Nun geht es von der Theorie auch schon in die Praxis: Wie setzen wir bei aiomatic Digitale Zwillinge ein, um KI-basierte Gesundheitsprognosen für eine optimierte Maschinenwartung zu erstellen?
Die Digital Twin Software von aiomatic erfasst Echtzeitdaten von Maschinensensoren, um eine virtuelle Kopie der Maschine zu erstellen. Durch die Visualisierung und Analyse der Daten können Modelle entwickelt werden, die Wartungsteams später wertvolle Erkenntnisse zur aktuellen Gesundheit ihrer Maschinen liefern. In diesem Prozess spielt das Verhalten der Maschinen in unterschiedlichen Umgebungen und Anwendungsfällen natürlich eine entscheidende Rolle.
Im ersten Schritt erfasst die Software über einen längeren Zeitraum relevante Sensordaten einer zu überwachenden Maschine – zum Beispiel die Triebwerksvibration und Öl-Temperatur des Getriebes einer Pumpe.
Anhand dieser erfassten Daten trainiert unser Algorithmus Modelle, die dann das erwartete Verhalten (den Normalzustand) der Maschine in verschiedenen Szenarien abbilden.
Neue Daten werden kontinuierlich mit diesem Normalverhalten abgeglichen, wodurch Abweichungen (sogenannte “Anomalien”) in den Maschinendaten identifiziert werden können.
Der eigens entwickelte “Health Score” unserer Digital Twin Software zeigt auf Basis dieser Abweichungen den Gesundheitszustand von Maschinen in Echtzeit an, sodass Fehler frühzeitig erkannt und behoben werden können.
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