{"id":25409,"date":"2025-06-12T13:17:57","date_gmt":"2025-06-12T13:17:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.novotek.com\/at\/?post_type=insights&p=25409"},"modified":"2025-12-17T08:20:43","modified_gmt":"2025-12-17T08:20:43","slug":"anomalie-erkennung-und-predictive-maintenance","status":"publish","type":"insights","link":"https:\/\/www.novotek.com\/at\/insight\/anomalie-erkennung-und-predictive-maintenance\/","title":{"rendered":"Anomalie-Erkennung und Predictive Maintenance"},"content":{"rendered":"
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Anomalie-Erkennung & Predictive Maintenance<\/h2>\n

Die Wartung von Maschinen- und Anlagen ist ein wichtiger Faktor, welcher sich auf die Betriebszeit der Anlagen und deren Effizienz auswirkt. Daher m\u00fcssen Anlagenfehler und Stillst\u00e4nde vermieden oder zumindest verk\u00fcrzt werden.<\/p>\n \n <\/div>\n <\/div>\n\n \"Hero <\/div>\n <\/div>\n\n <\/div>\n\n \n\n\n

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Anomalien erkennen<\/h2>\n<\/div>\n\n
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KI\/ML erm\u00f6glicht die automatisierte Analyse gro\u00dfer Datenmengen, um Anomalien und Muster zu erkennen, welche mit klassischen Methoden nicht sichtbar sind. Egal, ob es sich dabei um unstrukturierte Daten wie Kamerabilder, oder um unstrukturierte Daten z.B. aus SQL-Datenbanken der Produktion handelt.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Dabei lernt das ML-Modell z.B. den \u201eFu\u00dfabdruck\u201c der Maschine (z.B. den Stromverbrauch) im Normalbetrieb. Weicht dieses Verhalten von dem bekannten Verhalten ab wird ein Fehler ausgegeben. Ein weiteres g\u00e4ngiges Beispiel in der Anomalie Erkennung ist die Qualit\u00e4tssicherung basierend auf Kamerabildern. Dazu wird das ML-Modell mit Bildern von Teilen in guter Qualit\u00e4t und Bildern von Teilen in schlechter Qualit\u00e4t trainiert.<\/p>\n<\/div>\n\n

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In der Abbildung ist der Stromverbrauch eines Extrudermotors ersichtlich. Die hier aufgetretenen Stromspitzen zeigen die \u00dcberlastung des Motors, was die in diesem Beispiel vorzeitigen Motorausf\u00e4lle erkl\u00e4rt.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Eine weitere Anwendung findet die Anomalie Erkennung bei Cyber-Security-Anwendungen (z.B. Angriffserkennung). Hier erkennt der KI-Algorithmus Auff\u00e4lligkeiten in den Netzwerkdaten, welche durch nicht erlaubte Netzwerkteilnehmer bzw. Angreifer auftreten.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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Abbildung: Analyse Stromverbrauch eines Extrudermotors mit Proficy CSense.<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

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Anomalie-Erkennung: Dynamische Limits<\/h3>\n<\/div>\n\n
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Nach wie vor wird in der Produktion meist ausschlie\u00dflich auf statische Grenzwerte zur\u00fcckgegriffen, wodurch hohe Kosten durch Ausschuss, Maschinenausf\u00e4lle und Energieverschwendung entstehen. Nutzen Sie die umfassenden Standardfunktionen von Proficy CSense, um die Alarmgrenzwerte automatisch einzustellen.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

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Vorteile<\/div>\n\n
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Bew\u00e4hrte Proficy CSense Standardl\u00f6sung<\/p>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n<\/div>

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Probleme fr\u00fchzeitig erkennen<\/p>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n<\/div>

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Tausende von Sensoren in Echtzeit \u00fcberwachen<\/p>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n<\/div>

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Einfache Integration in das \u00fcbergeordnete Steuerungssystem \/ SCADA<\/p>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n<\/div>

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Keine historischen Sensordaten erforderlich (f\u00fcr Basisvariante)<\/p>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n<\/div>

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Flexible Reaktion auf Prozess\u00e4nderungen zur Minimierung von Fehlalarmen<\/p>\n <\/div>\n \n \n <\/div>\n\n<\/div> <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n\n

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Abbildung: TOC-\u00dcberwachung mit dynamischen Limits in Proficy CSense.<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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Anwendungsbeispiel TOC-Sensor (Pharmaindustrie)<\/h3>\n<\/div>\n\n
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Vor der Projektumsetzung: Feste Grenzwerte f\u00fcr die Alarmierung. TOC-Ver\u00e4nderungen werden zu sp\u00e4t oder gar nicht erkannt, was zum Ausschuss von ganzen Chargen f\u00fchrte.<\/p>\n<\/div>\n\n

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  • Mit Proficy CSense wurden kleinste TOC-Ver\u00e4nderungen erkannt, bevor Probleme in der Produktion entstehen.<\/li>\n<\/div>\n\n
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  • Da der Algorithmus auf Ver\u00e4nderungen im TOC-Wert reagiert, ben\u00f6tigte man f\u00fcr die hunderten TOC-Sensoren im Werk nur eine einmalige Parametrierung, diese wurde von Novotek Austria durchgef\u00fchrt.<\/li>\n<\/div><\/ul>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n
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    Predicitive Maintenance<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Die Wartung von Maschinen- und Anlagen ist ein wichtiger Faktor, welcher sich auf die Betriebszeit der Anlagen und deren Effizienz auswirkt. Daher m\u00fcssen Anlagenfehler und Stillst\u00e4nde vermieden oder zumindest verk\u00fcrzt werden.<\/p>\n<\/div>\n\n

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    Die Vielzahl an Sensoren in Maschinen- und Anlagen und die daraus resultierenden gro\u00dfen Datenmengen erm\u00f6glichen den Einsatz von datenbasierten Methoden wie dem Maschinellem Lernen. Mit Maschinellem Lernen wird es m\u00f6glich Maschinen- und Anlagenausf\u00e4lle mit einer hohen Wahrscheinlichkeit vorherzusagen.<\/p>\n<\/div>\n\n

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    Vorteile vorausschauender Wartung<\/h3>\n<\/div>\n\n
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    • Reduktion der Wartungskosten<\/li>\n<\/div>\n\n
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    • Vermeidung von Stillst\u00e4nden f\u00fcr Reparaturen<\/li>\n<\/div>\n\n
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    • Vermeidung von Fehlern<\/li>\n<\/div>\n\n
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    • L\u00e4ngere Lebensdauer der Maschinen<\/li>\n<\/div>\n\n
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    • Reduktion des Ersatzteilbestandes<\/li>\n<\/div>\n\n
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    • Erh\u00f6hung der Sicherheit<\/li>\n<\/div>\n\n
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    • Erh\u00f6hung des Produktionsoutputs<\/li>\n<\/div>\n\n
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    • Erh\u00f6hung des Gewinns<\/li>\n<\/div>\n\n
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    • Verbesserung der Wettbewerbsposition<\/li>\n<\/div><\/ul>\n<\/div>\n\n
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      Die Abbildung zeigt die Auswirkung auf den OEE mit den unterschiedlichen Wartungstypen. Nur mit Vorrauschauender Wartung sind OEE-Werte von >90% realisierbar!!!<\/p>\n<\/div>\n\n

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      \"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n
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      Abbildung: Auswirkung der Wartungstypen auf den OEE.<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n

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      Zu den meistverbreiteten ML Algorithmen f\u00fcr vorrausschauende Wartung z\u00e4hlen Support Vector Machine, Reinforcement Learning und Artificial Neuronal Networks.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

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      Die Wartung von Maschinen- und Anlagen ist ein wichtiger Faktor, welcher sich auf die Betriebszeit der Anlagen und deren Effizienz auswirkt. 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