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Risikoanalyse

Risikobeurteilung mit KI: Sicherheitsprozesse automatisieren und optimieren

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) bringt nicht nur neue Risiken mit sich. KI kann auch bei der Risikobeurteilung von Maschinen genutzt werden, um den Sicherheitsprozess so weit wie möglich zu automatisieren und zu optimieren. Ein Beispiel zur KI-basierten Bewertung von Geräuschen bei Maschinen als Teil der Fehlersuche macht dies anschaulich deutlich.

Neue Herausforderungen und Chancen bei der Risikobeurteilung

Durch Digitalisierung und Vernetzung wird die Bestimmung von Risiken bei Maschinen zunehmend komplexer. Dazu tragen auch die Einführung und die Nutzung von Verfahren der Künstlichen Intelligenz (KI) bei. Gleichzeitig bietet KI aber auch die Chance, die Vielzahl und Vielfalt der relevanten Informationen (wie zum Beispiel Sensor-Daten) bei einer Risikoanalyse schneller und optimiert verarbeiten zu können. KI kann auch dabei helfen, die Prozesse der Risikobeurteilung weitgehend zu automatisieren.

Gegenwärtig sehen Industrieunternehmen wie zum Beispiel Fertigungsbetriebe die Potenziale von KI insbesondere in den Bereichen Energie Management (90 Prozent), gefolgt von der Analytik (75 Prozent), also zum Beispiel bei der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintainance) oder der Performance Optimization, so eine Umfrage des Digitalverbands Bitkom. 70 Prozent sehen großes oder sehr großes Potenzial für den KI-Einsatz im Lagermanagement, 65 Prozent in der Konfiguration von Maschinen und 61 Prozent in der Robotik. Jeweils 52 Prozent nennen Programmieren beziehungsweise Aufgaben in der Konstruktion als Einsatzfeld für KI. In der Projektplanung oder im technischen Management sind es 49 Prozent und im Qualitätsmanagement 46 Prozent.

Digitale Technologien können bei Risikoanalyse helfen

Wie KI auch bei der Aufdeckung von Störungen und Fehlern sowie der Analyse und Bewertung von Risiken helfen kann, zeigt zum Beispiel das OpenZfP-KI-Portal.

Das OpenZfP-KI-Portal ist eine Dienstleistung der Arbeitsgruppe „Kognitive Materialdiagnostik“ des Fraunhofer IKTS, die kostenfrei zur Verfügung steht. Mit diesem Service sollen Berührungsängste mit KI abgebaut und potenzielle Anwendungen identifiziert werden.

Das OpenZfP-KI-Portal bewertet Geräusche von Maschinen, Anlagen und Prozessen mit KI und detektiert so Anomalien, die zu Störungen oder Ausfällen führen können. Das OpenZfP-KI-Portal des Fraunhofer IKTS bietet die Möglichkeit, Audiodaten von Maschinen und Anlagen auf Anomalien zu untersuchen und mittels Künstlicher Intelligenz (KI) auswerten zu lassen. Damit wird die Prüfung automatisiert und nachvollziehbar gestaltet. Die Wahrscheinlichkeit der Fehlererkennung ist von der jeweiligen Anwendung abhängig und liegt bei bis zu 100 Prozent, so Fraunhofer IKTS.

Für eine Analyse werden Audio-Aufnahmen des Prozesses in das OpenZfP-KI-Portal geladen. Die Daten können mit dem Smartphone oder von bereits installierten Mikrofonen aus Anlagen zur Prozessüberwachung aufgenommen werden.

Ein eigens trainierter Algorithmus führt dann die Anomalie-Detektion durch und gibt die Ergebnisse als Spektrogramm aus. Über Markierungen in der Grafik können auch Ungeübte erkennen, in welchem Bereich Abweichungen auftreten, und so die Fehlersuche eingrenzen.

KI als Unterstützung bei der Risikoanalyse

Ein weiteres Beispiel, wie KI bei der Risikoanalyse helfen und sicherheitsrelevante Prozesse verbessern kann, ist Predictive Maintenance. Bei der sogenannten vorausschauenden Wartung werden aus Maschinen Zustands- und Prozessdaten gewonnen und analysiert, um proaktiv die Wartung planen zu können.

Mit Echtzeit-Prognosen soll eine bedarfsgerechte Wartung ermöglicht und dadurch Ausfallzeiten reduziert werden. Das Ziel wäre es, die Behebung einer Störung zu beauftragen, bevor diese ansteht, genauer gesagt die Anzeichen, die für eine bald eintretende Störung sprechen, besser zu erkennen.

Der Einsatz von Wartungspersonal kann so ebenfalls optimiert werden wie die Vermeidung von Ausfallzeiten. Ebenso kann die Verfügbarkeit notwendiger Ersatzteile genauer vorhergesagt werden.

Ausfallrisiken bei Maschinen lassen sich somit durch KI-basierte Analysen verringern.

Weiterführende Links

Information des Digitalverbands Bitkom “Industrie sieht in KI die Zukunft – aber zögert beim Einsatz“ (https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Industrie-Zukunft-KI-Einsatz)

Beispiel Fehlersuche mit KI: Startseite des OpenZfP-KI-Portals (https://ki-zfp.ikts.fraunhofer.de/)

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