Wartungsarbeiten koordinieren Nutzungsabhängige Instandsetzung mit KI-Sensor

Von SSV Software Systems GmbH 2 min Lesedauer

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Mit dem KI-Sensor MLS/210I von SSV lassen sich Maschinen und Anlagen einfach mit der Terminplanung des Servicedienstleisters verknüpfen, um nutzungsabhängige Wartungsarbeiten zu koordinieren.

Mit KI und maschinellem Lernen (ML) lässt sich die Terminplanung und Koordination der Instandhaltung für Maschinen und Anlagen weitestgehend automatisieren. Die dafür erforderlichen tatsächlichen Nutzungsdetails erzeugt der neu entwickelte Retrofit-KI-Sensor MLS/210I von SSV direkt aus den jeweiligen Vibrationsdaten. (Bild: SSV Software Systems GmbH)
Mit KI und maschinellem Lernen (ML) lässt sich die Terminplanung und Koordination der Instandhaltung für Maschinen und Anlagen weitestgehend automatisieren. Die dafür erforderlichen tatsächlichen Nutzungsdetails erzeugt der neu entwickelte Retrofit-KI-Sensor MLS/210I von SSV direkt aus den jeweiligen Vibrationsdaten.
(Bild: SSV Software Systems GmbH)

Mit KI und Maschinellem Lernen (ML) lassen sich die Terminplanung und Koordination der Instandhaltung für Maschinen und Anlagen weitestgehend automatisieren. Dabei helfen möglichst genaue Informationen zu den tatsächlichen Nutzungsdetails, wie Betriebsstunden und Starts einzelner Maschinenaggregate – also beispielsweise individuelle Laufzeiten der Antriebselemente A, B und C, der Pumpen X und Y, Zählvorgänge für Ventilbetätigungen usw. Für solche Digitalisierungslösungen ist der neuentwickelte KI-Sensor MLS/210I von SSV Software Systems konzipiert. Er wird nachträglich nicht invasiv am Gehäuse einer beliebigen Maschine befestigt und über eine externe Batterie oder ein Netzteil mit Spannung versorgt. Der MLS/210I wird über USB mit Node-RED konfiguriert. Die Zähler- und Zustandswerte werden mit dem LTE-M-Dienst des lokal vorhandenen Mobilfunknetzes übertragen.

Der MLS/210I nutzt ein hochempfindliches inertiales Sensorelement, um innerhalb eines Zeitfensters die Vibrationen einer Maschine durch Messung von Beschleunigung und Winkelgeschwindigkeit in jeweils drei Achsen zu erfassen. Dieses zyklische Datenbild durchläuft anschließend eine Datenvorverarbeitung, wird dann mittels KI zustandsbezogen klassifiziert und abschließend den individuellen Zählerwerten zugeordnet. Dabei kommt ein adaptives ML-Modell zum Einsatz, dass bei der Installation an das Vibrationsdatenbild des jeweiligen Standorts angepasst wird. Mit dem MLS/210I-Messverfahren plus zusätzlichen KI-Funktionen lassen sich darüber hinaus auch Anomalien, etwa eine Unwucht, in den Vibrationsdaten automatisch erkennen. Die aktuellen Zählerstände und weitere Meldungen übermittelt der MLS/210I in einstellbaren Zeitintervallen oder ereignisgesteuert über LTE-M-Mobilfunk an die gewünschte Zieladresse.

MLS/210I auf der Maintenance 2025

Um direkt vor Ort an einer Maschine bzw. in einer Anlage die erforderlichen Trainingsdaten zur Anpassung des ML-Modells zu erfassen, aufzubereiten und zu evaluieren, bietet SSV als Zubehör einen dezentralen Testbed-Service an. Dieser dient bei der Installation eines MLS/210I in der Zielumgebung als Werkzeug, um die gewünschte Zählerkonstellation und Anomalieerkennung festzulegen und das ML-Modell an das individuelle Vibrationsdatenbild anzupassen. Zur fachlichen Unterstützung steht dafür auf Wunsch ein SSV-Experte per Remote-Service zur Verfügung. Durch dieses datenzentrierte Adaptionskonzept erzielt der MLS/210I in der Praxis deutlich präzisere Ergebnisse, als die aktuelle Generation der am Markt verfügbaren Predictive-Maintenance-Sensorik.

Der KI-Sensor MLS/210I wird auf der Fachmesse Maintenance vom 19. bis 20. Februar 2025 in Dortmund erstmals der Öffentlichkeit präsentiert. Die Auslieferung der Serienprodukte in einem kompakten Kunststoffgehäuse ist für das erste Quartal 2025 geplant. Hinsichtlich der USB-Schnittstelle zur Spannungsversorgung und Konfiguration, interner oder externer Mobilfunkantenne sowie der M2M-SIM-Karte sind verschiedene Varianten vorgesehen.

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