Anomalie Erkennung Anomalie-Erkennung: So gelingt die Verknüpfung von Maschinendaten und KI

© Fotolia
Ob Industrie, IT, Medizin, Gebäudesteuerung, Energieversorgung oder Landwirtschaft: Die KI-basierte Anomalie-Erkennung in Daten hat enormes Potenzial. Doch welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, um den Ansatz im eigenen Unternehmen gewinnbringend umzusetzen?

Was ist Anomalie-Erkennung?

Bei einer Anomalie handelt es sich um einen Zeitpunkt, an dem ein Objekt oder System ein Verhalten aufweist, das ungewöhnlich ist und stark von dem früheren Normalverhalten abweicht. Ein Beispiel ist die Drehzahl einer Fräsmaschine, welche sich im Normalzustand stets in einem bestimmten Bereich bewegt. Sinkt die Drehzahl nun etwa signifikant, könnte dies auf einen bevorstehenden Ausfall hindeuten.

Zum Thema

Wie lässt sich Anomalie-Erkennung umsetzen?

Um eine Anomalie-Erkennung umzusetzen, müssen mehrere Voraussetzungen erfüllt sein. Zunächst muss das zu analysierende Objekt über Sensoren verfügen, mit denen Zustandsparameter überwacht werden können. Im Anschluss müssen die entstehenden Daten via Internet an eine Software übermittelt werden, um sie permanent auszuwerten und zu überwachen. Wichtig ist es insbesondere, Abweichungen vom Sollzustand umgehend zu erkennen. Da dies bei einer größeren Anzahl von Objekten und Daten nicht mehr manuell möglich ist, wird diese Aufgabe an eine künstliche Intelligenz übertragen. Genutzt werden Machine-Learning-Algorithmen, die den Normzustand (ein bestimmtes Muster) durch Training im Vorfeld erlernen, um Anomalien im späteren produktiven Einsatz eigenständig zu erkennen.

Verwendbar ist dieser Ansatz in zahlreichen Szenarien. Nur einige Beispiele sind die Überwachung von Maschinen und Anlagen in der Industrie (Predictive Maintenance), die Verwendung in der Gebäudeautomation oder der Einsatz in Anlagen der Energieversorgung zur Optimierung der Leistung.

Anomalie-Erkennung auf einfache Weise realisieren

Bislang schreckten insbesondere KMU vor der Komplexität von IoT-Analyse-Projekten zurück. Die Lynus AG, ein Start-up aus der Schweiz, möchte die Einstiegshürden mit seiner neuen Applikation nun massiv reduzieren.

Die Applikation ist cloudbasiert und ermöglicht es, die Daten aus vorhandenen Maschinen- und Anlagensteuerungen aus der Ferne zu überwachen, zu bedienen und auszuwerten. Auch eine KI-basierte Anomalie-Erkennung lässt sich umsetzen. Hierfür beinhaltet die Applikation eine Bibliothek vordefinierter Algorithmen, die nur noch auf den individuellen Anwendungsfall angepasst werden müssen. Hardwareseitig ist lediglich die Installation sogenannter Edge Devices notwendig. Diese setzen auf vorhandene Steuerungen auf und übermitteln die Daten an die Applikation. Visualisiert werden sämtliche Informationen wahlweise direkt in der Applikation oder in konfigurierbaren Dashboards für den Browser. Ein weiterer Pluspunkt: Um die Plattform den eigenen Bedürfnissen entsprechend zu gestalten, sind keine spezifischen Programmierkenntnisse erforderlich.