Was ist KI-Asset-Management?

KI-gestütztes Asset-Management revolutioniert die Art und Weise, wie Asset-Manager, Betriebsleiter und Wartungsteams den Betrieb aufrechterhalten.

Die KI-gestützte Asset-Management umfasst eine Reihe von Bereichen, darunter Portfolio-Management, Vermögensverwaltung, Risikomanagement, Anlagemanagement und Compliance. Asset-Management-Lösungen mit KI-Unterstützung sind für alle Arten von Assetportfolios anwendbar, darunter Immobilien und Anlagen, Fertigung, erneuerbare Energien, IT-Assets und digitale Assets. Asset-Management kann sich auf Finanzdienstleistungen oder die operative Seite eines Unternehmens beziehen. Dieser Artikel befasst sich mit dem KI-Asset-Management für kritisches physisches Equipment und Infrastrukturen.

Einheitliche Asset- und Facilities Management-Lösungen nutzen generative KI für das Asset-Management, kombiniert mit traditioneller KI, um Workflows zu optimieren, die Nachverfolgung zu automatisieren und Belegschaftsengpässe zu mindern. Diese Foundation Models basieren auf großen Sprachmodellen (LLMs) und werden auf einer riesigen Datenmenge trainiert.

Die Technologie bewegt Unternehmen weg von geplanter oder reaktiver Wartung hin zu kontinuierlicher, datengesteuerter Asset-Überwachung. Durch vorausschauende Analyse und Leistungsüberwachung in Echtzeit können Unternehmen ihren Assetwert maximieren.

Intelligente KI-Systeme für physische Assets verändern die gesamte Geschäftssituation für Unternehmen und helfen CEOs, die operative Effizienz und Zuverlässigkeit zu steigern.

Moderne Unternehmen sehen sich mit höherer Komplexität, kostspieligen ungeplanten Ausfallzeiten und Big Data konfrontiert. Turbulente Marktbedingungen und unvorhersehbare Markttrends erschweren es Unternehmen, vorausschauend zu planen. KI-gestützte Lösungen können dazu beitragen, diese Herausforderungen zu bewältigen und zu verhindern, bevor sie zu operativen Problemen werden, indem wichtige Prozesse wie Asset-Integritätsmanagement (AIM) und Asset-Verfolgung verstärkt werden.

In den letzten Jahren ist deutlich geworden, dass immer mehr Unternehmen den Wert von KI-Plattformen erkennen. Laut einem Bericht des IBM Institute for Business Value sagen 71 % der Führungskräfte, dass generative KI grundlegend verändert, wie sie Assets verwalten. Ebenso geben 72 % an, dass sie den strategischen Wert des physischen Asset-Managements für ihr Unternehmen erhöht.

Branchenübergreifend ist ein Equipment-Ausfall eine der störendsten und teuersten operativen Herausforderungen, denen ein Team gegenüberstehen kann. KI-Modelle können dazu beitragen, Geräteausfälle zu minimieren, indem sie vorausschauende Wartung durchführen und potenzielle Ausfälle prognostizieren.

Modernes Equipment erzeugt mehr Sensordaten, als Wartungsteams verarbeiten können. KI-gestützte Lösungen für das Asset-Management können die Datenverarbeitung optimieren und sie nutzen, um eine strategischere Entscheidungsfindung und intelligentere Investitionsentscheidungen zu ermöglichen.

Zu den weiteren Herausforderungen zählen die alternde Infrastruktur und eine Lücke im institutionellen Wissen aufgrund des Ausscheidens erfahrener Mitarbeiter aus dem Berufsleben. KI-Tools bieten skalierbare Technologieoptionen, die diese Lücken schließen und dieses Wissen in großem Maßstab anwenden können.

Das Management von KI-Assets umfasst mehrere wichtige Schritte und zentrale KI-Technologien, um den Prozess voranzutreiben.

Geräte des Internets der Dinge (IoT) , Sensoren und Drohnen produzieren kontinuierlich große Datenmengen. Diese Daten sind für den Prozess des Asset Performance Managements von entscheidender Bedeutung, da sie die Grundlage bilden, von der alles andere abhängt.

Verschiedene Sensortypen erfassen unterschiedliche Daten, wie zum Beispiel Vibrationen, Temperatur, Druck, Akustik und Flüssigkeitsstände. Es ist wichtig zu wissen, dass Sensordaten als Eingabeebene für den Asset-Management-Prozess dienen. KI-Outputs sind direkt mit sauberen, kontinuierlichen Daten verknüpft.

Modelle für maschinelles Lernen (ML) lernen aus historischen Daten, wie „normal“ aussieht, und überwachen eingehende Daten auf Abweichungen.

Enterprise-Asset-Management (EAM)-Plattformen integrieren KI und ML nativ, um versteckte Probleme und Anomalien zu erkennen, bevor sie zu ungeplanter Ausfallzeit führen. Im Wesentlichen stattet ML jedes Gerät mit einer eigenen, kontinuierlichen Zustandsüberwachung aus, die auf das Verhalten des jeweiligen Geräts abgestimmt ist.

Wie beim maschinellen Lernen werden auch bei der vorausschauenden Analyse historische Daten und Echtzeitdaten genutzt, um vorherzusagen, wann ein Asset oder eine Komponente sich verschlechtert oder kurz vor dem Ausfall steht.

Bei der vorausschauenden Analyse kommen KI-Algorithmen zum Einsatz, um Daten zu analysieren und die verbleibende Nutzungsdauer von Komponenten zu berechnen sowie gezielte Wartung bedarfsgerecht zu planen. Dieses Maß an Erkenntnis ermöglicht es den Wartungsteams, sich nicht mehr auf feste Kalenderpläne zu verlassen, sondern die Arbeiten auf der Grundlage des tatsächlichen Assetzustands zu planen.

Mithilfe der Verarbeitung natürlicher Sprache werden unstrukturierte Daten wie Wartungsprotokolle, Technikernotizen, Arbeitsaufträge und Störungsprotokolle gelesen und interpretiert. Die Technologie kann Muster in Tausenden von Textdatensätzen aufdecken und daraus Erkenntnisse gewinnen, die sonst verborgen blieben.

Durch den Einsatz von KI und NLP können Benutzer Reparaturhistorien durchsuchen und mühelos Lösungen empfehlen.

Generative KI unterstützt Asset-Management-Teams bei ihren täglichen Aufgaben und Workflows. Bei der generativen KI geht es weniger um Vorhersagen als vielmehr um die Bereitstellung origineller Inhalte, wie Arbeitsaufträge oder Wartungsberichte.

Die Technologie hilft Asset-Managern, schneller auf KI-generierte Erkenntnisse zu reagieren und den Verwaltungsaufwand zu reduzieren. Generative KI ersetzt menschliches Urteilsvermögen und Fachwissen nicht. Stattdessen übernimmt sie die Informationsbeschaffung und zeitaufwändige Kommunikationsaufgaben, damit mehr Zeit für die eigentlichen Wartungsarbeiten bleibt.

Agentische KI befindet sich zwar auf dem Vormarsch, ist im Asset-Management jedoch noch keine etablierte Technologie.

Asset-Manager nutzen KI im gesamten Asset-Management-Prozess, um Aufgaben zu automatisieren und Störungen vorherzusagen. Agentische KI ist jedoch ein vollständiges KI-System, das Handlungsabläufe autonom von Anfang bis Ende ausführen kann. Diese Art von KI-Anwendung erfordert nach wie vor menschliche Aufsicht und die Genehmigung wichtiger Entscheidungen durch einen Menschen.

Betriebs- und Wartungsteams können von KI-Asset-Management während ihres gesamten Arbeitsablaufs profitieren. Einige gängige reale Anwendungsfälle sind Automatisierung, Budgetallokation und Asset-Investment-Planung:

• Asset-Lebenszyklusverwaltung: Asset-Manager können KI verwenden, um den Total Cost of Ownership (TCO) eines Assets von der Preisgestaltung bis zur Notfallreparatur und -entsorgung zu analysieren. KI-gestützte Lösungen helfen dabei, den optimalen Zeitpunkt für die Reparatur, Überholung oder den Austausch des Assets zu ermitteln.

• Energie- und Nachhaltigkeitsoptimierung:  KI-gestützte Asset-Management-Lösungen adressieren Herausforderungen in den Bereichen Stromerzeugung und Nachhaltigkeit und identifizieren Energieverschwendung in Einrichtungen und bei Assets. Darüber hinaus überwachen einheitliche Plattformen die Stromerzeugungsanlagen unabhängig von den Datenquellen.

• Equipment-Zustand Überwachung: KI-gestützte Asset-Management-Lösungen bieten eine kontinuierliche Echtzeitüberwachung von Equipment, Maschinen und Infrastruktur. Wenn große Sprachmodelle (LLMs) mit sauberen Datensätzen versorgt werden, können KI-Tools die Daten analysieren, um frühe Warnzeichen vor einem Ausfall zu erkennen.

• Facilities Management: KI-gestütztes Asset-Management findet Anwendung bei Gebäudesystemen wie Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen (HLK), Beleuchtung, Aufzügen und dem Energieverbrauch. Ein Facility-Team nutzt KI, um die Leistung zu optimieren und Kosten zu senken, indem es Asset-Optionen analysiert und fundierte Entscheidungen trifft.

• Vorausschauende Wartung: KI-gestützte Generierung von Arbeitsaufträgen hilft sicherzustellen, dass Wartungspläne auf den tatsächlichen Assetbedingungen basieren. Prädiktive Modelle reduzieren unnötige Unterbrechungen, Wartungsarbeiten und Notfallreparaturen.

• Sicherheit und Compliance: intelligente Chatbots und virtuelle Assistenten überwachen die Sicherheitsbedingungen in Echtzeit und geben schnelle Anleitungen. Anbieter entwickeln KI-Tools, die den lokalen, bundesstaatlichen und nationalen Vorschriften entsprechen.

• Software-Assets: Software- und IT-Asset-Management nutzt KI für intelligente Lizenzierungen, regulatorische Einhaltung und kontinuierliche Überwachung. KI-gestützte Systeme nutzen KI, um Nutzungsmuster zu verfolgen und ungenutzte Anwendungen zu identifizieren.

• Reise und Transport: KI-gestützte Asset-Lösungen sorgen für einen zuverlässigen und kontrollierten Flottenbetrieb. Vernetzte Assetdaten und Wartungs-Workflows tragen dazu bei, Ausfallzeit zu reduzieren und die Lebensdauer von Assets zu verlängern.

Das KI-Asset-Management ist team- und branchenübergreifend anwendbar. Die Verwendung hängt von den Zielen und dem Zweck des Unternehmens ab:

• Energie und Versorgung: Ingenieure, die die Infrastruktur für Stromerzeugung und -verteilung überwachen.

• Einrichtungen und Immobilien: Facility Manager, die Gewerbegebäude und Campusgelände betreuen.

• Regierung und öffentlicher Sektor: Behörden, die öffentliche Infrastruktur wie Wasseraufbereitungsanlagen oder Verkehrsnetze verwalten.    

• Gesundheitswesen: Biomedizinische und Einrichtungsteams, die medizinische Equipment und die Krankenhausinfrastruktur verwalten.

• Fertigung: Werks- und Betriebsleiter, die die Produktionsanlagen instand halten.

• Transportwesen: Flottenmanager und Instandhaltungsteams für Bahn oder Luftfahrt.

KI-gestütztes Asset-Management kann vielen Stakeholdern innerhalb und außerhalb eines Unternehmens Vorteile bringen. Neue Technologien eröffnen neue Möglichkeiten für Wachstum und operative Ergebnisse:

• Verbessert die Kapitalplanung: Die Bewertung von Asset-Lebenszyklusdaten hilft Führungskräften, genauere Entscheidungen über Reparaturen versus Austausch zu treffen.

• Verlängert die Lebensdauer des Assets: Eine genaue Überwachung und rechtzeitige Intervention kann die Lebensdauer teurer Assets verlängern.

• Steigert die Effizienz der Belegschaft: Durch die Automatisierung routinemäßiger Wartung gewinnen die Techniker Zeit für anspruchsvollere Aufgaben.

• Senkt die Wartungskosten: Die Wartung von Assets nach tatsächlichem Bedarf anstatt nach einem festen Zeitplan reduziert die Wartungskosten.

• Verringert ungeplante Ausfallzeiten: Durch das frühzeitige Erkennen von Fehlern wird der Betrieb von Produktionslinien und Anlagen aufrechterhalten.

Neue Technologie bietet große Möglichkeiten, doch die Integration eines KI-Systems in einen traditionellen Asset-Management-Prozess kann eine Herausforderung darstellen:

• Datenqualität und -beschriftung: KI-Modelle sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert werden. Asset-Teams müssen sicherstellen, dass Wartung und Sensordaten sauber und vollständig sind, sonst riskieren sie ungenaue Ergebnisse.

• Integration mit bestehenden CMMS- und EAM-Systemen: Bestehende computergestützte Instandhaltungsmanagementsysteme (CMMS) und Enterprise-Asset-Management (EAM)-Plattformen müssen mit den KI-Tools verbunden werden. Dieser Prozess ist nicht immer Plug-and-Play und erfordert mehr Zeit und Ressourcen für eine erfolgreiche Integration.

• Altlast-Equipment und Datenlücken: Ältere physische Assets könnten nicht über die Sensoren oder Konnektivität verfügen, die nötig sind, um KI-Systeme zu versorgen. Das Asset muss nachgerüstet werden, was ein kostspieliger und zeitaufwändiger Prozess ist. Teams müssen den Zeit- und Ressourcenaufwand berücksichtigen, bevor sie sich für eine KI-gestützte Lösung entscheiden.

Unternehmen, die KI-gestütztes Asset-Management einführen möchten, können einen schrittweisen Ansatz verfolgen. Der Implementierungsprozess variiert je nach Unternehmen leicht, aber Sie können diese allgemeinen Schritte befolgen, um die Vorteile voll auszuschöpfen:

1. Asset-Daten prüfen: Beurteilen Sie die Qualität vorhandener Wartungsdaten, Sensordaten und Asset-Dokumentation. Prüfen Sie die Daten auf Qualität und Vollständigkeit und identifizieren Sie etwaige Lücken in Genauigkeit und Transparenz, um die KI-Lösungen gezielt einzusetzen.
2. Beginnen Sie mit den kostspieligsten Fehlerquellen: Priorisieren Sie die teuersten und störendsten Bereiche. Der Versuch, alles auf einmal zu überwachen, kann überfordernd sein. Identifizieren Sie die Assets mit dem größten Verbesserungspotenzial und beginnen Sie dort.
3. Verbinden Sie die Assets: Bestimmen Sie, welche Sensorinfrastruktur vorhanden ist und wo sie bei älteren Assets nachgerüstet werden muss. Erkunden Sie die Nachrüstmöglichkeiten für das Internet der Dinge (IoT) und erfahren Sie, was mit älteren Geräten gemacht werden kann.
4. Wählen Sie die richtige Plattform: Suchen Sie nach einer KI-gestützten Asset-Management-Plattform von seriösen Anbietern, die mit den Bedürfnissen und Zielen des Unternehmens sowie den bestehenden Systemen übereinstimmt. Finden Sie ein System, das sich in bestehende CMMS- und EAM-Systeme integrieren lässt und spezifische Assets für eine bestimmte Umgebung unterstützt.
5. Integrieren Sie die menschliche Aufsicht: Definieren Sie, wo KI ihre Rolle hat und wo menschliche Aufsicht notwendig ist. KI-Agenten sollten keine Handlungen oder Entscheidungen mit hohen Konsequenzen treffen, können aber helfen, Menschen in eine bestimmte Richtung zu lenken.
6. Messen und wiederholen Sie:  Legen Sie Basismetriken fest, bevor Sie die KI-Lösung bereitstellen. Wenn es keine Vergleichsdaten gibt, wie beispielsweise die Wartung pro Asset und ungeplante Ausfallzeit, wissen Unternehmen nicht, wie gut ihre Tools funktionieren.

Assets ändern sich vielleicht nicht, aber wie ein Unternehmen sie verwaltet, ändert sich auf jeden Fall, dank neuer Technologieoptionen, für den Asset-Management-Bereich:

• Agentische KI: Der autonome Agent wird bei Unternehmen aufgrund seiner umfassenden Fähigkeit, ganze Asset-Portfolios mit minimalem menschlichem Eingreifen zu überwachen, zu sortieren, zu planen und Berichte zu erstellen, immer beliebter. Laut dem IBM Institute for Business Value entwickeln oder implementieren 55 % der Unternehmen aktiv ein agentisches KI-Betriebsmodell.

• Digitale Zwillinge: KI-gestützte virtuelle Nachbildungen physischer Assets könnten der nächste bedeutende Wandel im Asset-Management sein. Die digitalen Zwillinge simulieren Leistung, testen Wartungsszenarien und modellieren Lebenszyklusergebnisse, bevor reale Maßnahmen stattfinden.

• Edge KI: Diese neue Technologie bringt KI-Inferenz direkt zum Asset, ohne dass eine Cloud-Abhängigkeit erforderlich ist. Assets wie Smartphones und Sensoren, die mit Edge-KI ausgestattet sind, können Internet-Transitzeiten umgehen, und lokale Hardware verarbeitet die Daten in Millisekunden.

• Präskriptive Wartung: Der nächste Schritt nach der vorausschauenden Wartung ist die Fähigkeit, Maßnahmen vorzuschreiben. KI-gestützte Lösungen werden inzwischen eingesetzt, um konkrete Maßnahmen, Zeitpläne und die erforderlichen Qualifikationen von Technikern präzise zu bestimmen.

• Integration von Nachhaltigkeit: Nachhaltigkeit spielt schon seit Langem eine wichtige Rolle. Heute scheint KI jedoch ein zentrales Instrument zu sein, um Netto-Null-Ziele zu erreichen und ESG-Verpflichtungen (Umwelt, Soziales und Unternehmensführung) zu erfüllen. KI-gestützte Tools können den Energieverbrauch optimieren und den Materialeinsatz im gesamten Asset-Portfolio reduzieren.