Frühzeitige Fehlererkennung und Wartungskostenreduzierung in der Industrie durch Autoencoder-Modelle

In industriellen Umgebungen überwachen IoT-Sensoren kontinuierlich Maschinenzustände wie Temperatur, Vibration und Druck. Die manuelle Analyse dieser Daten ist aufgrund der Menge und Komplexität ineffizient – Ausfälle, teure Reparaturen und Produktionsstillstände sind die Folge.

Zudem erkennen klassische Alarmsysteme mit statischen Schwellenwerten keine komplexen Muster – selbst wenn sich die Einzelwerte im Normalbereich befinden, aber untereinander ein untypisches Verhalten zeigen.

Die Lösung: Ein Autoencoder-Modell, das auf gesunden Maschinendaten trainiert wird, lernt typische Muster. Weicht der aktuelle Sensorstatus im Echtzeitbetrieb deutlich vom erwarteten Muster ab, wird eine Anomalie erkannt.

Vorteile:

• Frühzeitige Fehlererkennung
• Reduzierte Wartungskosten
• Höhere Anlagenverfügbarkeit
• Erkennung komplexer Datenmuster ohne Labels

In industriellen Umgebungen werden Maschinen rund um die Uhr durch IoT-Sensoren überwacht, die kritische Daten wie Temperatur, Vibration und Druck erfassen. Die manuelle Überwachung dieser Daten auf Anomalien ist jedoch oft ineffizient und unwirksam, insbesondere wenn Probleme subtil oder vorher unerkannt bleiben. Dies kann zu den folgenden Konsequenzen führen:

• Unvorhersehbare Ausfälle
• Teure Reparaturen
• Produktionsausfälle

Die enorme Datenmenge und die Komplexität der Maschinen machen es für Menschen nahezu unmöglich, frühzeitig auf Anomalien aufmerksam zu werden. Dies erschwert die Wartung und Reparaturen erheblich.

Zudem werden Alarme häufig auf Basis statischer Schwellenwerte (Thresholds) ausgelöst. Solche Systeme erkennen jedoch keine komplexen Zusammenhänge zwischen verschiedenen Sensordaten. Wenn sich zwar alle Werte innerhalb ihrer individuellen Grenzbereiche befinden, aber untereinander ein untypisches, potenziell fehlerhaftes Muster bilden, wird kein Alarm ausgelöst – obwohl bereits eine Störung vorliegt oder sich anbahnt.