In der Stahlproduktion können schon kleinste Ausfälle von kritischen Komponenten gravierende Konsequenzen haben. Insbesondere Pfannenschiebersysteme, die im Stahlguss zum Einsatz kommen, sind enormen Belastungen durch Hitze, Korrosion und Verschleiß ausgesetzt. Traditionelle Wartungsstrategien, die oft auf Erfahrungswissen basieren, stoßen hierbei an ihre Grenzen.
Um diesem Problem zu begegnen, haben wir in enger Zusammenarbeit mit RHI Magnesita und CSEM eine Health-Check-Plattform entwickelt, die unter anderem auf der Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) und digitalen Zwillingen basiert. Doch was bedeutet das konkret?
Die Plattform sammelt kontinuierlich Daten aus verschiedenen Sensoren und Produktionssystemen entlang der Wertschöpfungskette im Stahlwerk. Informationen wie Temperaturverläufe, Korrosionsindikatoren und mechanische Belastungen werden erfasst und zu einem detaillierten Zustandsbild der Pfannenschiebersysteme zusammengeführt. Diese Daten fließen in die digitalen Zwillinge, die als präzise virtuelle Abbilder der realen Komponenten den gesamten Lebenszyklus der Bauteile simulieren.
Für eine fundierte Analyse des Gesundheitszustands der Komponenten reicht dies jedoch nicht aus.
Erst durch die Integration der Künstlichen Intelligenz (KI), die die gesammelten Daten auswertet und Muster erkennt, lassen sich potenzieller Verschleiß und Schwachstellen identifizieren. Die KI lernt kontinuierlich aus den Daten und dem Expertenwissen, was die Genauigkeit der Vorhersagen sowie die Ableitung konkreter Handlungsempfehlungen erheblich verbessert.
Das Zusammenspiel von digitalen Zwillingen, KI und Expertenwissen ermöglicht es der Plattform, zuverlässige Vorhersagen über den Zustand der Komponenten und deren verbleibende Lebensdauer zu treffen. Dies führt zu einer vorausschauenden und präzisen Wartungsplanung – ohne unnötige Ausfallzeiten oder den vorzeitigen Austausch von Bauteilen zu riskieren.
Doch wie genau kann man dies in der Praxis umsetzen?
Genau das erfahren Sie in unserem Paper, verfasst von Verena Schmidt, Adi Mehmedovic, Till Schöpe, Christoph Netsch und Fabio d’Isidoro. Darin klären wir die zentralen Fragen:
In der Fertigung ist die Qualität der KI-Analyse eng an die Vielfalt und Verfügbarkeit relevanter Datenquellen gebunden. Jedes Stahlwerk ist unterschiedlich, und die Quellen für relevante Daten variieren entsprechend. Eine datengetriebene Lösung muss daher flexibel und anpassungsfähig sein, um Daten von Sensoren, Daten aus der Produktion oder auch menschliches Feedback aufnehmen zu können, ohne dass der Integrationsaufwand übermäßig steigt.
Es genügt nicht, alle relevanten Daten zu erfassen – die Daten müssen so aufbereitet werden, dass sie unmittelbar in Instandhaltungsprozesse einfließen können, um Betriebsunterbrechungen zu minimieren und ungeplante Ausfälle zu vermeiden. Die Health-Check-Plattform verfügt deshalb über eine offene Architektur, die eine flexible Integration der Daten in bestehende Prozesse ermöglicht. So können Wartungsentscheidungen effektiv unterstützt und bei der Prozessoptimierung geholfen werden.
Bei all dem müssen die hohen Anforderungen an die Datensicherheit in der Stahlindustrie berücksichtigt werden - Produktionsanlagen sind meist isoliert und stark abgesichert. Um dem gerecht zu werden, läuft die Lösung vollständig „on edge“. Dies bringt zusätzliche technische Anforderungen mit sich, gewährleistet jedoch eine unabhängige und vollständig abgesicherte Datenverarbeitung direkt vor Ort.
Laden Sie jetzt das vollständige Paper herunter und erfahren Sie, wie wir die Herausforderungen gelöst und unsere Health-Check-Plattform von der Konzeptentwicklung bis hin zur erfolgreichen Implementierung im industriellen Umfeld vorangetrieben haben.
Erfahren Sie jetzt, wie die Health-Check-Plattform im industriellen Alltag implementiert wurde & welche Best Practices wir daraus ableiten konnten.
