Der Industriekonzern Honeywell hat am Donnerstag ein neues System vorgestellt, das mithilfe künstlicher Intelligenz Betreibern von Industrieanlagen helfen soll, Probleme frühzeitig zu erkennen. Der sogenannte Experion Operations Assistant kombiniert historische Anlagendaten mit Echtzeitinformationen und soll Operatoren ermöglichen, auf potenzielle Störungen zu reagieren, bevor diese zu Sicherheitsvorfällen oder Produktionsausfällen führen.
Das System baut auf dem bestehenden Experion PKS-Kontrollsystem des Unternehmens auf. Ziel ist es, Risiken sichtbar zu machen, die andernfalls möglicherweise übersehen würden.
Pilotphase mit Energiekonzernen abgeschlossen
Vor der offiziellen Einführung durchlief das System eine Testphase, an der unter anderem die Energieunternehmen Chevron und TotalEnergies beteiligt waren. Während dieser Pilotprojekte konnte die Software potenzielle Alarmereignisse mehrere Minuten im Voraus identifizieren. Dies verschaffte den Anlagenbetreibern Zeit, Gegenmaßnahmen einzuleiten und ungeplante Stillstandzeiten zu reduzieren.
Die Fähigkeit, Störungen vorherzusehen, dürfte für Unternehmen interessant sein, die ihre Produktionsanlagen möglichst kontinuierlich betreiben müssen. Inwieweit sich das System in der breiten Praxis bewährt, bleibt allerdings abzuwarten.
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Antwort auf Fachkräftemangel und Effizienzanforderungen
Nach Angaben von Honeywell-Führungskräften richtet sich das Tool an zwei zentrale Herausforderungen der Industrie: die Notwendigkeit, aus bestehenden Anlagen maximale Leistung herauszuholen, sowie den zunehmenden Verlust erfahrener Mitarbeiter. Das System nutzt anlagenspezifische Daten und KI-Modelle, um Kontrollraumpersonal in Echtzeit Handlungsempfehlungen zu geben.
Die Integration in vorhandene Infrastruktur soll ohne größere Umbauten möglich sein. Das System analysiert Informationen auf Standortebene und gibt Warnungen aus, die Operatoren helfen sollen, schneller auf sich entwickelnde Probleme zu reagieren.
Wie stark die Nachfrage nach solchen KI-gestützten Lösungen tatsächlich ausfällt, hängt vermutlich auch davon ab, welche Kosteneinsparungen Unternehmen damit realisieren können. Die Testergebnisse klingen vielversprechend, doch der Beweis im industriellen Alltag steht noch aus.
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