„Beyond Insurance“ und Predictive Maintenance (AI)

2. Webinar: Wie die Künstliche Intelligenz das Brandrisiko der Papierindustrie reduziert

Das Brandrisiko ist in der Papierindustrie sehr hoch, schließlich sind die Materialien dort leicht entflammbar und stehen in unmittelbarem Kontakt zu elektrischen Anlagen. Eine innovative Fehler- und Differenzstrom-Überwachung ermöglicht die frühzeitige Identifikation von potenziellen elektrischen Zündquellen.

Herausforderung: entflammbares Material, große Risikoherde

Die Industrie zur Herstellung und Verarbeitung von Papier sieht sich seit jeher großen Brandrisiken ausgesetzt. Eine häufige Ursache sind Fehlfunktionen der elektrischen Anlagen, die Papier bearbeiten. Gleichzeitig bestehen hohe Konzentrationen von Brandlasten, beispielsweise bei der Lagerung von Altpapier oder produzierten Papierrollen.

Lösung: Störungen erkennen, bevor sie entstehen

Als Kooperationspartner von Produktionsbetrieben, hier der Papierwirtschaft, bieten sich passende Softwarelösung an. Diese überwachen permanent bestimmte Flussgrößen, in diesem Fall elektrischen Strom, und wertet die Ergebnisse intelligent aus. Die Daten werden über eine spezielle Sensor-Infrastruktur in einem Echtzeit-Monitoring erfasst: RCM-Sensoren (Residual Current Monitor, Differenzstrom) messen Ableit- und Fehlerströme, während PQM-Systeme (Power Quality Management, Energiemanagementsystem) Wirkenergie, Spannung, Frequenz und Jitter überwachen. Durch die Predictive-Deep-Learning-Analysesoftware auf Basis Künstlicher Intelligenz werden die Daten zu elektrischen Strömen kontinuierlich ausgewertet.

Nutzen: Eine schwierige Branche wird wieder versicherbar

Das System, das im Rahmen von Beyond Insurance eingesetzt wurde, trägt im beschriebenen Fall zu einem innovativen, proaktiven Brandschutz bei. Dadurch kann das branchentypisch besonders kritische Brandrisiko reduziert werden.

Auch die Arbeitssicherheit erhöht sich. Zudem kann durch die frühzeitige Vorhersage möglicher Störungen und Defekte der Wartungsprozess verbessert werden. Dadurch sinken nicht nur das Risiko und die Intensität von nicht geplanten Stillständen, sondern es können auch Anzahl und Dauer von geplanten Stillstandszeiten (z. B. Wartungen und Überprüfungen) optimiert werden. In Summe werden also kostenintensive Betriebsunterbrechungen reduziert. Gleichzeitig steigt die Verfügbarkeit von Produktionskapazitäten. Dabei ist entscheidend, dass Wartungsintervalle bedarfsgerecht und damit kostenoptimal gesteuert werden können.

Geeignet für: Lager, Rechenzentren und Produktionsbereiche

Unternehmen erhalten prozessierte Daten über Energie- oder Wasserverbrauch sowie Risiko-Verhaltensmuster und schadhafte Endgeräte. So identifiziert die Software zum Beispiel in der Immobilien- und Wohnungswirtschaft frühzeitig Lecks in Wasserleitungen. Auf diese Weise können hohe Folgeschäden vermieden werden. Ebenso lassen sich – wie im genannten Beispiel – in der Produktions- und Logistikwirtschaft potenzielle Kurzschlüsse und fehlerhafte elektrische Anlagen frühzeitig identifizieren.