Diagnose von drei Tagen auf 30 Sekunden

In Sekundenschnelle wird erkannt, welche Komponenten der Maschine ersetzt werden müssen. Diese automatisierten Serviceprozesse kann jeder Serviceingenieur ohne Vorwissen in KI selber erstellen. Das ermöglicht es jedem KMU anhand vorhandener Maschinendaten selbstständig das volle Potenzial von KI auszuschöpfen. Im Interview zeigt Oliver Keel, Geschäftsführer der Amplo GmbH auf, was bereits heute mit KI und automatisierten Lösungen möglich ist, um die Effizienz und Ausfallsicherheit massiv zu steigern.

Welche Lösungen oder Dienstleistungen haben sich aus Ihrer Geschäftsidee – Maschinen mit KI zu analysieren – entwickelt? Was bedeutet das für den Instandhaltungsmarkt?
Wir haben gemerkt, dass der Bedarf für Services im Bereich KI gross ist. Aber viele Firmen haben nicht die richtigen Leute oder das nötige Know-how dafür. Wir wollen mit unserer Smart Maintenance-Plattform den Zugang dazu erleichtern. Das heisst, KMU in der Schweiz und weltweit können auf unserer Plattform diese Services selber bauen. Sie können Ihre bestehenden Daten von Maschinen hochladen, KI trainieren und die Ergebnisse in ihre Kundenmanagementsysteme und Firmenprozesse, CRM- und ERP-Systeme integrieren.

Für wen ist das generell ein Thema? Welche KMU sollten sich öffnen und mit KI ihre Prozesse und Maschinen optimieren?
Dies wäre interessant für Firmen, die eher teure Systeme haben. Ich denke so an Systemkosten von CHF 5000 aufwärts. Wenn ein System so hochpreisig ist, hat der Kunde auch eine gewisse Qualitätserwartung. Wenn man Maschinen beispielsweise nach Asien liefert, ist das schon ein grosser Aufwand, bis man vor Ort ist und das Problem beheben kann. Hier helfen uns Algorithmen, möglichst rasch aus der Ferne anhand von Maschinendaten zu erkennen, was das Problem ist oder vor allem wann ein Fehler zu erwarten ist. Diese Vorgehensweise ist heute sehr wichtig, da man auf diese Weise enorm viel Geld einsparen kann.

Das ist Predictive Maintenance, vorausschauende Wartung. Wie läuft so ein System oder so ein Programm ab?
Im ersten Schritt baut man einen digitalen Zwilling von einem System. Das heisst, das System wird digital im Computer reproduziert und anhand von Maschinen- und Sensordaten trainiert. Und dann erkennt das System einen Trend. Einfaches Beispiel aus der Praxis: Wir haben der KI die Daten gezeigt und dann konnte es sagen, wenn der Verlauf so weitergeht, wird die Maschine in drei Monaten kaputtgehen. Diesen zeit-aufwendigen Arbeitsschritt lösen wir viel effizienter mit KI.

Also kann man da fast von einem digitalen Personal Trainer für die Maschine sprechen?
Genau, definierte Assistenzsysteme unterstützen Unternehmen. Dann können sich die Service-Ingenieure eher darauf fokussieren, auftretende Schwachstellen im System zu identifizieren und zu lösen, statt ihre Zeit mit Systemüberwachung oder dem Anschauen von Log Files oder Sen-sordaten zu verschwenden.

Sie haben einen User Case namens Tritium. Welche konkreten Einsatz-bereiche aus der Forschung zur KI haben Sie in diesem Fall eingesetzt?
Für Tritium ist die Diagnose der Ladesäulen eine grosse Herausforderung. Ladesäulen sind sehr teuer, da kostet eine Station ab CHF 50’000 aufwärts. Und wenn diese nicht funktioniert, ist das natürlich nicht gut für Fahrer von Elektroautos, die mit fast leerer Batterie an der Ladestation ankommen. Für Tritium dauerte die Diagnose damals zu lange, denn sie brauchten mehrere Tage um herauszufinden, welche Komponente defekt ist. Und dann kam unser Service. Jetzt dauert es 30 Sekunden und sie wissen genau, welche Komponente defekt ist. So können sie gleich einen Mechaniker oder Elektriker hinschicken, der dieses Teil ersetzt.

Es gibt ja Unmengen von Log Files, die man bis dato persönlich analysieren musste. Und das macht jetzt eure KI-Software?
Genau. In der alten Wartungswelt war das so, dass ein Mensch sich das anschauen und herausfinden musste, was die Ursache des Fehlers ist. Mit der Zeit erkennt man die Muster, die zu einem Defekt einer Komponente führen. Das machen wir nun voll automatisch mit unserem Service. Das Programm erkennt also mittels der Daten das Muster und kann einen zukünftigen Defekt voraussagen.

Welche Systeme können denn mit diesem intelligenten System vernetzt werden?
Grundvoraussetzung ist, dass diese Systeme IoT-fähig sind, verbunden sind mit dem Internet und Daten hochladen können. Da arbeiten wir auch daran, weitere Partner zu finden. Es gibt da verschiedene Firmen wie Akenza oder der Datacake, die diese Konnektivität anbieten, also Maschinen mit dem Internet zu verbinden und Daten hochzuladen.

Wie sicher sind denn dann diese Systeme untereinander? Wer kann dann da überall zugreifen?
Das macht dann unser System-Partner. Der schaut, dass diese Verbindung vom Gerät oder der Maschine ins Internet sicher ist. Das ist alles sicher verschlüsselte Kommunikation nach modernsten Standards.
Es gibt ein verschlüsseltes Element, das ist ein Chip auf dem Gateway vom Gerät zum Internet. Das ist sehr sicher, da gibt es keine Probleme. Das sind technische Lösungen, die es bereits gibt. Ich denke, da muss man sich keine Sorgen machen. Wenn der Bereich nicht hoch kritisch ist – wie in der Energieversorgung – dann ist das absolut kein Problem mehr.

Haben Sie noch ein anderes Beispiel aus der Industrie, wo Sie jetzt das KI-System erfolgreich implementieren konnten?
Nachdem wir einen guten Einstieg mit den Ladesäulen hatten, versuchen wir jetzt noch zwei, drei andere Firmen zu gewinnen. Die sind davon überzeugt und wollen das jetzt testen. Was momentan ansteht, ist die Firma meines Vaters. Da geht es um Arbeitsschutz, unter anderem Belüftungsgeräte für Vollschutzanzüge für Hochsicherheitsbereiche, womit weltweit Kunden beliefert werden. Da gibt es die Herausforderung bei der Wartung, die Geräte hin- und zurückzuschicken. Dafür haben wir uns einen Partner gesucht aus dem Bereich der Konnektivität. Mit ihm setzen wir jetzt diese Predictive Maintenance um. Da es um Arbeitssicherheit geht, ist es unabdingbar, dass diese Geräte tadellos funktionieren. Wir wissen, dass wir einen besseren Schutz durch diese Konnektivität bieten können. Denn der Kunde hat ein höheres Vertrauen in das System, wenn es konstant überwacht wird anstelle einer einmaligen jährlichen Wartung.

Wie hat sich Ihr Start-up in der herausfordernden Corona-Zeit entwickelt?
Das war eine extreme Herausforderung. Die Amplo GmbH haben wir im Juni 2020 gegründet. Am Anfang ging es vor allem um Produktentwicklung. Wir haben als Consultants begonnen, also Firmen wie Tritium angefragt, ob sie von uns eine Lösung brauchen. Und dann haben wir uns überlegt, wie man eine generische Lösung entwickeln könnte, die dann für alle passt. Mit der Zeit sind wir zu dieser Smart Maintenance-Plattform gekommen.

Wo gab es besondere Schwierigkeiten?
Die ersten sechs, sieben Monate während der Covid-19-Pandemie waren schwierig, da die Firmen erstmal herausfinden mussten, wie man online arbeitet und was gebraucht wird. Die Digitalisierung wurde sehr vorangetrieben, denn es musste ja dann remote – also per Fernzugriff – auf Maschinen zugegriffen werden. Und in dieser Zeit waren die Firmen zu sehr beschäftigt, um mit uns zu sprechen. Mittlerweile ist aber wieder mehr Ruhe und eher Normalität eingekehrt.

Gab es externe Unterstützung?
Später haben wir bei einem Accelerator-Programm hier in Zürich teilgenommen. Da ging es darum, Startups zu helfen, Schwachstellen zu finden sowie um Optimierung und Perfektionierung des Produkts. Das war hier in Zürich im Blue Lion Incubator. Das war uns wichtig, um uns dann auch bereit zu machen für Investments und Wachstum.

Was treibt Sie um, dass sie diesen Mut hatten und so tolle Projekte an Land gezogen haben, und die Instandhaltungswelt sozusagen auf den Kopf stellen?
Das ist eine Welt, die noch ziemlich alte Strukturen hat, die schwierig sind zu durchbrechen. Und daran arbeiten wir. Ich denke, da ist es wichtig, dass man dem Kunden gut zuhört, seine Probleme erkennt und ihm aufzeigt, wo man optimieren kann. Es ist ja so; man ist daran gewöhnt etwas 50, 100 Jahre auf die gleiche Art und Weise zu machen. Dann ist es wichtig, wirklich zu verstehen, wieso nicht vielleicht KI hier die optimale Lösung wäre. Unser Idee ist, dem Kunden gut zuzuhören und dann unser Produkt so zu designen, dass es jeder verwenden kann. Wenn das Produkt schwierig in der Nutzung wäre und Mehraufwand bedeuten würde, dann hätten wir keine Chance.

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