Siemens integriert eine neue Funktionalität mit generativer künstlicher Intelligenz in seine Predictive-Maintenance-Lösung. Hierdurch soll die vorausschauende Instandhaltung interaktiver und intuitiver werden.
Senseye Predictive Maintenance nutzt KI und maschinelles Lernen, um automatisch Modelle für das Verhalten von Maschinen und Wartungsmitarbeitern zu generieren. Derzeit werden Maschinen- und Wartungsdaten von Algorithmen ausgewertet, die automatisch durch maschinelles Lernen trainiert werden. Auf dieser Grundlage generiert die Plattform für den Anwender Benachrichtigungen im Rahmen statischer, in sich geschlossener Fälle.
Die generative KI scannt und gruppiert die erfassten Fälle sprachenunabhängig in der App. Dadurch kann sie gezielt nach ähnlichen Fällen aus der Vergangenheit und Lösungen suchen, um Kontext für aktuelle Probleme zu liefern. Es ist auch möglich, Daten aus verschiedenen Wartungsprogrammen zu verarbeiten. Zur Sicherheit der Kundendaten werden alle Informationen in einer privaten Cloud-Umgebung verarbeitet. Damit die generative KI die Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln kann, ist die Datenqualität nur bedingt entscheidend. Mit wenig Konfigurationsaufwand können auch knappe Wartungsprotokolle und Notizen zu früheren Fällen berücksichtigt werden, um das Wissen der Instandhaltungsmitarbeiter zu erweitern. Durch eine bessere Kontextualisierung der vorliegenden Informationen ist die App in der Lage, nicht nur Anomalien im Produktionsablauf zu erkennen, sondern bereits proaktiv eine passende Wartungsstrategie abzuleiten (sogenannt Prescriptive Maintenance).
Die neue generative KI-Funktionalität in der Software-as-a-Service (SaaS)-Lösung Senseye Predictive Maintenance wird ab diesem Frühjahr für alle Senseye-Anwender verfügbar sein.