Optimierte Service- Wartungseinsätze bei Maschinen und Anlagen durch KI-gestütze Analyse von Geräuschanomalien.

Die automatische Erkennung von Geräuschanomalien funktioniert, indem KI-gestützte Systeme kontinuierlich Audiodaten von Maschinen oder Anlagen erfassen und analysieren. Dabei werden zunächst die "normalen" Geräuschmuster einer Maschine aufgenommen, die als Referenz dienen. Mikrofone und Sensoren zeichnen diese Schall- und Vibrationssignale auf, die dann von einem Algorithmus verarbeitet werden, der auf maschinellem Lernen basiert.

Der Algorithmus vergleicht fortlaufend die aktuellen Geräusche mit dem gelernten Normalzustand und identifiziert Abweichungen oder Auffälligkeiten, die auf Anomalien oder potenzielle Defekte hinweisen. Da diese Systeme auch hochfrequente Signale und Ultraschall erfassen können, erkennen sie selbst für Menschen unhörbare Veränderungen.

Die Verfahren kombinieren Signalverarbeitung (z.B. Wavelet-Transformation) mit Lernalgorithmen, um die feinen Unterschiede der Geräusche zu analysieren und maschinenspezifische Schlüsse zu ziehen.

Moderne Verfahren nutzen überwachte, halbüberwachte oder unüberwachte Lernmethoden, um Muster, Gruppierungen und Anomalien in einem Spektrogramm der Geräuschdaten zu erkennen. Durch diese automatisierte Analyse lassen sich Fehler frühzeitig entdecken, noch bevor sichtbare Schäden oder Ausfälle eintreten. Die Ergebnisse werden oft in Echtzeit visualisiert und dokumentiert, so dass eine permanente Überwachung und schnellere Qualitätsprüfungen möglich sind.

Zusammengefasst sind die Schlüsselschritte zur automatischen Erkennung von Geräuschanomalien:

- Aufnahme des Normalzustands einer Maschine (Referenzgeräusche).
- Kontinuierliche Erfassung und Verarbeitung von Schall- und Vibrationsdaten.
- Mustererkennung durch maschinelles Lernen (überwacht oder unüberwacht).
- Vergleich aktueller Signale mit Referenzmustern zur Anomalieidentifikation.
- Echtzeitvisualisierung und automatisiertes Warnsystem bei Abweichungen.

Wirtschaftlicher Nutzen:

- Einsparung von Reisekosten durch unnötige Wartungseinsätze.
- Verhinderung von gösseren Schäden durch Frühzeitiges Erkennen von Anlage-Anomalien.
- Optimierung von Personaleinsätzen.
- Vorzeitiges Erkennen von möglichen Störungsursachen.
- Verlängerung der Lebenszeiten von Anlagen.
- Automatisierte Berichterstellung für präventive Wartung und nachhaltige Betriebsführung.

KI-gesteuerte Geräuschanalyse dient der Effizienzsteigerung, Fehlerprävention, Qualitätskontrolle und erhöht die Betriebssicherheit von kritischen Anlagen in vielen Branchen. ​