Hybrid-Ansatz verbessert Fehlervorhersage in der Kernkraftindustrie

Durch die Verschmelzung von Internet of Things (IoT) und Industrie 4.0 hat die Kernkraftindustrie neue Möglichkeiten für datengetriebene Methoden eröffnet. Diese Fortschritte steigern die Sicherheit und wirtschaftliche Effizienz, stellen jedoch gleichzeitig die Herausforderung dar, zukünftige Wartungsbedürfnisse präzise vorherzusagen, um Ausfallzeiten und Kosten zu minimieren.

Ein neues Papier präsentiert eine innovative Predictive‑Maintenance‑Methodik, die datenbasierte Techniken mit tiefgreifendem Fachwissen aus dem Kernkraftbereich kombiniert. Der Ansatz hebt die Grenzen rein datengetriebener Verfahren hervor und demonstriert, wie gezielte Domänenkenntnis die Leistungsfähigkeit von Vorhersagemodellen erheblich steigert.

Die praktische Neuheit liegt in der Anwendung innerhalb eines hochsensiblen Sektors, der strenge Sicherheits-, Wirtschafts- und Umweltauflagen unterliegt. In einer realen Fallstudie wird die aktuelle Ausrüstungskontrolle mit zwei Szenarien verglichen. Die reine datenbasierte Methode erreicht lediglich einen Vorhersagehorizont von drei Stunden und einen F1‑Score von 56,36 %. Der hybride Ansatz erweitert den Horizont auf 24 Stunden und erzielt einen F1‑Score von 93,12 % – ein deutlicher Leistungsgewinn.

Diese Ergebnisse unterstreichen, dass die Kombination von IoT‑Daten und spezifischem Fachwissen die Zuverlässigkeit von Wartungsprognosen in der Kernkraftindustrie signifikant verbessert und damit einen wichtigen Beitrag zur Betriebssicherheit und Kostenreduktion leistet.