Produkt
Predictive Maintenance
Klassische Wartung folgt entweder einem starren Zeitplan oder reagiert erst, wenn etwas kaputt ist. Beides ist teuer: bei festen Intervallen werden Teile ausgetauscht, die noch funktionieren, ungeplante Ausfälle hingegen stoppen die gesamte Produktion. Predictive Maintenance nutzt Sensordaten und KI-Modelle, um Verschleißmuster zu erkennen, bevor sie zum Problem werden. Wartungen werden dann durchgeführt, wenn sie tatsächlich nötig sind und lassen sich in produktionsfreie Zeiten legen.
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Ihr Mehrwert
Ungeplante Stillstände werden seltener
Das Modell erkennt Verschleißmuster frühzeitig und gibt dem Instandhaltungsteam genug Vorlauf zu reagieren, bevor die Maschine ausfällt.
Wartungskosten sinken
Teile werden nicht mehr nach Zeitplan, sondern nach tatsächlichem Verschleiß getauscht. Das verlängert die Lebensdauer von Komponenten und reduziert unnötige Eingriffe.
Ersatzteile und Personal besser planbar
Wer weiß, wann eine Maschine gewartet werden muss, kann Ersatzteile rechtzeitig beschaffen und Techniker einplanen, statt im Notfall teuer zu reagieren.
Längere Lebensdauer der Anlagen
Durch frühzeitige Eingriffe werden Folgeschäden verhindert. Maschinen laufen länger und gleichmäßiger, ohne, dass dabei ein unnötiges Sicherheitsrisiko eingegangen wird.
Ihr Ansprechpartner
Julian Koller
Geschäftsführer
Julian bringt über 6 Jahre Erfahrung in Business Intelligence und Data Science mit. Er macht aus komplexen Datenmodellen Entscheidungsgrundlagen die echte Menschen verstehen und im Alltag nutzen.
Unsere Zusammenarbeit
- 1
Sensordaten und Maschinenzustand erfassen
Zu Beginn wird erfasst, welche Sensordaten vorhanden sind und ob historische Ausfälle dokumentiert wurden; beides bestimmt, welcher Modellansatz sinnvoll ist
- 2
Modell entwickeln und validieren
Ein KI-Modell wird trainiert, das Anomalien und Verschleißmuster in den Sensordaten erkennt und den verbleibenden Zeitraum bis zum nächsten Wartungsbedarf schätzt.
- 3
Integration in den Wartungsalltag
Das Modell wird in ein Dashboard oder das bestehende Wartungssystem integriert, damit die Instandhaltung täglich sieht, welche Maschinen Aufmerksamkeit brauchen.
- 4
Übergabe und laufende Verbesserung
Nach der Übergabe wird das Modell mit neuen Daten weiter trainiert, um die Vorhersagequalität mit der Zeit weiter zu steigern.
Instrumente
- Python
- Machine Learning
- BI-Tool
Ergebnisse
- Modell
- Dashboard
- Dokumentation
Betrieb
- Durch Ihre Instandhaltung
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