Predictive Maintenance
Maschinenausfälle vorhersagen, bevor sie teuer werden.
Predictive Maintenance nutzt Sensor- und Maschinendaten, um den Verschleißzustand von Anlagen laufend zu bewerten. Statt starrer Wartungsintervalle werden Eingriffe genau dann geplant, wenn sie nötig sind. Das senkt ungeplante Stillstände und Instandhaltungskosten gleichermaßen.
- Weniger teure Notfallreparaturen
- Höhere Anlagenverfügbarkeit
- Bessere Planbarkeit von Wartungsteams
ungeplante Stillstände
Instandhaltungskosten
Amortisation
Vorwarnzeit bei Ausfällen
Berechnet aus historischen Stillstandskosten je Anlage und der erwarteten Reduktion ungeplanter Ausfälle.
- 01
Anlagen-Assessment
Kritische Maschinen und vorhandene Sensorik identifizieren.
- 02
Datenanbindung
SPS- und Historian-Daten in eine zentrale Zeitreihenbasis überführen.
- 03
Modellentwicklung
Ausfallmuster je Bauteil mit historischen Störungsdaten trainieren.
- 04
Pilotbetrieb
Modell an ausgewählten Anlagen im Schattenbetrieb validieren.
- 05
Rollout & Integration
Warnungen ins CMMS einbinden und Wartungsprozesse anpassen.
Schritte
Datenquellen
Stakeholder
Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.
SPS-Signale
Betriebsparameter direkt aus der Steuerung.
Historian-Daten
Langfristige Zeitreihen zu Temperatur, Druck, Vibration.
IoT-Gateways
Nachgerüstete Sensorik an Altanlagen.
CMMS-Historie
Vergangene Wartungs- und Störfälle als Trainingsbasis.
Ersatzteilverbrauch
Verbrauchsdaten aus ERP zur Korrelation mit Verschleiß.
Umgebungsdaten
Temperatur und Luftfeuchte als Einflussfaktoren.
Instandhaltungsleiter
Plant Eingriffe statt auf Ausfälle zu reagieren.
Werksleitung
Sieht Anlagenverfügbarkeit und Kosten transparent.
IT/OT-Verantwortliche
Erhält eine saubere, wiederverwendbare Datenbasis.
Controlling
Kann Instandhaltungsbudgets belastbar planen.
Weniger teure Notfallreparaturen
Höhere Anlagenverfügbarkeit
Bessere Planbarkeit von Wartungsteams
Längere Lebensdauer der Anlagen
Geringere Ersatzteilbestände durch gezielte Bestellung
Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.
Zentrale Zeitreihendatenbank für alle Anlagensignale
Standardisierte Anbindung neuer Maschinen ohne Sonderlösung
Automatisierte Datenqualitätsprüfung direkt an der Quelle
Wiederverwendbare Feature-Pipelines für weitere Modelle
Predictive Quality
Gleiche Sensordaten liefern auch Hinweise auf Qualitätsabweichungen.
Bestandsoptimierung
Vorhersagen steuern gezielt den Ersatzteilbestand.
Digital Twin
Verschleißmodelle lassen sich in Simulationen weiterverwenden.