Predictive Maintenance
Maschinenausfälle vorhersagen und Wartungen optimieren.
Predictive Maintenance im Maschinenbau wertet Sensor-, Steuerungs- und Wartungsdaten aus, um Verschleiß früh zu erkennen. Wartungen erfolgen genau zum richtigen Zeitpunkt.
- Höhere Verfügbarkeit
- Kostensenkung
- Bessere Planung
ungeplante Stillstände
Instandhaltungskosten
Amortisation
Vorwarnzeit
Berechnet aus historischen Stillstandskosten und reduzierten Notfallreparaturen.
- 01
Datenintegration
Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Predictive Maintenance zusammenführen.
- 02
Datenqualität
Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.
- 03
Modellentwicklung
Predictive Maintenance-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.
- 04
Pilot
Predictive Maintenance in einem Bereich erproben und Feedback einholen.
- 05
Rollout
Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.
Schritte
Datenquellen
Stakeholder
Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.
Sensordaten
IoT- und Prozesssensoren in Echtzeit.
Maschinendaten
Zustand, Parameter und Produktionszähler.
Wartungsdaten
Störungen, Wartungen und Ersatzteilverbrauch.
ERP-Daten
Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.
MES-Daten
Produktionsaufträge, Rückmeldungen und Maschinendaten.
Qualitätsdaten
Prüfergebnisse, Laborwerte und Reklamationen.
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.
Höhere Verfügbarkeit
Kostensenkung
Bessere Planung
Mehr Sicherheit
Höhere Effizienz
Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.
Zentrale Datenplattform
Echtzeit-Datenintegration
Skalierbare Analyse-Pipelines
Wiederverwendbare Datenprodukte
Predictive Maintenance
Sensordaten liefern Verschleißindikatoren.
Predictive Quality
Gleiche Daten zeigen Qualitätsabweichungen.
Digital Twin
Modelle können in Simulationen weiterverwendet werden.