DataMesh und Yokogawa bringen eine KI-gesteuerte prädiktive Wartungslösung für Industrieanlagen auf den Markt

DataMesh hat sich mit Yokogawa zusammengetan, um eine gemeinsame KI-gesteuerte Lösung für die vorausschauende Wartung einzuführen, die die Art und Weise neu definiert, wie Industrieanlagen kritische Geräte überwachen, verstehen und verwalten.

Die Lösung ist darauf ausgelegt, seit langem bestehende Herausforderungen im industriellen Betrieb und bei der Wartung zu bewältigen, darunter eine begrenzte Früherkennung von Fehlern, eine übermäßige Abhängigkeit von manueller Erfahrung und Alarme mit geringer Zuverlässigkeit.

Die Lösung zielt auf kritische rotierende Geräte wie Pumpen, Kompressoren und Motoren ab und integriert Sensorhardware in Industriequalität, KI-gestützte Datenexploration und digitale Zwillingstechnologien. Durch die Umwandlung roher Sensordaten in interpretierbare, analysierbare und prädiktive Erkenntnisse ermöglicht die Lösung Industriebetreibern, potenzielle Risiken lange vor dem Auftreten von Ausfällen zu erkennen und vor ungeplanten Ausfallzeiten proaktive Maßnahmen zu ergreifen.

Warum traditionelles Monitoring zu kurz kommt

In der Prozessindustrie, der Energiewirtschaft, der Stromerzeugung und der modernen Fertigung kommt es selten zu Geräteausfällen ohne Vorwarnung. Der Abbau beginnt oft schon Wochen im Voraus und spiegelt sich in subtilen Veränderungen der Vibration, der Temperatur und anderer Signale wider.

Trotz des weit verbreiteten Einsatzes von Sensoren verlassen sich viele Einrichtungen immer noch auf statische Schwellenwerte und isolierte Messungen. Dies führt zu häufigen Fehlalarmen, verzögerten Reaktionen und großen Datenmengen, die nicht in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden können.

Die Herausforderung ist nicht die Datenverfügbarkeit, sondern das Datenverständnis. Sensordaten sind häufig vom betrieblichen Kontext, den Geschäftssystemen und räumlichen Informationen abgekoppelt, was es schwierig macht, bedeutsame Risiken von Hintergrundgeräuschen zu unterscheiden.

Ein neuer Ansatz: Sensoren, KI und digitale Zwillinge arbeiten zusammen

DataMesh und Yokogawa haben eine durchgängige intelligente Wartungslösung entwickelt, die Sensordaten, Geräteinformationen und Betriebskontext in einem einzigen Analyserahmen vereint.

Durch KI-gesteuerte Analysen und die Visualisierung digitaler Zwillinge werden Gerätezustände kontinuierlich bewertet, Trends dynamisch bewertet und potenzielle Risiken erkannt, lange bevor Ausfälle auftreten. Wartungsstrategien verlagern sich von reaktiven Reaktionen hin zu vorausschauenden und präventiven Maßnahmen.

Yokogawa: Zuverlässige industrielle Sensorik im Kern

Yokogawa bietet die bewährte Sensorgrundlage, die Datengenauigkeit und technische Relevanz gewährleistet:

• Vibrations-, Temperatur- und Glasfasersensoren in Industriequalität, die für raue und komplexe Betriebsumgebungen entwickelt wurden
• Umfangreiches Fachwissen in der Prozessindustrie, um sicherzustellen, dass Sensordaten das tatsächliche Geräteverhalten unter realen Betriebsbedingungen widerspiegeln
• Bewährte Feldeinsätze in einer Vielzahl industrieller Szenarien, die stabile und zuverlässige Daten im großen Maßstab liefern

DataMesh: Industriedaten in verwertbare Informationen umwandeln

Zusätzlich zu dieser Sensorgrundlage wandelt DataMesh Rohdaten in Erkenntnisse um, die Betreiber verstehen und darauf reagieren können:

• Datenintegration aus mehreren Quellen Sensordaten werden mit DCS, MES, Unternehmenssystemen und räumlichen Daten vereinheitlicht, wodurch Zeit, Ressourcen und Betriebskontext in einer konsistenten Datengrundlage aufeinander abgestimmt werden.
• Auf digitalen Zwillingen basierende Visualisierung. Gerätezustände und Betriebsumgebungen werden in Echtzeit dargestellt, was ein schnelleres Verständnis und eine sicherere Entscheidungsfindung ermöglicht.
• Visuelle, mehrdimensionale Analyse Ingenieure können Daten mithilfe einer intuitiven Drag-and-Drop-Analysefläche mit integrierten Analysemethoden untersuchen.
• KI-gestützte Datenexploration KI-Agenten identifizieren automatisch relevante Betriebsdatensegmente aus historischen Daten, unterscheiden zwischen verschiedenen Betriebszuständen und bewerten sich entwickelnde Trends, um festzustellen, ob sich der Gerätezustand verschlechtert. Schwellenwerte und Basislinien passen sich dynamisch an die Datenentwicklung an, was Fehlalarme deutlich reduziert und gleichzeitig die Zuverlässigkeit der Anomalieerkennung verbessert.

Zusammen ermöglichen diese Funktionen eine frühere und zuverlässigere Identifizierung neu auftretender Risiken und verlagern die Wartung von Korrekturmaßnahmen hin zu proaktiver Prävention.

Von der vorausschauenden Wartung bis zum intelligenten Facility Management

Bei Proof-of-Concept-Einsätzen unter Verwendung realer Industrieanlagendaten hat die Lösung ihre Fähigkeit unter Beweis gestellt, potenzielle Risikofenster 10–14 Tage früher als herkömmliche Methoden zu identifizieren. Dies stellt wertvolle Zeit für geplante Wartung, Lastoptimierung und Energieeffizienzverbesserungen bereit und reduziert gleichzeitig Verluste durch ungeplante Ausfallzeiten.

Im Laufe der Zeit können die durch die Datenexploration gewonnenen Erkenntnisse in wiederverwendbare Betriebsregeln formalisiert und auf ein umfassenderes intelligentes Facility-Management ausgeweitet werden, einschließlich der Überwachung des Anlagenzustands, der Automatisierung von Alarm-zu-Arbeitsaufträgen, der Optimierung von Wartungsressourcen sowie KI- und AR-gestützten Abläufen.

Blick nach vorn

DataMesh und Yokogawa werden ihre Zusammenarbeit im Bereich intelligenter Industriebetrieb und -wartung weiter vertiefen. Durch integrierte Lösungen, die industrielle Sensorhardware, Softwareplattformen und branchenspezifische KI-Modelle kombinieren, zielt die Partnerschaft darauf ab, Akzeptanzbarrieren zu senken und den Einsatz in der Praxis zu beschleunigen.

Die industrielle Instandhaltung entwickelt sich von erfahrungsorientierten Praktiken hin zu einer Zukunft, die auf Daten, KI und digitalen Zwillingen basiert. DataMesh engagiert sich weiterhin für die Zusammenarbeit mit globalen Partnern, um praktische, skalierbare Lösungen bereitzustellen, die Industriesysteme sicherer, effizienter und vorhersehbarer machen.