Die Instandhaltung von Industrieanlagen umfasst die Inspektion, Wartung, Reparatur und den Austausch von Maschinen und Komponenten, die den laufenden Betrieb sichern. Wie vorausschauend diese geplant wird, wirkt sich direkt darauf aus, wie zuverlässig die Anlagen arbeiten und wie viel Produktionszeit durch Störungen und Reparaturen verloren geht.

KI in der Fertigung verschafft Instandhaltungsteams einen weitaus genaueren Einblick in den Betriebszustand jeder einzelnen Maschine. Dadurch können Arbeiten auf Basis des tatsächlichen Zustands geplant werden. In diesem Beitrag beleuchten wir, wie KI die Zuverlässigkeit und Produktivität von Anlagen steigert und wie sich frühere Warnungen vor drohenden Ausfällen auf die Beschaffung und Vorhaltung von Ersatzteilen auswirken.

Drei Ansätze der Anlageninstandhaltung

Die Instandhaltung von Anlagen folgt in der Regel einem von drei Ansätzen, wobei viele Betriebe je nach Kritikalität der jeweiligen Anlage eine Kombination daraus einsetzen.

• Die reaktive Instandhaltung umfasst die Reparatur oder den Austausch von Anlagen erst nach deren Ausfall. Sie erfordert zwar keine vorherige Planung, Ausfälle treten jedoch ohne Vorwarnung auf und führen zu ungeplanten Stillstandszeiten.
• Die präventive Instandhaltung folgt einem festen Zeitplan. Bauteile werden in festgelegten Intervallen gewartet oder ausgetauscht – unabhängig von ihrem tatsächlichen Zustand. Das reduziert unerwartete Störungen, führt jedoch häufig dazu, dass Teile lange vor dem Ende ihrer Nutzungsdauer ersetzt werden.
• Die zustandsorientierte Instandhaltung stützt sich auf den tatsächlichen Zustand der Anlage und nutzt Messwerte wie Schwingungen oder Temperatur, um den Zeitpunkt für erforderliche Maßnahmen zu bestimmen.

Die Zustandsüberwachung ist eine bewährte Methode, allerdings erforderte ihr werkweiter Einsatz traditionell regelmäßige manuelle Messungen und fachspezifische Analysen.

KI macht diesen Ansatz in großem Maßstab wirtschaftlich nutzbar, da sie eine Vielzahl von Maschinen kontinuierlich überwachen und Veränderungen erkennen kann, die bei manuellen Prüfungen kaum auffallen würden. Zudem ermöglicht sie eine vorausschauende Instandhaltung, die noch einen Schritt weiter geht und prognostiziert, wann sich anbahnende Fehler voraussichtlich zu einem Stillstand führen.

Wie KI die Zuverlässigkeit von Anlagen verbessert

Die Zuverlässigkeit von Anlagen bemisst sich daran, wie oft eine Maschine ausfällt und wie frühzeitig ein Ausfall vorhersehbar ist. KI steigert diese Zuverlässigkeit, indem sie Unregelmäßigkeiten in einem frühen Stadium erkennt – zu einem Zeitpunkt, an dem Reparaturen in der Regel kostengünstiger sind und den Betriebsablauf weniger stören.

Ausfallvorhersage

Die Ausfallvorhersage nutzt KI, um auf Basis von Zustandsänderungen über die Zeit abzuschätzen, wann ein Ausfall droht. Viele Schäden entwickeln sich schleichend. Ein verschlissenes Bauteil zeigt typischerweise messbare Veränderungen wie einen Temperatur- oder Schwingungsanstieg, bevor es seinen Dienst versagt. KI-Modelle lernen das Normalverhalten jeder Maschine kennen und schlagen Alarm, sobald Messwerte aus diesem Rahmen fallen.

Das gibt Instandhaltungsteams die nötige Zeit, um eine Reparatur einzuplanen, bevor die Störung die laufende Produktion beeinträchtigt. Dies setzt jedoch einen stabilen Datenfluss von jeder überwachten Maschine voraus. Aus diesem Grund führen einige Werke private 5G-Netze ein, um Daten werksweit zuverlässig zu übertragen.

Bei älteren Anlagen stammen diese Daten meist von nachträglich angebrachten Sensoren an Maschinen, die ursprünglich nicht für eine Selbstdiagnose ausgelegt waren. Die Messwerte werden anschließend an eine Cloud-Plattform übertragen, wo sie gespeichert und zusammen mit Daten aus dem restlichen Betrieb analysiert werden können.

Elektronische Bauteile verhalten sich weniger berechenbar, da sie oft ohne messbare Vorwarnung ausfallen. Deshalb wird die Ausfallvorhersage in der Regel ergänzend zu anderen Instandhaltungsstrategien eingesetzt, ohne diese vollständig zu ersetzen.

Weniger unnötige Eingriffe

Starre Wartungsintervalle können die Zuverlässigkeit unter Umständen sogar beeinträchtigen. Bei jeder Demontage zu Inspektionszwecken werden Komponenten aus- und wieder eingebaut – Eingriffe, durch die neue Fehlerquellen entstehen können.

Durch die Auswertung von Zustandsdaten erlaubt KI eine bedarfsgerechte Anpassung der Intervalle: Bei Anlagen mit stabiler Leistung werden sie verlängert, bei Auffälligkeiten vorgezogen. Instandhaltungsmaßnahmen konzentrieren sich dadurch gezielt auf die Maschinen, die sie tatsächlich benötigen. Das reduziert unnötige Eingriffe und die damit einhergehenden Stillstände.

Muster im gesamten Maschinenpark erkennen

Betriebe mit mehreren baugleichen Maschinen beobachten häufig dieselben Fehler an unterschiedlichen Einheiten. Wird jeder Vorfall isoliert betrachtet, bleibt der Zusammenhang meist unbemerkt.

KI kann Daten aus dem gesamten Maschinenpark gleichzeitig analysieren und wiederkehrende Probleme identifizieren, die manuell kaum verknüpft werden könnten – etwa ein Bauteil, das regelmäßig vorzeitig versagt, oder Betriebsbedingungen, die den Verschleiß beschleunigen. Durch das Erkennen dieser Muster lässt sich die eigentliche Ursache beheben, um ein wiederholtes Auftreten im gesamten Werk zu verhindern.

Ungeplante Stillstände in planbare Wartung verwandeln

Ungeplante Stillstandszeiten gehören nach wie vor zu den größten Kostentreibern in der Fertigung. Der Bericht Die wahren Kosten von Stillstandszeiten 2024 von Siemens schätzt, dass den 500 weltweit größten Industrieunternehmen dadurch jährlich rund 1,4 Billionen US-Dollar verloren gehen – was etwa 11 % ihres Umsatzes entspricht.

KI verschafft Betrieben deutlich mehr Kontrolle über den Zeitpunkt von Instandhaltungsmaßnahmen. Ein frühzeitig erkannter Fehler kann während eines geplanten Stillstands oder in einer ruhigeren Produktionsphase behoben werden. So stoppt die Linie nicht unvorhergesehen, sondern zu einem vom Werk festgelegten Zeitpunkt.

Der Produktivitätsgewinn geht weit über die vermiedene Unterbrechung hinaus. Ist der Fehler im Vorfeld bekannt, wissen die Techniker bereits bei Eintreffen, was zu tun ist, was den Diagnoseaufwand spürbar verkürzt. Werkzeuge und Ersatzteile können im Voraus bereitgelegt und die Arbeiten nach der Verfügbarkeit von Personal und Komponenten eingetaktet werden. Weniger Notfalleinsätze bedeuten zudem mehr Zeit für geplante Aufgaben.

Allerdings muss eine Maschine nicht erst komplett ausfallen, um die Ausbringung zu beeinträchtigen: Ein sich anbahnender Defekt kann dazu führen, dass Anlagen unter ihrer Nenngeschwindigkeit laufen oder erhöhten Ausschuss produzieren. Wird dieser Leistungsabfall frühzeitig erkannt, bleibt die Produktion auf dem gewünschten Niveau.

Über längere Zeiträume zeigen sich diese Verbesserungen in Kennzahlen wie der Gesamtanlageneffektivität, die Verfügbarkeit, Leistungsgrad und Qualitätsrate miteinander verbindet.

Ersatzteilbeschaffung an Frühwarnungen ausrichten

Die Ausfallvorhersage verschafft einem Werk Zeit zur Vorbereitung. Dazu gehört vor allem, die Verfügbarkeit passender Ersatzteile für die anstehende Reparatur sicherzustellen.

Um Stillstandszeiten auf ein Minimum zu reduzieren, funktioniert eine frühzeitige Fehlererkennung am besten in Kombination mit einer durchdachten Ersatzteilstrategie. Dazu zählt die Bevorratung der für den Betrieb wichtigsten Komponenten – eine Entscheidung, die dank KI-gestützter Zustandsdaten zu Ausfallraten und Bauteilverschleiß wesentlich präziser getroffen werden kann.

Dies gilt insbesondere für Ersatzteile älterer Maschinen, die über den regulären Vertrieb schwerer zu beziehen sind. Die Zusammenarbeit mit einem verlässlichen Lieferanten, der sowohl aktuelle als auch abgekündigte Bauteile beschafft, verhindert in solchen Fällen, dass aus einem vorhergesagten Defekt ein ungeplanter Anlagenstillstand wird.

Der Einstieg in die KI-gestützte Instandhaltung

Betriebe, die auf eine KI-gestützte Instandhaltung umstellen, beginnen typischerweise bei ihren kritischsten Maschinen – also dort, wo ein unerwarteter Ausfall die gravierendsten Folgen für die Produktion hätte. Der Start mit einer überschaubaren Anzahl an Anlagen ermöglicht es, den Ansatz in der Praxis zu testen und zu verfeinern, bevor er auf das gesamte Werk übertragen wird.

Das technische Personal bleibt dabei während des gesamten Prozesses unverzichtbar. Die KI meldet Veränderungen im Maschinenzustand, während die Erfahrung der Fachkräfte über die beste Reaktion entscheidet. Je früher diese Information vorliegt, desto mehr Zeit bleibt für die Planung der Arbeiten.

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