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05124 Prädiktive Instandhaltung an Altanlagen durch Hardwarenachrüstung und Anomalieerkennung

Die prädiktive Instandhaltung basiert auf der Kombination und Analyse unterschiedlicher Daten zur Vorhersage eines Anlagenausfalls. Altanlagen besitzen in vielen Fällen jedoch nicht die Hardware zur Datenaufzeichnung. Da in vielen Fällen eine Neuinvestition aus reinen Instandhaltungsgründen nicht wirtschaftlich ist, werden diese Anlagen mit der nötigen Hardware nachgerüstet. Die gewonnenen Daten können in weiterer Folge ausgewertet werden. Ein bewährter Prozess dafür ist das CRISP-DM-Prozessmodell, das die wesentlichen Schritte eines Data-Analytics-Projekts umfasst. Da an kritischen Anlagen Ausfälle möglichst vermieden werden und es bei Altanlagen noch keine Herstellerinformationen zu bekannten Ausfallmustern in den Daten gibt, wird die Anomalieerkennung angewandt, um im ersten Schritt ein Warnsystem zu installieren, das auf ungewöhnliches Verhalten der Anlage hindeuten soll.

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