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Was ist Predictive Maintenance?

Wenn in Betrieben Maschinen oder Geräte ausfallen, stehen häufig ganze Produktionszweige still. Das sogenannte Predictive-Maintenance-Verfahren soll genau das verhindern. Hier sorgt Technik in Verbindung mit dem Industrial Internet of Things (IIoT) dafür, dass Techniker:innen mögliche Ausfälle erkennen, noch bevor es zu Unterbrechungen in der Fertigung oder anderen Prozessen kommt.

Laut einer Studie der Unternehmensberatung BearingPoint setzte im Jahr 2021 bereits jedes dritte von 203 befragten Unternehmen Predictive-Maintenance-Verfahren ein. Damit reduzierten sie die Maschinen- und Anlagenstillstandzeiten um 18 %; bei den Wartungs- und Servicekosten waren es 17 %. Die Ersatzteilbestände wurden um 13 % verringert.

Mit KI als Innovationsmotor können heute auch kleinere und mittlere Unternehmen Predictive Maintenance nutzen und so im Produktionsalltag Risiken minimieren sowie Kosten sparen. Hier lesen Sie, wie die Technologie funktioniert und wie auch Ihr Unternehmen davon profitieren kann.

Inhaltsverzeichnis

Was ist Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance (zu Deutsch: vorausschauende Instandhaltung) ist ein Verfahren, mit dem sich drohende Ausfälle von Maschinen und Geräten frühzeitig erkennen lassen – etwa bei Motoren, Batterien, Pumpen oder Mischanlagen. Dies geschieht, noch bevor Störungen überhaupt auftreten.
Die Basis hierfür bilden Sensordaten, die kontinuierlich oder regelmäßig erfasst und mithilfe intelligenter Software in Echtzeit analysiert werden. So lassen sich Wartungsmaßnahmen gezielt planen und ungeplante Stillstände vermeiden.
Mögliche Gründe für Störungen sind unter anderem:
  • Geht einer Maschine das benötigte Rohmaterial aus, weil der Nachschub ausbleibt, stellt sie den Betrieb ein.
  • Steigt die Betriebstemperatur bei einer Produktionsanlage über einen bestimmten Wert an, greifen Sicherheitsmechanismen ein. Sie schalten oder bremsen das Gerät aus, um es abzukühlen.
  • Bei sich verhakenden oder falsch produzierten Bauteilen stellen Maschinen häufig ihren Dienst ein.
  • Halten Mitarbeiter:innen bestimmte Wartungsintervalle nicht ein, kann es zum Ausfall von Anlagen kommen.
  • Verfügt ein sich drehendes oder bewegendes Gerät nicht mehr über genügend Schmiermittel, schaltet es sich ab. So verhindert das System Beschädigungen.
In einer digitalisierten Welt und angesichts der steigenden Kosten für Energie und Rohstoffe kommt der vorausschauenden Gestaltung klassischer Instandhaltungsprozesse eine immer höhere Bedeutung zu. Sie ist eher ein Muss als ein Kann.

Wie funktioniert Predictive Maintenance?

Predictive Maintenance kann Ihrem Unternehmen helfen, die oben genannten Ausfälle zu vermeiden.
Mittels Predictive Maintenance können Ihre Mitarbeiter:innen den Zustand aller Systeme in Ihrem Betrieb laufend überwachen.
So können sie Prognosen liefern, wann beispielsweise eine Wartung ansteht. Diese Voraussagen helfen Ihnen dabei, Kosten zu sparen: Ihre Maschinen stehen dann nur noch aufgrund vorab geplanter Wartungsarbeiten still, wenn diese tatsächlich notwendig sind. Umgekehrt können Sie Ihre Produktionsabläufe besser um diese Termine herum planen und Reparaturen beispielsweise in Nachtstunden oder aufs Wochenende verlegen.
Predictive Maintenance setzt voraus, dass Sie Ihre Fertigungsanlagen mit modernen IoT-Sensoren ausstatten. Intelligente (smarte) Sensoren sind das Rückgrat Ihrer Predictive-Maintenance-Strategie. Diese sind sowohl miteinander als auch mit einer zentralen Steuerungssoftware verknüpft. Die Signalübertragung erfolgt drahtlos beispielsweise mithilfe von 5G-Technik. Ein Algorithmus innerhalb der Cloud oder im Rahmen von Edge- oder On-Premises-Lösungen wertet die Sensordaten schließlich aus. Je nach Typ überprüft die Überwachungssoftware Daten entweder online (konstant) oder offline (periodisch).
So können Sie und Ihre Mitarbeiter:innen sämtliche aktuellen Zustände bequem an Ihrem Tablet oder PC abfragen. Die Software schlägt bei auftretenden Problemen Alarm und nennt Ihnen mögliche Ursachen für Ausfälle, noch bevor Sie vor Ort sind.
Klassische Werte und andere Daten, die Predictive-Maintenance-Tools automatisiert und in Echtzeit messen können, sind z.B.:
  • Lagerbestände
  • Austretende Gase
  • pH-Wert
  • Schwingung
  • Druck
  • Akustik oder Ultraschall
  • Infrarot-Thermografie
Ein Beispiel für ein mögliches Anwendungsszenario: Ihnen droht der Nachschub von Rohmaterial für Industriebauteile oder für den Betrieb einer bestimmten Maschine auszugehen. Ihre Maschinen „wissen“ dank der via IIoT-Technik vernetzten Meldesensoren stets, ob ausreichend Rohmaterial im Lager ist.
Die Maschine meldet bei einem Nachschub-Engpass selbstständig online, dass der Fortgang der Produktion gefährdet ist. Dank kabelloser Übertragung der Signale erreicht die Meldung Ihre Mitarbeiter:innen auch, wenn sie sich gar nicht in der Nähe der Produktionsstätte aufhalten. So können sie schnell reagieren und neue Materialien nachbestellen.
Predictive-Maintenance-Verfahren sorgen nicht nur für eine reibungslose Produktion, sie entlasten auch Ihre Mitarbeiter:innen. Sie müssen z.B. Temperaturmessgeräte oder Zählerstände nicht mehr persönlich ablesen und überwachen. Damit ist die Technologie heute auch ein wichtiger Faktor, um Knappheiten bei der Personaldecke auszugleichen.
Die Infografik zeigt die Abfolge einer Predictive-Maintenance-Analyse
Predictive Maintenance basiert auf einem vierstufigen Prozess.

Predictive Maintenance und Big Data

Um eine Aussage über den Zustand Ihrer Maschinen treffen zu können, bedarf es einer großen Menge an Daten. Ihr Analysetool kann eine mögliche Störung nur dann verlässlich vorhersagen, wenn es die Datenmengen schnell und umfassend auswertet. Zur Bewältigung dieser riesigen Datenmengen sind Techniken aus dem Bereich der sogenannten Big-Data-Analyse gut geeignet – beispielsweise das Edge Computing.
Edge Computing ist ein Unterbereich des Cloud Computings und bezeichnet eine Netzwerkarchitektur, bei der wichtige Schlüsselpositionen der Datenverarbeitung wie Cloud-Anwendungen und IT-Serviceumgebungen an den Rand (Edge) eines Netzes verlegt werden.
Die Datenverarbeitung und -übertragung erfolgt somit nicht mehr zentralisiert im und über das Rechenzentrum des Netzbetreibers, sondern dezentral und somit im besten Fall direkt am Ort des Geschehens. Indem Anwendungen und Aufgaben der Datenverarbeitung näher an den Ort der Datennutzung rücken, lassen sich Netzüberlastungen vermeiden und die Rechenleistung insgesamt deutlich verbessern.
Edge-Computing-Systeme erfassen neben den Produktionsdaten der jeweiligen Maschine auch Umgebungsdaten wie Temperatur oder Luftfeuchtigkeit. Die dabei entstehenden Daten liegen häufig nicht im selben Format vor. Die Ansprüche an die Rechenkapazität Ihrer IT sind also enorm. Doch die umfangreiche Analyse dieser „Datenberge“ ist essenziell für die Aussagekraft Ihrer Predictive-Maintenance-Prognosen.
Eine Frau sitzt lächelnd vor einem Notebook

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Anwendungsbeispiele für Predictive Maintenance

Predictive Maintenance findet heute bereits in vielen Bereichen Anwendung – nicht nur in der produzierenden Industrie. Im Folgenden lesen Sie vier Anwendungsbeispiele für vorausschauende Instandhaltung in Mobilitätsdiensten und in der nachhaltigen Stromerzeugung.

Kraftfahrzeuge

Bei der Wartung von Kraftfahrzeugen gewinnt Predictive Maintenance zunehmend an Bedeutung. Dank vielseitiger Sensoren im Fahrzeug können Techniker:innen potenzielle Störungen frühzeitig erkennen und Ausfälle vermeiden. Misst die Sensorik in einem Kfz etwa Vibrationen außerhalb des Normbereichs, kann dies auf eine ungleichmäßige Verbrennung in den Zylindern hinweisen.
Beim nächsten Werkstattbesuch können Mechaniker:innen das beschädigte Teil auswechseln, bevor es zu Folgeschäden kommt. Zukünftig verbinden sich immer mehr Autos über 5G-Technologie mit dem Internet of Things: Sie übermitteln dann die Daten der Sensoren in Echtzeit an den Hersteller oder die zuständige Kfz-Werkstatt. Für Automobilhersteller leistet Predictive Maintenance heute einen wichtigen Beitrag zur Wertsteigerung ihrer Fahrzeugflotte.

Industrielle Fertigung

Unternehmen der fertigenden Industrie erfassen zunehmend umfangreiche Datenmengen über IoT-Sensoren in Fertigungsstraßen und weiteren Produktionsanlagen. Mithilfe intelligenter Algorithmen werten sie diese Daten aus, um potenzielle Störungen frühzeitig zu erkennen und kostenintensive Ausfälle zu vermeiden.
Ein typisches Beispiel sind Gabelstapler. Die Flurförderfahrzeuge sichern den Materialfluss und sind oft unverzichtbar für den laufenden Betrieb. Moderne Stapler sind zunehmend digital vernetzt und mit Sensorik ausgestattet. Predictive Maintenance erkennt frühzeitig Verschleiß und meldet automatisch Wartungsbedarf an die Produktionssteuerung. So lassen sich Ausfälle vermeiden, Wartungsintervalle optimieren und Personalkosten senken – ein klarer Effizienzgewinn für die Intralogistik.

Züge

Auch im Schienenverkehr ermöglicht Predictive Maintenance eine vorausschauende und effizientere Wartungsplanung. Informationen über den aktuellen Zustand bestimmter Komponenten können überraschende Ausfälle von Zügen verhindern. Stellt das Predictive-Maintenance-System der Betreibergesellschaft fest, dass in einem Zug beispielsweise eine Pumpe in einem einzelnen Waggon nicht ordnungsgemäß arbeitet, können die Techniker:innen nötige Ersatzteile bei der nächsten Wartung sofort an der richtigen Stelle einbauen. Längere Ausfallzeiten eines Waggons oder des ganzen Zugs werden dadurch vermieden.

Windkraftanlagen

Predictive Maintenance ist auch für Betreiber von Windparks relevant. Mit der datenbasierten Wartungsmethode können Betreiber ungeplante Ausfälle reduzieren und Instandhaltungsmaßnahmen optimieren.
Eine spezielle Software analysiert dabei laufend die Betriebsdaten der Windräder. Sie erkennt, wie sich eine Anlage normalerweise verhält – und schlägt Alarm, wenn es Abweichungen gibt, die auf einen möglichen Defekt hindeuten. Eine trainierte künstliche Intelligenz kann dann das betroffene Bauteil identifizieren, es bei Bedarf abschalten oder einen Wartungseinsatz empfehlen.
Auch für die Hersteller der Windenergieanlagen ist die Predictive-Maintenance-Auswertung wichtig. Die Analyse von möglichen Fehlerquellen kann beispielsweise bei der Planung noch effizienterer Anlagen helfen.
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Preventive und Predictive Maintenance

Die häufig im selben Zusammenhang genannten Begriffe Predictive Maintenance und Preventive Maintenance (zu Deutsch: vorbeugende Instandhaltung) meinen zwei verschiedene Instandhaltungsstrategien.
Preventive Maintenance bezieht sich auf eine durch Datenerhebung prognostizierte Lebensdauer, um eine erforderliche Wartung vorauszusagen. Im Unterschied zu Predictive Maintenance nutzt Preventive Maintenance also keine in Echtzeit von Sensoren erhobenen Daten. Wartungsmaßnahmen werden stattdessen anhand festgelegter Intervalle durchgeführt. Nachteil: Bei einer geringeren Auslastung der Anlage und einer damit verbundenen geringeren Abnutzung von Maschinen kann Preventive Maintenance zu unnötigen Wartungsarbeiten führen. Ein weiteres Manko: Bei der vorbeugenden Instandhaltung besteht die Gefahr, dass Mechaniker:innen Teile frühzeitig austauschen, die noch einwandfrei funktionieren und es weiterhin auch getan hätten.
Predictive Maintenance hingegen geht von einer konstanten Analyse und Überwachung aus, also vom Istzustand von Maschinen und Anlagen. Der Vorteil: Eine Wartung findet immer zum optimalen Zeitpunkt statt, das heißt, wenn sie wirklich nötig ist. Denn die Wartungspläne basieren auf Echtzeitdaten. Nachteil: Es kann zu einer falschen Interpretation der Daten kommen. Dann werden Wartungen durchgeführt, obwohl sie noch nicht nötig wären. Manche Maschinenhersteller empfehlen, ihre Maschinen nach einer bestimmten Stundenarbeitszeit zwecks Wartung herunterzufahren – unabhängig vom Verschleiß. Auch dies wird möglicherweise nicht erfasst.
Nicht jedes Unternehmen betreibt seine Produktionsanlagen mit derselben Intensität, daher haben beide Ansätze ihre Berechtigung. Je nach Bedarf gilt es, die Vor- und Nachteile gegeneinander abzuwägen.

Was ist Smart Maintenance?

Als Smart Maintenance (zu Deutsch: intelligente Instandhaltung) bezeichnen Expert:innen alle technischen Lösungen, die Maschinen und Systeme mithilfe „schlauer“ digitaler Tools warten. Dazu gehören auch Reparaturmaßnahmen an bereits ausgefallenen Maschinen. Voraussetzung für eine Smart-Maintenance-Strategie sind auch hier Aufzeichnungen und Verknüpfungen von Produktionsdaten Ihres mit IIoT-Sensoren ausgestatteten Maschinenparks. Aus dieser umfassenden Verknüpfung ergeben sich diverse Nutzungsmöglichkeiten. Beispielsweise die Wartung von Maschinen mithilfe der sogenannten Augmented Reality (zu Deutsch: erweiterte Realität oder kurz: AR).

Smarte Wartung mit AR-Technologie

Augmented Reality – kurz: AR-Technologie – ermöglicht ganz neue Wartungsmodelle. Dabei werden digitale Inhalte wie Texte, Bilder oder 3D-Grafiken über eine reale Umgebung eingeblendet. Mittels einer speziellen AR-Brille werden diese Informationen als 3D-Modelle sichtbar.
Damit können Expert:innen ohne Anfahrt zum Objekt erkennen, welches Bauteil eine Anomalie aufweist, Probleme verursacht, wo der Fehler im Betriebsablauf steckt. AR-Technologie ermöglicht innerhalb von Predictive-Maintenance-Szenarios das Identifizieren von Problemen, bevor es zu Ausfällen kommt – mit dem Zweck, den tatsächlichen Reparaturaufwand zu minimieren.
Eine spezielle AR-Brille projiziert nicht nur den inneren Aufbau einer Maschine direkt vor die Augen der Mitarbeiter:innen – sie kann auch die entsprechenden Reparaturanleitung anzeigen. Ein Beispiel: Der Vodafone AR Assistant unterstützt derartige Vorhaben mithilfe erweiterter Realität und wichtigen Zusatzfunktionen. Er bietet unter anderem:
  • Grafische Markierung fehlerhafter Bereiche an einem Bauteil, in einem Schaltkasten oder anderer zu wartender Gerätschaften
  • Integration von 3D-Objekten zur Visualisierung von Einbauverfahren, Bauteilgrößen und mehr
  • Sprachübertragung zur Problembeschreibung
  • Teilen von Dokumenten
  • Video-Liveübertragung für volle 1:1-Unterstützung während der Arbeiten
  • Chat-Funktion, beispielsweise zur Klärung von technischen Details oder genauen Einstellwerten
  • Hands-free-Anleitungen unterstützt durch AR-Brillen, bei denen der:die Mitarbeiter:in beide Hände zum Arbeiten frei hat und dabei wesentliche Support-Informationen direkt in der Brille eingeblendet bekommt.
Die Vorteile: Ihr Unternehmen spart Fahrtkosten, weil der Support aus der Ferne erfolgt. Ausfallzeiten werden kürzer, da Hilfe sofort geleistet werden kann – ohne lange Wartezeiten. Das ist nicht nur in der fertigenden Industrie interessant: Auch Logistik- und Transportunternehmen profitieren, wenn Fahrzeuge an Ort und Stelle repariert werden können.
Gleiches gilt für Energieversorger und andere Dienstleister: Mit AR-Technologie erhalten Monteur:innen wichtige Einbauanleitungen direkt ins Sichtfeld – ohne Handbücher zu wälzen oder lange telefonieren zu müssen.

Für wen lohnt sich Predictive Maintenance?

Der Einsatz von Predictive Maintenance lohnt sich besonders für Unternehmen, die denselben Maschinentyp mehrfach nutzen und in denen eben diese Maschinen häufiger ausfallen. Wenn Ihr Unternehmen selbst Maschinen herstellt, ermöglicht vorausschauende Instandhaltung Ihren Außendienstmitarbeiter:innen langfristige Planungen – z.B. von Fahrtrouten bei Kundenbesuchen.
Bei Unternehmen, die verschiedene Maschinentypen mit relativ geringen Ausfallzeiten betreiben, kann eine Predictive-Maintenance-Software erst durch längerfristiges Datensammeln verwertbare Aussagen über spätere Ausfälle treffen.
Grundsätzlich gilt daher: Der Mehrwert eines Predictive-Maintenance-Projekts und die damit verbundene Komplexität hängen von vielen Faktoren ab. Sie sollten in jedem Unternehmen individuell geprüft werden.
Geschäftsmann arbeitet am Notebook

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Die Vorteile von Predictive Maintenance

Wir fassen zusammen: Gegenüber herkömmlichen Wartungsansätzen wie der präventiven Instandhaltung bietet die vorausschauende Instandhaltung einige Vorteile. Zu den wichtigsten gehören:
  • Ungeplante Ausfälle vermeiden: Unternehmen erkennen Probleme frühzeitig, bevor sie zu Störungen führen.
  • Wartung besser planen: Mitarbeiter:innen können anhand der erfassten Daten absehen, wie lange sie für Reparaturen in einem bestimmten Werk brauchen – besonders hilfreich bei entfernten Standorten.
  • Personalplanung verbessern: Unternehmen können Techniker:innen gezielter einsetzen, was Zeit und Kosten spart.
  • Ressourcen effizienter nutzen: Serviceintervalle verlängern sich, benötigte Teile lassen sich passend bestellen. Wartungen finden erst statt, wenn sie nötig sind.
  • Sicherheit erhöhen: Unternehmen können kritische Fehler schneller erkennen und beheben. Dies erhöht die Sicherheit.
  • Produktivität steigern: Vorausschauende Wartung hilft dabei, Produktionsprozesse besser zu planen und die Effizienz der Anlagen zu erhöhen.
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Predictive Maintenance: Herausforderungen

Daneben sind allerdings auch einige Herausforderungen mit dem Predictive-Maintenance-Ansatz verbunden. Diese sind:
  • Cyber-Security bei Cloud-Lösungen: Unternehmen befürchten bei der Auslagerung von Produktionsdaten potenzielle Gefahren durch Cyberkriminalität. Daher ist es wichtig, bei der Verlagerung von IT-Anlagen in die Cloud ausschließlich auf seriöse Anbieter zurückzugreifen, um die Integrität und Vertraulichkeit sensibler Betriebsdaten zu gewährleisten.
  • Management hoher Datenmengen: Bei den Predictive-Maintenance-Verfahren entstehen durch das Aufzeichnen, Sammeln und Auswerten zahlreicher Sensordaten gewaltige Datenmengen. Unternehmen müssen eventuell Mitarbeiterschulungen durchführen, um die Datenmengen zu beherrschen und sinnvoll zu nutzen.
  • Anfangsinvestition: Unter Umständen muss Ihr Unternehmen ältere Maschinen und Anlagen mit Sensoren, Fühlern oder Kameras nachrüsten. Ohne die konstante Überwachung (zu Englisch: Condition Monitoring) mithilfe dieser Geräte funktioniert vorausschauende Wartung nicht.
  • Datenschutz und DSGVO-Konformität: Predictive-Maintenance-Systeme erfassen auch Daten, die Rückschlüsse auf Personen zulassen. Um den Anforderungen der DSGVO gerecht zu werden, sind daher klare Regelungen für die Datenspeicherung, -anonymisierung und -verwertung sowie technische und organisatorische Schutzmaßnahmen erforderlich.
  • Qualifiziertes Personal rekrutieren: Die Akquise geeigneter Mitarbeiter:innen gilt als weitere Herausforderung. Predictive Maintenance erfordert eine Vielzahl unterschiedlich qualifizierter Fachkräfte. Maschinenbauer:innen, Techniker:innen und Informatiker:innen sollten Hand in Hand arbeiten und über den Horizont der jeweiligen Spezialisierung hinausblicken können.

So implementieren Sie Predictive Maintenance

Ganz gleich, ob Sie Predictive Maintenance in der Fertigung, Energiegewinnung, im Transport- oder Gesundheitswesen einsetzen wollen, braucht es für die Implementierung bestimmte Voraussetzungen:
  1. Istzustand analysieren: Prüfen Sie, wo im Unternehmen Optimierungspotenzial durch Predictive Maintenance besteht. Dazu können Sie z.B. bisherige Daten zu Wartungsintervallen vergleichen.
  2. Prioritäten abwägen: Die Implementierung der vorausschauenden Wartung kann ein längerer Prozess sein, für den Sie auch Ihr (technisches) Personal mitnehmen müssen. Erstellen Sie eine Prioritätenliste, in welchen Unternehmensbereichen Sie mit der Implementierung beginnen wollen.
  3. Investition in IoT-Technologie: Ermitteln Sie, welche IoT-Sensoren und prädiktive Analysesoftware Sie für Ihr Vorhaben benötigen, welche IT-Infrastruktur dies voraussetzt und ob Sie intern genügend Expert:innen bereitstellen können. Ansonsten sollten Sie externe Fachleute hierfür finden.
  4. Implementierung: Für das eigentliche Implementieren der Predictive-Maintenance-Tools in Ihre Prozesse sollten Sie ausreichend Zeit einplanen, gegebenenfalls neue Abläufe einführen und Wartungsteams schulen.
  5. Prüfen und Anpassen: Prüfen Sie abschließend die neuen Analyseprozesse eingehend und passen Sie sie gegebenenfalls auf Basis der ersten Ergebnisse nochmals an.
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Das Wichtigste zu Predictive Maintenance in Kürze

  • Predictive Maintenance hilft Ihnen dabei, bevorstehende Maschinen- und Geräteausfälle zu erkennen.
  • Die Grundlage einer Predictive-Maintenance-Strategie sind smarte Sensoren.
  • Eine Auswertung der Sensordaten durch Algorithmen kann innerhalb der Cloud oder im Rahmen von Edge- oder On-Premises-Lösungen erfolgen, sowohl online (konstant) als auch offline (periodisch).
  • Ihre Analysetools können zukünftige Ausfälle nur dann voraussagen, wenn Ihre Software mithilfe einer Big-Data-Analyse alle anfallenden Daten schnell auswertet. Hier bedarf es einer IT-Anlage auf dem neuesten Stand der Technik.
  • Augmented-Reality-Technologie ermöglicht Ihnen sogenannte Smart Maintenance. Ihre Mitarbeiter:innen erkennen beispielsweise mithilfe einer Datenbrille, welche Bauteile in Ihren Maschinen nicht richtig funktionieren.
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