Können Sie einige Anwendungsbeispiele von KI in der Diagnose und Vorhersage nennen?
ABB hat industrielle KI bereits erfolgreich in verschiedenen Anwendungen getestet. Verbesserte Diagnoseergebnisse wurden für elektrische Motoren oder Roboter erreicht, treffende Voraussagen z.B. für Antriebe gemacht. Dabei handelt es sich meist um Produkte, die viele Daten produzieren. Die Auswertung von Geräten, die wenige Daten erzeugen, wie beispielsweise Schalter, die nur wenige Male im Jahr auslösen, sind schwieriger.
Warum, Ihrer Meinung nach, ist KI im industriellen Umfeld ein gefährliches Spielfeld?
Heute kann nicht garantiert werden, dass KI in jedem Fall, unter allen zu erwartenden und nicht zu erwartenden Umständen, richtig funktioniert. Für sicherheitsrelevante Anwendungen ist KI derzeit noch nicht geeignet. In solchen Anwendungen setzt die Automatisierungsindustrie Sicherheitssysteme ein, die eine KI-Lösung ergänzen und dann eingreifen, wenn sie erkennen, dass die KI nicht korrekt reagiert. Industrielle KI muss im Kontext von Systemen betrachtet werden, die herkömmliche mit KI-Methoden kombinieren, um optimale Resultate zu erreichen.
Welche Vorteile sehen Sie für sich persönlich bezüglich Ihrer Teilnahme an unserer Konferenz?
Der Austausch mit Experten und Kunden ist immer eine Bereicherung und erlaubt den Horizont zu erweitern, neue Denkanstösse mitzunehmen und eigene Ansichten zu reflektieren.
Christopher Ganz
Group VP Service & Digital R&D
ABB
Für Maschinen- und Anlagenbauer ist es heute überlebensnotwendig, den Service als strategisches Geschäftsfeld zu erkennen. Denn das Neuproduktgeschäft unterliegt Schwankungen und steht unter starkem Wettbewerbsdruck. Produkte ausschließlich auf technischer Basis zu verkaufen wird immer anspruchsvoller, die Kunden erwarten Dienstleistungen rund um das Produkt. Die langjährigen Zugpferde des Service – das Wartungs- und Ersatzteilgeschäft – werden dabei zukünftig nicht mehr ausreichen, um sich von der Konkurrenz abzuheben. Maschinen- und Anlagenbauer widmen sich deshalb dem Einsatz neuer Technologien, erweitern so ihr Serviceangebot und entwickeln neue Geschäftsmodelle. Dabei bietet die Digitalisierung gewaltige Chancen. Innovative Angebote wie Smart Connected Services, Predictive Maintenance und Condition Monitoring versprechen sowohl den Maschinenherstellern wie auch deren Kunden Vorteile. Für den Kunden bieten diese digitalen Services den Schlüssel für die Störungsfreiheit und Verlässlichkeit der eigenen Wertschöpfungsprozesse.
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Über die Konferenz
5 Herausforderungen industrieller Künstlicher Intelligenz und ihr Einsatz für prädiktive Wartung
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Christopher Ganz ist zuständig für die Verbesserung von Serviceaspekten in Forschung und Entwicklung sowie für bereichsübergreifende Projekte im Bereich Service und Digitaltechnik, einschließlich Initiativen zu Internet der Dinge und Künstlicher Intelligenz. Er war an der Entwicklung der digitalen Strategie des Unternehmens beteiligt und ist Mitglied des Group Technology Management Teams. Christopher Ganz hat einen Doktortitel von der ETH Zürich mit dem Schwerpunkt Automatic Control. Seine akademischen und beruflichen Referenzen haben ihn zu einem renommierten Referenten für digitale Technologie weltweit gemacht.
