Concept Electronic arbeitet dazu gemeinsam mit einem Fraunhofer-Institut an Verfahren zur KI-gestützten vorausschauenden Wartung. Ziel ist es, verfügbare Sensor- und Telemetriedaten gemeinsam auszuwerten, Abweichungen in den Betriebsabläufen zu erkennen und daraus konkrete Handlungsempfehlungen abzuleiten. Nach einer kurzen servergestützten Anlernphase sollen die Algorithmen möglichst direkt auf dem Edge-System arbeiten. Wiederkehrende Muster könnten damit lokal erkannt werden, ohne dass für jede Analyse eine permanente Verbindung zum Rechenzentrum erforderlich ist.
Denkbar ist beispielsweise, Veränderungen im Maschinenlauf frühzeitig einem beginnenden Verschleiß zuzuordnen und den Betreiber vor einem Ausfall zu warnen. „Bei komplexen Fehlerbildern bitten Kunden heute häufig unseren Service, die Daten im Dashboard zu prüfen“, sagt Kordtomeikel. „Künftig soll das System solche Muster selbst erkennen und möglichst konkret anzeigen, welches Bauteil kontrolliert oder ersetzt werden muss.“
