Back to Blog
Digital AI20. Dezember 20258 Min. Lesezeit

KI-gestützte Leitsysteme: von der Anzeige zur Vorausschau

SCADAKIProzessführungAnomalieerkennungLeitsystem
KI-gestützte Leitsysteme: von der Anzeige zur Vorausschau
By Vaisakh Sankar

Leitsysteme tragen seit Jahrzehnten die Überwachung und Führung industrieller Prozesse. Mit der Einbindung lernender Verfahren wandeln sie sich von der Anzeige zum System, das Entwicklungen vorhersieht und Handlungsvorschläge macht.

Wie sich Leitsysteme verändern

Klassisch erfassen sie Daten aus der Feldebene, stellen sie dar und melden das Überschreiten fester Grenzwerte. Für die Überwachung reicht das, doch die Bewertung bleibt vollständig beim Bedienpersonal.

Mit ergänzender Auswertung kommt eine Schicht hinzu, die Muster in komplexen Datenlagen erkennt, künftige Zustände abschätzt und Eingriffe vorschlägt. Aus reaktivem Beobachten wird vorausschauendes Führen.

Was damit möglich wird

Meldungen sinnvoll ordnen

Die größte Schwäche klassischer Systeme ist die Alarmflut: In Störungslagen laufen hunderte Meldungen auf, und die wesentliche geht darin unter. Lernende Verfahren ordnen nach Dringlichkeit, unterdrücken Folgemeldungen und fassen zusammengehörige Ereignisse zusammen.

Abweichungen früh erkennen

Modelle, die auf historischen Prozessdaten trainiert wurden, bemerken Abweichungen, die kein fester Grenzwert erfassen würde, weil jede einzelne Größe noch im zulässigen Bereich liegt. Dieser Vorlauf verschafft Zeit zum Eingreifen.

Entwicklungen abschätzen

Aus dem bisherigen Verlauf lassen sich künftige Zustände, drohende Ausfälle und zu erwartende Qualitätswerte abschätzen. Das Bedienpersonal sieht nicht nur den Istzustand, sondern auch, wohin er läuft.

Eingriffe vorschlagen

Weiter gehende Systeme schlagen konkrete Stellgrößenänderungen vor. Ob solche Vorschläge automatisch umgesetzt werden, ist eine Entscheidung, die sorgfältig und mit klaren Grenzen getroffen werden muss.

Aufbau

Datenebene

Das Prozessdatenarchiv liefert die Grundlage. Zeitreihendatenbanken speichern die Werte und stellen sie über Schnittstellen bereit.

Auswerteebene

Auswerteketten verarbeiten die Daten mit statistischen und lernenden Verfahren, je nach Fragestellung von der Klassifikation bis zur Vorhersage von Zeitreihen.

Darstellungsebene

Die Ergebnisse gehören in die vorhandene Bedienoberfläche, als Verlaufsdarstellung, Hinweis auf Abweichungen und Vorschlagsbereich. Zusätzliche Auswertungen im Browser erweitern die Sicht über die Messwarte hinaus.

Eingriffsebene

Wo ein geschlossener Kreis vorgesehen ist, werden Vorschläge über OPC UA als Sollwertänderungen an die Steuerung gegeben. Feste Grenzen stellen sicher, dass der zulässige Betriebsbereich nicht verlassen wird.

Wie eine Einführung gelingt

Beginnen Sie beratend. Das System macht Vorschläge, das Bedienpersonal entscheidet. Diese Phase schafft Vertrauen und liefert zugleich die Grundlage, um die Güte der Vorschläge zu beurteilen, bevor über weitergehende Automatisierung überhaupt gesprochen wird.

Erforderliche Kenntnisse

Es braucht Menschen, die klassische Prozessführung und Datenauswertung gleichermaßen beherrschen. Genau diese Verbindung vermitteln die Programme von ED WARTENS Deutschland.

Share this article

Ready to Start Your Automation Career?

Explore our CPD Accredited PLC, SCADA, and AI automation courses. Hands-on training with real industrial hardware and dedicated career support.

Explore our courses