Predictive Maintenance für Motorkühlsysteme
von Zerkleinerungsmaschinen

Der Kun­de ist ei­ner der füh­ren­den Ent­wick­ler und Her­stel­ler von Zer­klei­ne­rungs­ma­schi­nen, die u.a. für die Zer­klei­ne­rung von Kunst­stoff für das Re­cy­cling, Schred­dern von Holz oder Auf­be­rei­tung von Ab­fäl­len zu Er­satz­brenn­stof­fen ein­ge­setzt wer­den. Das Un­ter­neh­men ist welt­weit ver­tre­ten und be­schäf­tigt der­zeit 300 Mit­ar­bei­ter:in­nen. Für die mo­bi­len Zer­klei­ne­rungs­ma­schi­nen soll eine Pre­dic­tive-Main­ten­an­ce-Lö­sung zur früh­zei­ti­gen Vor­her­sa­ge von Ma­schi­nen­aus­fäl­len ent­wi­ckelt wer­den.

Die in den Ma­schi­nen ver­bau­ten kom­ple­xen Mo­tor­kühl­sys­te­me (Chil­ler) sind Kom­po­nen­ten, die bei den Ma­schi­nen­be­trei­bern häu­fig zu Pro­ble­men füh­ren. Ins­be­son­de­re in den Som­mer­mo­na­ten und in war­men Ge­bie­ten kommt es häu­fig zu ei­ner Über­las­tung und es gab bis­her kei­ne Mög­lich­keit den Zu­stand zu über­wa­chen. Zu­sätz­lich führt eine un­zu­rei­chen­de Rei­ni­gung zu ei­ner schlech­ten Leis­tung. Die re­sul­tie­ren­den Ma­schi­n­aus­fäl­le kön­nen sehr lan­ge an­dau­ern und sind mit ei­nem gro­ßen Ge­schäfts­scha­den bei den Ma­schi­nen­be­trei­bern ver­bun­den. Um die dro­hen­den Aus­fäl­le zu ver­hin­dern, soll eine prä­dik­ti­ve KI-Lö­sung um­ge­setzt wer­den, die den Ge­sund­heits­zu­stand der Mo­tor­küh­lung in Ab­hän­gig­keit des Ma­schi­nen­zu­stands be­stimmt.

Mit­hil­fe der Ana­ly­se von his­to­ri­schen Da­ten wur­de im ers­ten Schritt die Mach­bar­keit ei­ner KI-ba­sier­ten Pre­dic­tive-Main­ten­an­ce-Lö­sung be­wer­tet und nach­ge­wie­sen. Hier­zu wur­den die mög­li­chen Ein­fluss­fak­to­ren auf das Kühl­ver­hal­ten iden­ti­fi­ziert und ana­ly­siert. Das Ver­ständ­nis dar­über, wie sich die Rei­ni­gung der Kühl­sys­te­me in den Da­ten aus­wirkt und wie sich ein ver­schlech­ter­ter Ge­sund­heits­zu­stand in den Sen­sor­wer­ten zeigt, wur­de ge­schärft. Au­ßer­dem wur­den die Ein­fluss­fak­to­ren auf die re­le­van­ten Sen­sor­wer­te un­ter­sucht, um „nor­ma­le“ von „un­nor­ma­len“ Ef­fek­ten un­ter­schei­den zu kön­nen.

Auf die­ser Grund­la­ge konn­ten die kom­ple­xen, im­pli­zi­ten Ab­hän­gig­kei­ten mo­del­liert und ein funk­tio­na­ler Pro­to­typ des KI-Mo­dells im­ple­men­tiert wer­den. Ba­sie­rend auf den An­sät­zen von anacision MACHINE HEALTH stellt die Lö­sung eine kon­ti­nu­ier­li­che Über­wa­chung des Ge­sund­heits­zu­stands der Kühl­sys­te­me si­cher und alar­miert früh­zei­tig bei Pro­ble­men. Da­durch kön­nen un­ge­plan­te Aus­fäl­le ab­ge­wen­det wer­den. Ak­tu­ell ist die Lö­sung bei meh­re­ren Ma­schi­nen im Be­trieb und hilft ei­nen Aus­fall be­reits 2-3 Tage im Vor­aus zu er­ken­nen.

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