KI-Funktionalitäten in Maximo

KI in der Instandhaltung: Vom Suchen zur Entscheidung

Welche Anlage braucht als nächstes meine Aufmerksamkeit? Genau hier zeigt sich, wie KI in der Instandhaltung Entscheidungen unterstützt.

Eine einfache Frage. In vielen Instandhaltungssystemen folgt darauf trotzdem erst einmal eine Suche durch Aufträge, Dokumente, Historien und Freitexte.

Daten verstehen statt suchen

Im Alltag wird an solchen Punkten schnell deutlich, wie aufwendig es ist, vorhandene Informationen wirklich zu nutzen. Daten sind vorhanden, aber sie liegen verteilt, sind unvollständig oder lassen sich nur mit Aufwand zusammenführen. Entscheidungen entstehen dann oft unter Zeitdruck und nicht immer auf einer klaren Grundlage – genau hier setzt datenbasierte Instandhaltung an.

Die IBM Maximo Application Suite schafft die Voraussetzung dafür, dass künstliche Intelligenz im Instandhaltungsalltag überhaupt greifen kann. Daten aus EAM, ERP und Sensorik laufen zusammen und werden so strukturiert, dass sie für Analysen nutzbar sind.

Zusammenhänge erkennen

Darauf aufbauend arbeiten mehrere Module zusammen, in denen KI jeweils spezifische Aufgaben übernimmt und Informationen im Prozess weitergibt. So entsteht eine Form der datenbasierten Instandhaltung, die über einzelne Auswertungen hinausgeht.

Im Alltag wird das schneller greifbar, als man erwartet. Historien lassen sich gezielt auswerten, weil ähnliche Vorgänge identifiziert und miteinander in Beziehung gesetzt werden. Wiederkehrende Muster und typische Fehlerbilder werden sichtbar, ohne dass sie zuvor manuell analysiert werden müssen – ein klarer Vorteil intelligenter Instandhaltungssysteme.

KI im praktischen Einsatz

Entscheidungen basieren dadurch stärker auf konsolidierten Daten und erkannten Zusammenhängen als auf einzelnen Erfahrungswerten. Genau hier entfaltet KI in der Instandhaltung ihren eigentlichen Nutzen.