Retrofit trifft KI: Daten als Motor für effizientes Instandhalten

Datenbasierte Maschinenüberwachung, intelligente Sensorik und maschinelles Lernen sichern die Zuverlässigkeit alter und neuer Anlagen. Dabei ersetzen sie den Menschen keineswegs, sondern entlasten ihn. Das zeigen Veronika Putz, Leiterin des Forschungsbereichs „Sensors and Communication“, und ihr Team. „Früher wurde ein Alarm ausgelöst, wenn ein Schwellwert überschritten wurde – das funktioniert in der Realität aber selten zuverlässig“, sagt Putz. Ihre Alternative: Algorithmen, die lernen, wie sich eine Maschine im Normalzustand verhält – und schon kleinste Abweichungen erkennen, bevor ein Schaden entsteht. 

Daten verstehen, bevor etwas passiert 

Die Kombination aus Condition Monitoring und Predictive Maintenance bietet Unternehmen jeder Größe klare technische und wirtschaftliche Vorteile. Durch die kontinuierliche Zustandsüberwachung lassen sich drohende Ausfälle frühzeitig erkennen und vermeiden. Notwendige Wartungen können gezielt geplant werden. Das reduziert Stillstände, senkt Kosten und verlängert die Lebensdauer von Anlagen. 

KI erkennt, was nicht offensichtlich ist 

Maschinengeräusche, Vibrationssensoren, Körperschall-Detektion oder das Auswerten von Motorströmen – all das kann Hinweise auf den Gesundheitszustand einer Maschine geben. „So wie wir beim eigenen Auto aus Erfahrung schnell am Geräusch merken, dass etwas nicht stimmt, ohne es genau benennen zu müssen. Diese menschliche Fähigkeit können wir mit KI nachbilden“, erklärt Putz. Die große Herausforderung: relevante Daten zu erfassen, ohne den laufenden Betrieb zu stören oder zu unterbrechen. 

Schnell, individuell und günstig 

Viele Unternehmen sind überrascht, wie viele nützliche Daten in ihrem Betrieb bereits vorhanden sind. „Schon das kontinuierliche Aufzeichnen von Messdaten aus bereits vorhandenen Sensoren wäre ein Riesenfortschritt“, meint Putz. Fehlende Sensoren können häufig auch unkompliziert nachgerüstet werden. Genau hier kommen Veronika Putz und ihr Team ins Spiel – mit Retrofit-Lösungen, die schnell und kosteneffizient realisierbar sind. Bei schwer zugänglichen Anlagenteilen oder rauen Einsatzbedingungen können auch Speziallösungen wie energieautarke Sensoren zielführend sein.

Menschenverstand trifft Maschinenlernen 

Putz betont, dass KI allein nicht reicht: „Viele Fehler kann man schwer modellieren, weil sie sehr selten auftreten. Aber erfahrene Mitarbeitende hören, wenn etwas nicht stimmt – dieses Erfahrungswissen binden wir ein.“ Darin liegt die eigentliche Kunst, nämlich das Zusammenspiel von Daten, Anlagenwissen, physikalischen Hintergründen und mathematischen Methoden. „Wir starten oft mit einer Machbarkeitsstudie und sprechen mit jenen, die die Anlage tagtäglich bedienen. Nur so können wir Systeme entwickeln, die wirklich helfen – und nicht nur hübsch klingen.“

Digitale Ohren für industrielle Schwerhörigkeit

„KI hilft, Muster zu erkennen – nicht zwingend schneller, aber robuster und umfassender“, sagt Putz. Ihr Ziel: Sensorik und KI als intelligentes Frühwarnsystem, das nicht nur reagiert, sondern vorhersagt. Damit nicht ein Schaden entsteht, sondern man schon im Vorfeld weiß, ab wann es kritisch wird. „Es geht nicht darum, Menschen zu ersetzen – sondern ihre Erfahrung mit neuen Methoden zu stärken und zu erweitern“, sagt Veronika Putz.

LCM – Ihr Forschungspartner

Intelligente Sensorik und KI-gestützte Analysen machen industrielle Prozesse verständlich und Instandhaltung planbar – auch bei bestehenden Anlagen. Wer dieses Potenzial nutzen möchte, sollte frühzeitig damit beginnen, relevante Daten systematisch zu erfassen und gezielt auszuwerten. Das Linz Center of Mechatronics steht dabei als erfahrener Forschungspartner zur Seite – von der Fragestellung bis zur praktischen Umsetzung. 

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