Anwendung von maschinellem Lernen in der vorausschauenden Instandhaltung

Industrielle Organisationen weltweit können Industrie 4.0 und deren Auswirkungen auf ihre Geschäfte nicht ignorieren. Die größte Herausforderung besteht darin, den Weg zu finden, wie man all die Möglichkeiten für die einzigartigen Anwendungsfälle der einzelnen Anlagen übernehmen kann. In Situationen, in denen es schwer ist, einheitliche Lösungen zu finden, spielt das Internet eine wesentliche Rolle. Ein untrennbarer Bestandteil von Industrie 4.0 ist das Internet der Dinge (IoT)-Paradigma, bei dem es möglich ist, alle Geräte in ein einheitliches System zu integrieren. Während robuste Distributed Control Systems (DCS) aufgrund ihrer Sicherheit bevorzugt werden, ermöglicht das Industrial IoT (IIoT) Perspektiven auf die nächste Ebene: Performance-Analyse von Big Data, Identifizierung von Steuerungsmustern und vorausschauende präventive Instandhaltung mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens. Die Studie zeigt, wie die Implementierung von Open-Source-Software Ingenieuren ermöglicht, Anwendungen zur vorausschauenden Instandhaltung mit grundlegenden Programmierkenntnissen zu entwickeln. Diese Arten von Anwendungen können im industriellen Bereich weit verbreitet eingesetzt werden, um über mögliche Gerätefehlfunktionen zu informieren und damit mögliche Schäden zu reduzieren.