Predictive Maintenance mit KI
Wir entwickeln Predictive-Maintenance-Lösungen, die Maschinenausfälle vorhersagen, bevor sie passieren. Auf Basis Ihrer Sensor- und Wartungsdaten, angebunden an Leitsystem und SAP, damit die Vorhersage direkt in die Wartungsplanung einfließt.
Was ist Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance, auf Deutsch vorausschauende Wartung, nutzt Betriebsdaten einer Anlage, um den wahrscheinlichen Zeitpunkt eines Ausfalls vorherzusagen. Statt nach festem Intervall oder erst nach dem Schaden wird gewartet, wenn die Daten zeigen, dass es nötig ist.
Condition Monitoring überwacht den aktuellen Zustand und meldet, wenn ein Grenzwert überschritten wird. Predictive Maintenance geht einen Schritt weiter: Machine Learning erkennt Muster, die einem Ausfall typischerweise vorausgehen, oft Tage oder Wochen vorher.
Wie Machine Learning Ausfälle vorhersagt
Ein Modell lernt aus historischen Daten, wie sich Vibration, Temperatur, Druck oder Stromaufnahme vor früheren Ausfällen verändert haben. Im Betrieb vergleicht es laufend die aktuellen Werte mit diesen Mustern und berechnet eine Ausfallwahrscheinlichkeit oder eine geschätzte Restlaufzeit. Überschreitet sie einen Schwellenwert, entsteht automatisch ein Wartungsauftrag.
Daten, die Sie brauchen
- Betriebsdaten der Anlage aus Steuerung, SCADA oder IoT-Sensoren.
- Eine Historie von Störungen, Ausfällen und Wartungen, idealerweise aus dem Instandhaltungssystem.
- Stammdaten der Anlagen: Typ, Alter, Einsatzbedingungen.
Für einen ersten Pilot reichen oft die Daten, die Sie bereits erfassen. Ob sie genügen, prüfen wir in den ersten zwei Wochen.
Software oder individuelle Lösung?
Fertige Predictive-Maintenance-Software eignet sich für Standardkomponenten wie Motoren, Pumpen oder Lager. Eine individuelle Lösung lohnt sich bei Sondermaschinen, gemischten Anlagenparks, mehreren Datenquellen oder wenn die Vorhersage tief in bestehende Planungssysteme eingebunden werden soll.
Predictive Maintenance im Maschinenbau
Maschinenbauer nutzen Predictive Maintenance doppelt: in der eigenen Fertigung und als Service für ihre Kunden. Mit Daten aus den ausgelieferten Maschinen lassen sich Wartungsverträge anbieten, die Ausfälle beim Kunden verhindern. Das schafft wiederkehrende Umsätze und engere Kundenbeziehungen.
Anbindung an SAP und Leitsysteme
Eine Vorhersage nützt nur, wenn sie eine Aktion auslöst. Deshalb binden wir das Modell an Ihr Instandhaltungssystem an, etwa SAP PM, und erzeugen Wartungsmeldungen automatisch. Die Instandhaltung sieht die Vorhersage dort, wo sie ohnehin arbeitet.
Häufige Fragen
Was ist Predictive Maintenance?
Vorausschauende Wartung: Mithilfe von Sensordaten und Machine Learning wird erkannt, wann eine Maschine voraussichtlich ausfällt, damit die Wartung rechtzeitig geplant werden kann.
Welche Daten braucht man?
Mindestens Betriebsdaten der Anlage, zum Beispiel Vibration, Temperatur oder Stromaufnahme, und eine Historie von Ausfällen und Wartungen.
Was spart Predictive Maintenance?
Typisch sind weniger ungeplante Stillstände und geringere Ersatzteilkosten. Die genaue Wirkung messen wir im Pilot gegen Ihre heutige Wartungsstrategie.
Brauchen wir neue Sensoren?
Nicht immer. Oft reichen vorhandene Daten aus Steuerung und Leitsystem für einen ersten Pilot.
Ausfälle vorhersagen, bevor sie Stillstand kosten
Schicken Sie uns eine kurze Beschreibung Ihrer Anlagen und Daten. Wir sagen Ihnen, ob ein Pilot mit den vorhandenen Daten möglich ist.