Wie prädiktive Instandhaltungs-KI das Facility Management verändert

Obwohl sich die Welt von heute aufgrund der zunehmenden Fernarbeit und einer überwältigenden Menge an technologischen Fortschritten sehr online anfühlt, lässt sich nicht leugnen, dass unsere physischen Räume immer noch kostbar sind.

Angesichts der massiven Beeinträchtigung des täglichen Lebens während einer globalen Pandemie bleibt die Bedeutung persönlicher Einrichtungen von größter Bedeutung.

Von Krankenhäusern bis hin zu Flughäfen, Parks und Wohngebäuden müssen Tausende von Einrichtungen sicher, hygienisch und in gutem Betriebszustand gehalten werden. Es wird regelmäßig viel daran gearbeitet, öffentliche Räume gut instand zu halten, nicht nur im Hinblick auf Reparaturen und Instandhaltung, sondern auch auf die sorgfältige Planung routinemäßiger Wartungsarbeiten, um zukünftige katastrophale und kostspielige Ausfälle zu verhindern.

Während der Gedanke an Wartungsteams bei der Arbeit Bilder von Arbeitern hervorruft, die Werkzeuge und Geräte einsetzen, um den reibungslosen Betrieb von Maschinen und Räumen sicherzustellen, ist dies nicht mehr der Fall.

Die Wartungsbranche setzt zunehmend auf Technologien zur Unterstützung bei der Erfüllung von Arbeitsaufträgen und nutzt Fortschritte wie vorausschauende Wartungssoftware, um den Anlagenbetrieb mit höchster Effizienz aufrechtzuerhalten.

Die Rolle der KI bei der vorausschauenden Wartung

Das Instandhaltungs- und Facility-Management hat im letzten Jahrzehnt dank Automatisierung und digitalen Tools wie computergestützter Instandhaltungsmanagementsoftware (CMMS) eine große Entwicklung erfahren.

Was einst eine Branche war, die über Arbeitsauftragsanfragen in Papierform und Tabellenkalkulationen operierte, ist rationalisierter und kostengünstiger geworden.

Je nach Aufgabentyp können Facility Manager und ihre Teams verschiedene Wartungsstrategien implementieren – reaktiv, präventiv und vorausschauend.

Die vorausschauende Wartung ist einer der wichtigsten Bereiche, in denen technologische Fortschritte wie künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel kommen.

Durch die Vorhersage des Wartungsbedarfs, bevor er entsteht, können Unternehmen Wartungspläne optimieren, Ausfallzeiten reduzieren und kostspielige ungeplante Ausfälle vermeiden.

Dieser Ansatz ist aus mehreren Gründen von entscheidender Bedeutung.

Die vorausschauende Wartung trägt dazu bei, die Lebensdauer einer Anlage zu verlängern, indem sie Probleme bereits im Frühstadium behebt und so den Verschleiß minimiert. Es verbessert die Betriebseffizienz und senkt die Gesamtwartungskosten, da Ressourcen effektiver genutzt werden. Es erhöht die Sicherheit am Arbeitsplatz, indem es die mit Geräteausfällen verbundenen Risiken verringert.

In den letzten Jahren hat die Integration von KI verschiedene Branchen verändert, von denen viele in irgendeiner Weise eine Wartung ihrer Anlagen erfordern.

KI-gesteuerte vorausschauende Wartung definiert die Art und Weise, wie Industrien ihre Anlagen verwalten, neu. Sie gewährleistet einen reibungslosen Betrieb durch die Analyse historischer Daten und Echtzeitinformationen, um Geräteprobleme vorherzusehen, ermöglicht eine proaktive Wartung und reduziert die Notwendigkeit von Notfallreparaturen.

Technologie spielt bereits eine wichtige Rolle bei der Umsetzung der vorausschauenden Wartung in Anlagen und wird weiterhin an Bedeutung gewinnen. IoT-Geräte und Sensoren werden eingesetzt, um die Geräteleistung zu überwachen und Echtzeitdaten zu sammeln.

Algorithmen für maschinelles Lernen analysieren diese Daten und identifizieren Muster, die auf potenzielle Fehler hinweisen. Darüber hinaus erleichtern cloudbasierte Plattformen und Datenanalysetools die Speicherung, Verarbeitung und Visualisierung der gesammelten Daten, sodass Wartungsteams fundiertere Entscheidungen treffen können.

Der Bedarf an KI für vorausschauende Wartung in allen Branchen

Eine Vielzahl von Branchen profitiert davon, Wartungsaktivitäten im Voraus zu planen, mithilfe von Technologie Technikern entsprechende Aufgaben zuzuweisen und deren Abschluss zu verfolgen. In der Fertigung sind eine frühzeitige Fehlererkennung und -diagnose von entscheidender Bedeutung.

Die Herstellung von Konsumgütern gilt als anlagenintensiver Sektor, und eine McKinsey-Studie aus dem Jahr 2023 zeigt, dass 99 % der Führungskräfte in diesem Sektor ihre Wartungsstrategien in den letzten fünf Jahren geändert haben.

Herkömmliche Wartungspraktiken basierten oft auf regelmäßigen Inspektionen oder vorgegebenen Wartungsplänen.

Umgekehrt kann KI selbst in komplexen Systemen mit zahlreichen Variablen subtile Änderungen im Verhalten und in der Leistung von Geräten erkennen. Durch das Erkennen dieser frühen Anzeichen von Fehlern können Wartungsteams Probleme proaktiv beheben, katastrophale Ausfälle verhindern und die Lebensdauer der Geräte erheblich verlängern.

Der Transport ist ein weiterer Bereich, in dem Zeit von entscheidender Bedeutung ist. Ausfallzeiten können dazu führen, dass wertvolle Fracht und Lieferungen nicht rechtzeitig an ihren Bestimmungsort gelangen, und Verzögerungen können einen Dominoeffekt haben und zumindest zu Unzufriedenheit führen.

Mit vorbeugender und vorausschauender Wartung können Unternehmen die Wartung ihrer Flotte oder anderer Fahrzeuge während geplanter Ausfallzeiten oder dann, wenn es für den Betrieb am günstigsten ist, planen und so Produktionsunterbrechungen minimieren.

Dadurch steigt die Gesamteffizienz der Anlagen, was zu einer höheren Produktivität und einer besseren Ressourcennutzung führt.

Die Implementierung von KI in der vorausschauenden Wartung erfordert möglicherweise eine Anfangsinvestition, aber die langfristigen Vorteile überwiegen die Kosten. Dies ist besonders wichtig in Branchen, die mit anhaltenden Budgetkürzungen und minimierten Ressourcen konfrontiert sind.

Da fällt mir der Bildungssektor ein. Schulbezirke und Universitäten können durch die Optimierung von Wartungsaufgaben erhebliche Wartungskosten einsparen. Die Verlängerung der Lebensdauer der Ausrüstung und die Kontrolle des Lagerbestands führen zu geringeren Austauschkosten und einer hohen Kapitalrendite.

KI-gestützte vorausschauende Wartung erhöht die Sicherheit am Arbeitsplatz, indem sie die Wahrscheinlichkeit von Unfällen aufgrund von Geräteausfällen verringert. Regelmäßige Inspektionen und proaktive Wartungspraktiken tragen dazu bei, potenzielle Risiken zu mindern und die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften sicherzustellen, die im Gesundheitswesen, in der Altenpflege und im öffentlichen Sektor von entscheidender Bedeutung sind.

Durch die Wartung der Ausrüstung können Unternehmen eine sicherere Arbeitsumgebung für ihre Mitarbeiter, Bewohner und Besucher gleichermaßen schaffen.

Automatisierung im Wartungsbetrieb

KI-Systeme optimieren Wartungsabläufe, verbessern die Ressourcennutzung und verbessern die Geräteverfügbarkeit, indem sie Echtzeit-Datenanalyse, vorausschauende Wartung und kontinuierliches Lernen nutzen.

Bei der Datenerfassung und -analyse in Echtzeit nutzt Wartungssoftware bereits KI und Automatisierung. Diese Informationserfassung hilft Facility Managern und Führungskräften dabei, fundierte Entscheidungen hinsichtlich der Budgetzuweisung, der Aufgabenzuweisungen für Teammitglieder, Leistungskennzahlen und mehr zu treffen.

KI-gestützte vorausschauende Wartung basiert in hohem Maße auf der kontinuierlichen Erfassung von Echtzeitdaten, die von physischen Sensoren und IoT-Geräten erfasst werden können. Sensoren überwachen wichtige Parameter in den Räumen einer Anlage, wie z. B. Temperatur, Vibration, Druck und Luftfeuchtigkeit.

Die Daten werden dann an KI-Algorithmen gesendet, die in der Lage sind, riesige Informationsmengen schnell zu verarbeiten. Durch die Analyse dieser Daten kann KI Anomalien, Muster und potenzielle Anzeichen einer Geräteverschlechterung oder eines Geräteausfalls erkennen, lange bevor sie zu kritischen Problemen werden.

5 Lösungen, die bei der vorausschauenden Wartung von KI beeinflusst werden

KI wird langsam in den Wartungsbereich integriert, und zwar auf eine Art und Weise, die über die Art und Weise hinausgeht, wie andere Branchen sie nutzen.

Das Generieren von Inhalten oder das Anbieten von Kundenservice über Chatbots sind normalerweise keine Prioritäten, die mit der Instandhaltung und Reparatur von Gebäuden und ihrer Ausrüstung verbunden sind.

Mit Blick auf die Zukunft der KI im Wartungsbereich gibt es mehrere Schlüssellösungen, bei denen maschinelles Lernen und sogar Robotik die Zukunft öffentlicher Räume beeinflussen könnten.

KI wird sich auf unterschiedliche Weise auf die Instandhaltung auswirken, es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, insbesondere zu prüfen, wie sie im Kontext eines CMMS eingesetzt wird. Es wird prognostiziert, dass der globale CMMS-Softwaremarkt bis 2028 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 8,81 % oder bis zu 1,7 Millionen US-Dollar wachsen wird.

Weiterlesen: Was ist ein CMMS? Vorteile, Funktionen und Auswahl →

Die Wirkung von KI wird sich innerhalb dieses Zeitrahmens auf fünf vorhersehbare Chancen konzentrieren.

1. Verbesserungen bei der Aufgabenverwaltung

Durch die Betrachtung von Trends für die beste Leistung auf der Grundlage früherer Aufgabenverwaltung kann die KI historische Daten verarbeiten und Vorschläge für eine bessere Bewältigung ähnlicher Aufgaben liefern.

Wenn beispielsweise der Wartungstechniker „A“ in der Vergangenheit beim Auswechseln von Glühbirnen schneller war als sein Kollege „B“, kann ein CMMS Aufgaben basierend auf diesen früheren Erfolgen automatisch zuweisen.

Im weiteren Sinne ermöglicht KI dem CMMS auch, aggregierte Daten aller Kunden zu nutzen und einem Benutzer Einblick in die besten nächsten Schritte zu geben. Wenn Wartungsteams zwei oder mehr Tage warten, um sich mit Sanitärproblemen zu befassen, steigen die potenziellen Schadenskosten um 25 %.

Im Gegensatz dazu fallen bei Wartungsteams, die Sanitärprobleme innerhalb von zwei Stunden beheben, in der Regel deutlich geringere Schadenskosten an.

2. Bessere Bestandskontrolle

KI kann dabei helfen, die Verwendung bestimmter Inventargegenstände zu bestimmen.

Beispielsweise könnte eine Einrichtung jeden September 15 Filter und danach vierteljährlich nur noch einen Filter verwenden. KI kann bei der automatischen Bestellung von Artikeln helfen, wenn vergangene Daten die Möglichkeit bieten, die zukünftige Nutzung vorherzusagen.

3. Gewinnung von Erkenntnissen über die physische Umgebung mithilfe von Sensoren

Das größte Hindernis für die Unterstützung von KI bei jedem Wartungsprozess besteht darin, dass sie nur über sehr wenige Echtzeitdaten über eine physische Umgebung verfügt.

Wie bereits erwähnt, liefern drahtlose Sensoren Echtzeitdaten und informieren das Wartungsteam über die besten Möglichkeiten zur Behebung anstehender Probleme. Mithilfe von Temperatursensoren und lokalen Wettervorhersagen kann KI vorhersagen, ob beispielsweise Rohrleitungen in kalten Räumen gefrieren.

Prädiktive Sensoren an Geräten überwachen Viskosität, Energieverbrauch, Vibration und Temperatur und ermöglichen es der KI, zu bestimmen, wann ein Gerät kurz vor dem Ausfall steht. Wenn eine Vibration nicht mit einer Grundvibration übereinstimmt, könnte ein Riemen reißen.

Sensoren helfen dabei, ein CMMS mit der physischen Umgebung zu verbinden und ermöglichen es der KI, dem Benutzer ein besseres Verständnis dafür zu vermitteln, wo sie den größten Einfluss haben können.

4. Reparatur- und Fehlerbehebungshilfe

Beim Durchsuchen Ihrer täglichen Aufgaben kann KI dazu verwendet werden, die besten Bereiche vorzuschlagen, in denen Ihr Wartungsteam mit der Fehlerbehebung bestimmter Elemente beginnen kann. Basierend auf gescannten Webinhalten und vergangenen historischen aggregierten Daten anderer Kunden kann es Möglichkeiten zur Lösung von Problemen vorschlagen.

KI, die wie eine gezielte Google-Suche zur Behebung eines Problems funktioniert, hilft Wartungsteams dabei, die Reaktionszeit zu verbessern, Geräteausfallzeiten zu reduzieren und Kosten zu senken.

5. Informationen zum Austausch von Vermögenswerten

KI kann anhand der Art der am Gerät durchgeführten Reparaturen dabei helfen, zu beurteilen, ob ein Artikel ersetzt werden sollte oder noch repariert werden kann. Auch wenn die Reparaturkosten in der Vergangenheit möglicherweise hoch waren, verlängern sie die Lebensdauer des Artikels und müssen möglicherweise noch nicht ersetzt werden.

Diese Technologie kann wie ein Personal Shopper eingesetzt werden, um die durchschnittlichen Kosten für Ersatzteile zu ermitteln und es Wartungsteams zu ermöglichen, mit ihren Lieferanten und Händlern über den besten Preis für einen neuen Artikel zu verhandeln.

Die Lebenserwartung neuer Teile oder Geräte kann im Verhältnis zum Kaufpreis berücksichtigt werden. Wenn beispielsweise ein bestimmter Kühlschrank in der Regel 10 Jahre länger hält als eine andere Marke, führen die 20 % höheren Kosten zu erheblichen Einsparungen, wenn man diese 10 zusätzlichen Jahre mit einrechnet.

Zukunftssichere Anlagen mit vorausschauender Wartungs-KI

KI-gesteuerte Lösungen revolutionieren das Facility Management in verschiedenen Sektoren, darunter Bildungseinrichtungen, Gesundheitszentren, Gewerbebetriebe und darüber hinaus.

Da diese Lösungen immer intelligenter werden und sich weiterentwickeln, können sie zur Schaffung sichererer, zuverlässigerer und kostengünstigerer Anlagen genutzt werden. Der Einsatz fortschrittlicher Technologien und Datenanalysen kann sich positiv auf jeden dieser Sektoren auswirken.

Ausbildung

Im Bildungsbereich können KI-gestützte Überwachungssysteme den Campus in Echtzeit überwachen und potenzielle Sicherheitsbedrohungen und unbefugten Zugriff erkennen. Gesichtserkennungstechnologie kann die Sicherheit auf dem Campus verbessern, indem sie Personen auf Beobachtungslisten identifiziert oder das Personal auf ungewöhnliche Aktivitäten aufmerksam macht.

KI kann den Zustand der Schulinfrastruktur wie HVAC-Systeme und elektrische Geräte überwachen und den Wartungsbedarf vorhersagen, bevor es zu größeren Ausfällen kommt. Dieser proaktive Ansatz sorgt für eine sichere und komfortable Lernumgebung für Studierende und Mitarbeiter.

Durch die Analyse von Sensordaten und historischen Mustern kann KI Beleuchtung, Heizung und Kühlung regulieren, um den Energieverbrauch und die Betriebskosten zu senken.

Gesundheitspflege

In Gesundheitszentren können KI-gesteuerte Lösungen die Patientensicherheit verbessern, indem sie potenzielle Geräteprobleme oder -ausfälle erkennen und Teams alarmieren, wenn es Zeit ist, diese kritischen Anlagen zu reparieren oder zu ersetzen. Diese Technologie kann auch die Leistung medizinischer Geräte überwachen und Anomalien in Echtzeit erkennen.

Durch die Vorhersage von Geräteausfällen können Gesundheitszentren die Wartung proaktiv planen, Ausfallzeiten minimieren und die Verfügbarkeit wichtiger medizinischer Geräte sicherstellen.

Gewerbeflächen

KI kann die Auslastung von Gewerbeflächen optimieren, indem sie die Auslastung überwacht. Diese Daten helfen Facility Managern dabei, die Gestaltung von Arbeitsbereichen zu optimieren, die Energieeffizienz zu verbessern, die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften sicherzustellen und die Kostenkontrolle für Beleuchtung, Temperatur und Belüftung auf der Grundlage der Belegungsmuster aufrechtzuerhalten.

Gastfreundschaft

Im Gastgewerbe kann KI das Gästeerlebnis personalisieren, Buchungsprozesse automatisieren und den Service verbessern. KI-gesteuerte Besuchermanagementsysteme können den Check-in optimieren, die Sicherheit erhöhen und den Besucherzugang zu verschiedenen Bereichen in kommerziellen Einrichtungen verwalten.

Andere Branchen

KI-gesteuerte Lösungen erstrecken sich auch auf verschiedene andere Sektoren wie unter anderem Fertigung, Transport und Gastgewerbe.

KI kann Produktionsprozesse optimieren, Maschinenausfälle vorhersagen und die Produktqualität in der Fertigung sicherstellen. Im Transportwesen kann KI für intelligentes Verkehrsmanagement, autonome Fahrzeuge und Logistikoptimierung eingesetzt werden.

Die Zukunft der vorausschauenden Wartungs-KI

Die durch KI-gesteuerte vorausschauende Wartung erzielten Kosteneinsparungen und Sicherheitsverbesserungen sind für verschiedene Branchen von entscheidender Bedeutung und ebnen den Weg für eine nachhaltigere und profitablere Zukunft.

Die Zukunft der vorausschauenden KI-Wartung für Anlagen birgt ein enormes Potenzial, da Fortschritte in der Technologie und Datenanalyse weiterhin die Landschaft prägen. Zu den wichtigsten Trends und Möglichkeiten, die zu erwarten sind, gehören fortschrittliche Algorithmen für maschinelles Lernen.

In Zukunft werden wir Zeuge der Entwicklung ausgefeilterer Algorithmen sein, die in der Lage sind, immer größere Mengen komplexer Daten zu verarbeiten. Diese Algorithmen werden Muster und Trends besser erkennen können, was zu verbesserten Vorhersagefähigkeiten führt. KI-Systeme werden anpassungsfähiger und kontinuierlich aus verschiedenen Quellen lernen, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

KI-Systeme werden nicht nur potenzielle Geräteausfälle vorhersagen, sondern auch automatisierte Wartungsempfehlungen geben.

Diese Empfehlungen umfassen genaue Anweisungen zu Wartungsaufgaben, benötigten Ersatzteilen und einer optimalen Terminplanung. Wartungsteams profitieren von effizienteren Arbeitsabläufen und besserer Planung.

Mit der Weiterentwicklung von Robotik und KI könnten autonome Wartungsroboter Realität werden. Diese Roboter könnten routinemäßige Inspektions- und Wartungsaufgaben durchführen und so die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe in gefährlichen oder schwer zugänglichen Bereichen verringern.

Dies erhöht die Sicherheit, spart Zeit und entlastet menschliche Techniker für komplexere Aufgaben.

Im Hinblick auf Wartungstechnologien, die jedes Unternehmen mit physischen Einrichtungen heute implementieren kann, dient ein CMMS als zentraler Knotenpunkt für Wartungsdaten und -prozesse und ermöglicht es Unternehmen, KI-gesteuerte Wartungsstrategien effektiv einzuführen und umzusetzen.

Durch die Nutzung von Echtzeitdaten, Trendanalysen, automatischen Warnungen und Aufgabengenerierung ermöglicht das CMMS Wartungsteams, Geräteprobleme proaktiv anzugehen, die Zuverlässigkeit zu verbessern und Wartungsabläufe für mehr Effizienz und Kosteneffizienz zu optimieren.

Erfahren Sie mehr über den Unterschied zwischen vorausschauender Wartung und zustandsbasierter Wartung, ihre Vorteile und Anwendungsfälle.