Unserer Erfahrung auf dem Gebiet von Big Data haben wir genutzt, um eine Lösung für die “vorausschauende Wartung” oder auch “Predictive Maintenance” zu finden. Das Verfahren leitet Wartungsinformationen aus Daten (Condition Monitoring) eines Objekts ab. Ziel ist es, ein Objekt proaktiv zu warten und somit Ausfallzeiten zu vermeiden und damit Kosten zu minimieren. So können im Optimalfall Störungen vorhergesagt werden, bevor es zu Auswirkungen oder Ausfällen kommt.
Die “vorausschauende Wartung” oder auch “Predictive Maintenance” ist erst mit der Anwendung der Big Data Technologien, wie die Erfassung, Speicherung und Analyse von großen Datenmengen, möglich. Das Ziel ist, ein Objekt proaktiv zu warten und somit Ausfallzeiten zu vermeiden und damit Kosten zu minimieren. So können im Optimalfall Störungen vorhergesagt werden, bevor es zu Auswirkungen oder Ausfällen kommt.
Was ist nun unsere Lösung dafür? Wir haben den Hahn PRO Time Manager entwickelt. Dieser ermöglicht beliebige Sensordaten zu effizient zu speichern und zu verarbeiten. Werden die über einen Zeitraum gesammelten Daten nun mit Algorithmen der künstlichen Intelligenz verknüpft, so können Voraussagen getroffen werden.
Die Herausforderung ist, dass oft sehr große Datenmengen benötigt werden, um verlässliche Vorhersagen für die vorausschauende Wartung zu treffen. Diese Daten müssen erfasset, gespeichert und analysiert werden. Aufgrund der riesigen Datenmengen und der vielen verschiedenen Daten und Formate müssen die Datenbanken enorme Kapazitäten bereitstellen.
Darum nutzen wir bei unserem Hahn PRO Time Manager Techniken und Datenbanken aus dem Big-Data-Umfeld. Für die Analyse der Daten ist es notwendig, schnell auf die gesuchten Werte zuzugreifen und diese mit hoher Performance zu verarbeiten. Je größer die Datenbasis ist und je intelligenter und ausgefeilter die Analysealgorithmen (Neuronale Netze, Deep Learning oder Ensemble learning) sind, desto verlässlicher sind die zu erhaltenden Erkenntnisse. Hierfür bietet unser Hahn PRO Time Manager die optimale Lösung.