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AI & BI Use-Case · Industrial AI

Störfall-Früherkennung

Kritische Prozesszustände früh erkennen und eingreifen.

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Worum es geht

Die Störfall-Früherkennung analysiert Prozess-, Sicherheits- und Umweltdaten, um ungewöhnliche Zustände zu identifizieren. So können Gefahren gemindert werden, bevor sie eskalieren.

  • Mehr Sicherheit
  • Geringeres Risiko
  • Kostensenkung
Business Case & ROI
−40 %

Störfälle

−50 %

Reaktionszeit

6–9 Mon.

Amortisation

x 3

Vorwarnzeit

Berechnet aus vermiedenen Stillstands-, Umwelt- und Personalkosten.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Störfall-Früherkennung zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Störfall-Früherkennung-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Störfall-Früherkennung 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.

Umweltdaten

Emissionen, Abwasser und Zulassungen.

Wartungsdaten

Störungen, Wartungen und Ersatzteilverbrauch.

Personal-/HR-Daten

Schichtpläne, Qualifikationen und Fehlzeiten.

ERP-Daten

Stammdaten und Transaktionsdaten aus dem ERP.

Stakeholder

  • Produktionsleiter

    Nutzt Erkenntnisse direkt im Tagesgeschäft.

  • Nachhaltigkeitsbeauftragter

    Erfasst und kommuniziert Nachhaltigkeitskennzahlen.

  • Instandhaltung

    Plant Wartungen und Ersatzteile gezielt.

  • Geschäftsführung

    Erhält belastbare Kennzahlen für strategische Entscheidungen.

Typische Mehrwerte
01

Mehr Sicherheit

02

Geringeres Risiko

03

Kostensenkung

04

Einfachere Compliance

05

Mehr Transparenz

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.

Emissionsmonitoring

Umwelt- und Prozessdaten ermöglichen belastbare Emissionsbilanzen.

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.