Lernende Maschinen können Wartungskosten senken

Die Hamburger Hafen und Logistik AG prüfte mit uns die Möglichkeiten von Predictive Maintenance für die Wartungsarbeiten der Hafenkranseile – mit beachtlichem Erfolg.

Die Hamburger Hafen und Logistik AG (HHLA) als ein führendes europäisches Logistikunternehmen setzt Künstliche Intelligenz (KI) in mehreren Projekten ein, um neue Anwendungsmöglichkeiten zu testen. Ökonomisch besonders interessant ist dabei Predictive Maintenance, also die Erstellung zuverlässiger Prognosen zu Lebensdauer und erwartbaren Schäden an der Anlagentechnik. In diesem Bereich arbeitet sie mit uns zusammen und nutzt dafür unsere KI-Plattform.

138 Stahlseile mit einer Gesamtlänge von 113 km

2019 wurden allein auf dem HHLA Container Terminal Burchardkai 138 Stahlseile, die auf den Containerbrücken täglich schwer beansprucht werden, mit einer Gesamtlänge von 113,2 Kilometern ausgetauscht. Aber wann genau müssen sie ersetzt oder zumindest geprüft werden? Hier den richtigen Zeitpunkt zu finden, kann die mit der Wartung und dem Wechsel verbundenen Kosten senken.

Bisher werden die Stahlseile in regelmässigen Abständen manuell geprüft und die erhobenen Daten mit normierten Schwellenwerten verglichen, um den Austauschzeitpunkt zu bestimmen. Fällt dieser beispielsweise mit der Entladung eines Schiffes zusammen, verursacht das zusätzliche Kosten und Verzögerungen im Betriebsablauf. Auch die Lebensdauer der Seile ist recht unterschiedlich. Die Seile werden bisher vorab in den erwartbaren Mengen eingekauft und müssen bis zum Austauschtermin eingelagert werden. Sie belegen wertvolle Terminalfläche und könnten Schaden nehmen, bevor sie eingebaut werden.

Genauigkeit der Vorhersagen wurde optimiert

HHLA Technik setzte ein gemeinsames Projekt mit uns auf, um die erwartete Lebensdauer und damit den optimalen Wechseltermin besser vorhersagen zu können. Dem Team standen Betriebsdaten von Containerbrücken und Seilwartungsdaten der letzten sechs Jahre zum Training eines Neuronalen Netzes zur Verfügung. Erklärtes Ziel: jeweils den Wechseltermin zwei Wochen im Voraus ermitteln.

Nach nur zwei Tagen Training durch BSI konnten die Projektpartner von HHLA Technik das Neuronale Netz selbst bedienen.

Nur wenige Feinjustierungen später stellte sich heraus, dass die Genauigkeit der Vorhersagen sehr gut zur tatsächlichen Lebensdauer der Seile passte. Ulf Bockelmann, Direktor HHLA Technik, findet die erreichten Ergebnisse «beeindruckend». Wir auch!

Wie Industriekunden von KI profitieren

Die Einsatzmöglichkeiten der Künstlichen Intelligenz bei B2B-Kunden wie der HHLA sind zahlreich. Industriekunden profitieren von Machine Learning nicht nur durch Predictive Maintenance, sondern können auch im Bereich des Smart Manufacturing, d.h. der Verbesserung des Produktionsprozesses, bei der Qualitätskontrolle oder dem Energiemanagements überzeugende Ergebnisse erzielen.

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