Die Implementierung von KI-Modellen zur Vorhersage von Maschinen- und Anlagenwartungen ist entscheidend, um Ausfallzeiten zu minimieren und die Lebensdauer von Geräten zu verlängern. Dieser Use Case ist besonders relevant für Branchen wie Fertigung, Öl und Gas, Energieversorgung, Transport und Logistik, wo teure Maschinen und Anlagen ununterbrochen und effizient arbeiten müssen. Durch präventive Wartung können Unternehmen unerwartete Ausfälle vermeiden, Wartungskosten senken und die Gesamtbetriebseffizienz steigern.
Herausforderungen für Unternehmen
Unternehmen, die versuchen, prädiktive Wartung einzuführen, stehen vor mehreren Herausforderungen:
- Datenqualität und -verfügbarkeit: Viele Unternehmen haben möglicherweise nicht die benötigten Daten in der erforderlichen Qualität und Quantität.
- Komplexität der Modelle: Die Entwicklung und Implementierung fortschrittlicher KI-Modelle erfordert spezialisiertes Wissen und Fähigkeiten.
- Integration in bestehende Systeme: Neue KI-Modelle müssen in vorhandene IT-Infrastrukturen und Arbeitsabläufe integriert werden, was technische und organisatorische Herausforderungen mit sich bringt.
- Kulturwandel: Mitarbeiter müssen geschult und überzeugt werden, die neuen Technologien zu akzeptieren und anzuwenden.