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AI & BI Use-Case · Industrial AI

Anlagenverfügbarkeit

Stillstände vorhersagen und Anlagenverfügbarkeit steigern.

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Worum es geht

Predictive Maintenance in der Prozessindustrie wertet Sensor-, Störungs- und Wartungsdaten aus, um Ausfälle kritischer Anlagen früh zu erkennen. Wartungen werden bedarfsgerecht geplant.

  • Höhere Verfügbarkeit
  • Kostensenkung
  • Mehr Sicherheit
Business Case & ROI
−25 %

ungeplante Stillstände

−15 %

Instandhaltungskosten

6–9 Mon.

Amortisation

x 2

Vorwarnzeit

Berechnet aus historischen Stillstandskosten und der erwarteten Reduktion ungeplanter Ausfälle.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Anlagenverfügbarkeit zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Anlagenverfügbarkeit-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Anlagenverfügbarkeit in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

Sensordaten

IoT- und Prozesssensoren in Echtzeit.

Historian-Daten

Zeitreihen aus der Prozessleitebene.

Wartungsdaten

Störungen, Wartungen und Ersatzteilverbrauch.

ERP-Daten

Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.

Umweltdaten

Emissionen, Abwasser und Zulassungen.

Maschinendaten

Zustand, Parameter und Produktionszähler.

Stakeholder

  • Instandhaltung

    Plant Wartungen und Ersatzteile gezielt.

  • Produktionsleiter

    Nutzt Erkenntnisse direkt im Tagesgeschäft.

  • Controlling

    Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.

  • IT

    Baut auf einer skalierbaren und sicheren Dateninfrastruktur.

Typische Mehrwerte
01

Höhere Verfügbarkeit

02

Kostensenkung

03

Mehr Sicherheit

04

Bessere Planung

05

Höhere Effizienz

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen →
Synergien & positive Nebeneffekte

Predictive Maintenance

Sensordaten liefern Verschleißindikatoren.

Energieoptimierung

Prozessdaten ermöglichen bedarfsgerechte Energiesteuerung.

Predictive Quality

Gleiche Daten zeigen Qualitätsabweichungen.

Weitere Use-Cases

Predictive Maintenance

Maschinenausfälle vorhersagen, bevor sie teuer werden.

Predictive Quality

Ausschuss erkennen, bevor er entsteht.

Anomalieerkennung in Zeitreihen

Ungewöhnliche Muster in Maschinendaten sofort erkennen.