Branchenspezifische Leistungen
Predictive Maintenance
Für die Industrie
Ausfälle verhindern, bevor sie entstehen
Unsere Predictive Maintenance Software Systeme
Mit Predictive Maintenance machen Sie Ihre Maschinen, Anlagen, Fahrzeuge, Speicher und Produktionslinien datenbasiert planbar. Statt starrer Wartungsintervalle oder reaktiver Reparaturen erkennen Sie Verschleiß, Anomalien und drohende Ausfälle frühzeitig und können gezielt handeln, um ungeplante Stillstände zu verhindern, die Anlagen- und Geräteteverfügbarkeit zu maximieren und Kosten und Zeit zu sparen.
Unsere Referenzen im Bereich Predictive Maintenance
KI getriebene Predictive Maintenance, Vorausschauende Wartung für Industriebänder, Maintenance 4.0 uvm.
Vorausschauende Wartung für Industriebänder
KI getriebene Predictive Maintenance für Stromspeicher
KI-gestützte Ausfallvorhersage für Energiespeicher im Feld — entwickelt, trainiert und in den Livebetrieb überführt. …
Was ist Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance bezeichnet einen vorausschauenden Wartungsansatz, bei dem der Zustand Ihrer Maschinen, Farhzeuge oder anderer Geräte kontinuierlich überwacht und mithilfe von Datenanalysen bewertet wird.
Sensoren erfassen dafür zum Beispiel Vibrationen, Temperatur, Druck oder Stromaufnahme, die anschließend in Analytik- und Monitoring-Systemen ausgewertet werden. Was erfasst und ausgewertet wird ist von Gerät zu Gerät unterschiedlich.
Der klare Vorteil liegt in der Präzision: Wartung findet nicht mehr nach Kalender statt, sondern dann, wenn es der tatsächliche Zustand einer Anlage erfordert.
Das reduziert ungeplante Ausfälle, vermeidet unnötige Wartungseinsätze und verlängert die Lebensdauer Ihrer Anlagen.
Wie Predictive Maintenance Lösungen unseren Kunden helfen
Wie entstehen Predictive Maintenance Systeme?
Entwicklungsschritte für Ihr Projekt:
01
Wartungsziele und Datenquellen
Am Anfang stehen die Auswahl der relevanten Maschinen, die Definition von Wartungszielen und die Erhebung geeigneter Datenquellen aus Sensorik, Steuerungen und IT-Systemen.
02
Entwicklung Datenpipeline
Am Anfang stehen die Auswahl der relevanten Maschinen, die Definition von Wartungszielen und die Erhebung geeigneter Datenquellen aus Sensorik, Steuerungen und IT-Systemen.
03
Modellentwicklung
Anschließend entstehen Regeln, statistische Modelle oder Machine-Learning-Modelle, die Zustände bewerten, Restlebensdauer schätzen oder Wartungsbedarfe priorisieren.
04
Integration in IT- und Systemlandschaft
In der Praxis ist die Anbindung an bestehende Systeme besonders wichtig, etwa an MES-, SCADA-, ERP- oder CMMS-Landschaften. Für den industriellen Einsatz zählt nicht nur das Modell, sondern auch die Integration in bestehende Prozesse, Dashboards, Alarme und Workflows.
Aktuelle Themen
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Digital Readiness Check für Flottenbetreiber: Wie Daten- & KI-fähig ist Ihre Flotte?“
Wir ordnen die digitale Reife entlang dreier Dimensionen ein – Systemkompatibilität, Kosteneffizienz und Anteil von Standard- und Individuallösungen….
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KI-basiertes Wartungssystem für Energiespeicher
Ein neuronales Netz, trainiert auf Echtdaten von über 75.000 Stromspeichern, erkennt wartungsbedürftige Geräte im Feld, bevor sie ausfallen – inklusive Infrastrukturübergabe an SENEC.
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MAN Cloud Plattform für Flottenmanagement
Wir entwickelten für MAN die cloudbasierte Plattform RIO und die MAN DigitalServices – ein offenes Ökosystem, das Flottenmanagement, Disposition und Fahrtraining digital verbindet…
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Energiesysteme: Standardsoftware vs. Individuallösungen
Wir zeigen, wo SAP-Standard trägt – und wo individuelle Lösungen für die Energiewende geeignet sind….
Welche Rolle spielt KI für Predictive Maintenance?
KI macht Predictive Maintenance skalierbarer und präziser. Machine-Learning-Modelle erkennen Muster in großen, heterogenen Datenmengen, die für manuelle Analysen zu komplex wären, und können dadurch Anomalien, Ausfallwahrscheinlichkeiten oder Restnutzungsdauer zuverlässiger bewerten. Besonders stark ist KI bei der Kombination vieler Datenquellen, etwa Sensorwerte, Betriebszustände, Produktionsdaten und historische Wartungshistorien. So entstehen belastbare Vorhersagen und Wartungsempfehlungen, die sich an der tatsächlichen Nutzung der Anlage orientieren.
Maintenance 4.0: Unser Entwicklungsansatz für Ihre State-of-the-Art Lösung
Die meisten Architekturansätze für Predictive Maintenance in der Industrie 4.0 orientieren sich am RAMI 4.0 und trennen dabei Assets, Kommunikations- und Informationsschichten sowie die Einbindung in Betriebs- und Wartungsprozesse. Typische Bausteine sind:
- Edge- oder IoT-Schicht für die Datenerfassung an der Maschine.
- Datenplattform oder Cloud-Schicht für Speicherung, Verarbeitung und Historisierung.
- Analytics- und KI-Schicht für Modelle, Scoring und Prognosen.
- Applikationsschicht für Dashboards, Alarmierung und Wartungsplanung.
Für Industrie-4.0-Szenarien sind modulare Architekturen besonders sinnvoll, weil sich Maschinenparks, Datenquellen und Use Cases oft unterscheiden.
Ihre Fragen unsere Antworten:
Für welche Maschinen und Anlagen eignet sich Predictive Maintenance besonders?
Besonders gut für kritische Anlagen mit hohen Stillstandskosten, zum Beispiel Produktionsmaschinen, Pumpen, Motoren, Kompressoren oder Förderanlagen.
Wie lange dauert die Einführung?
Ein Pilotprojekt ist oft in wenigen Wochen bis Monaten möglich. Eine vollständige Einführung dauert je nach Datenlage und Systemlandschaft länger.
Lohnt sich Predictive Maintenance auch für mittelständische Unternehmen?
Ja, vor allem dann, wenn Ausfälle teuer sind oder einzelne Anlagen geschäftskritisch sind. Ein kleiner, gezielter Start ist meist sinnvoll.
Welche laufenden Kosten entstehen?
Typisch sind Kosten für Betrieb, Dateninfrastruktur, Softwarepflege, Modell-Updates und Support. Die Höhe hängt stark von Umfang und Integrationsaufwand ab.
Starten Sie Ihr Projekt
Sebastian Wetzel
Wir verstehen, dass jedes Projekt einzigartig ist. Unsere Experti:innen freut sich auf ein Gespräch mit Ihnen, um individuelle Lösungen zu finden.
