Kausales Modell revolutioniert Wartung: OEE der Fertigungslinie optimiert

Eine neue Veröffentlichung auf arXiv (2512.00969v1) präsentiert einen wegweisenden Ansatz, der die Lücke zwischen Diagnose und aktiver Wartung in der Fertigung schließt. Der Autor beschreibt, wie herkömmliche prädiktive Modelle häufig auf spurious correlations beruhen und dadurch kostspielige Fehldiagnosen und ineffektive Maßnahmen erzeugen.

Um dieses Problem zu lösen, wird ein kausales Machine‑Learning‑Modell eingeführt, das als „what‑if“-Tool fungiert. Das Modell nutzt ein vortrainiertes kausales Fundament, um die Wirkungen potenzieller Reparaturmaßnahmen auf systemweite Kennzahlen wie die Overall Equipment Effectiveness (OEE) zu simulieren.

Durch die Messung des kausalen Effekts jeder Intervention liefert das System eine datenbasierte Rangliste der effektivsten Maßnahmen. Damit identifiziert es nicht nur die Ursachen von Ausfällen, sondern quantifiziert auch deren Einfluss auf die Produktionsleistung.

Die Wirksamkeit des Ansatzes wurde mit semi‑synthetischen Fertigungsdaten getestet und mit einem herkömmlichen Machine‑Learning‑Baseline verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass das kausale Modell signifikant bessere Empfehlungen liefert und die OEE optimiert.

Diese Arbeit legt die technische Grundlage für ein robustes preskriptives Wartungsframework. Ingenieure können nun potenzielle Lösungen in einer kausalen Umgebung testen, um fundiertere Entscheidungen zu treffen und teure Stillstandszeiten zu reduzieren.