Maschinendaten | Softwareentwicklung
Predictive Maintenance Software
Wir entwickeln Predictive Maintenance Software-Lösungen, die Maschinendaten in Handlungsempfehlungen verwandeln – für weniger Stillstand, niedrigere Wartungskosten und maximale Anlagenverfügbarkeit.
Mit Predictive Maintenance Software Ausfälle vorhersagen, bevor sie entstehen
Ungeplante Maschinenausfälle kosten Unternehmen im Schnitt 120.000 € pro Stunde. Trotzdem verlassen sich viele Betriebe noch immer auf reaktive Wartungsstrategien: Man repariert, wenn etwas kaputt ist. Das Ergebnis: Produktionsstopps, Ersatzteilengpässe und explodierende Instandhaltungskosten.
Predictive Maintenance, also vorausschauende Instandhaltung, dreht dieses Prinzip um. Durch die kontinuierliche Erfassung von Sensordaten, kombiniert mit Machine-Learning-Algorithmen und IoT-Technologie, lassen sich Anomalien im Maschinenzustand frühzeitig erkennen, bevor sie zu einem Ausfall führen. Die verbleibende Nutzungsdauer (Remaining Useful Life, RUL) von Komponenten wird berechenbar und Wartung findet dann statt, wenn sie wirklich nötig ist.
Bei prodot entwickeln wir die Predictive Maintenance Software-Infrastruktur, die genau das möglich macht: von der Anbindung Ihrer Maschinen über die Datenanalyse bis hin zum Dashboard, das Ihrem Team klare Handlungsempfehlungen liefert. Ob Condition Monitoring, anomaliebasierte Alarmierung oder vollständige Predictive-Maintenance-Plattformen: Wir liefern die passende Lösung für Ihre Industrie-4.0-Umgebung.
Das bietet Predictive Maintenance Software:
Die Zukunft der Maschinendaten
Datengetrieben statt bauchgefühlbasiert
Wir integrieren IIoT-Sensoren, Maschinensteuerungen und bestehende ERP-/MES-Systeme zu einem durchgängigen Datenstrom: Die Grundlage für verlässliche Vorhersagemodelle auf Basis echter Produktionsdaten.
KI, die Ihre Maschinen versteht
Unsere Entwickler:innen trainieren Machine-Learning-Modelle auf Ihre spezifischen Anlagen und Ausfallmuster. Keine Standardlösung von der Stange, sondern Algorithmen, die mit Ihren Daten besser werden.
Integration in bestehende Systeme
Predictive Maintenance funktioniert nur, wenn sie im Arbeitsalltag ankommt. Wir entwickeln nahtlose Schnittstellen zu SAP PM, CMMS und bestehenden Wartungsworkflows, damit Ihr Team Handlungsempfehlungen direkt dort empfängt, wo es arbeitet.
Mehrwerte unserer Predictive Maintenance Software
Bis zu 40 % weniger ungeplante Ausfallzeiten
- Anomalien werden Tage oder Wochen vor einem kritischen Ausfall erkannt
- Wartungsfenster lassen sich gezielt in produktionsarme Zeiten legen
- Notfallreparaturen und Folgeschäden an Nachfolgekomponenten werden drastisch reduziert
Wartungskosten um durchschnittlich 30 % senken
- Teure Pauschalwartungen nach Zeitplan entfallen – gewartet wird nur, was wirklich Aufmerksamkeit braucht
- Ersatzteilbestand wird bedarfsgesteuert statt auf Vorrat gehalten
- Ressourceneinsatz des Wartungsteams wird effizienter geplant und priorisiert
Volle Transparenz über den Zustand Ihrer Anlagen in Echtzeit
- Live-Dashboards zeigen Maschinenzustand, Anomalie-Score und prognostizierte Restlaufzeit auf einen Blick
- Automatische Alarmierungen bei definierten Schwellwerten per App, E-Mail oder direkt im Ticketsystem
- Entscheidungsgrundlagen für Investitionen in Ersatz oder Retrofit basieren auf echten Daten statt Schätzungen
Von Rohdaten zur vorausschauenden Wartung – unser Leistungsumfang
Predictive Maintenance ist kein Produkt, das man kauft, es ist eine Software-Fähigkeit, die man aufbaut. Wir begleiten Sie auf dem gesamten Weg.
IIoT-Anbindung & Sensorintegration
Wir verbinden Ihre Maschinen, Steuerungen (SPS/SCADA) und Sensoren mit einer zentralen Datenplattform – OPC-UA, MQTT, REST oder proprietäre Protokolle: wir sprechen die Sprache Ihrer Anlage.
Condition Monitoring & Echtzeit-Überwachung
Kontinuierliches Monitoring von Vibration, Temperatur, Druck, Stromaufnahme und weiteren Kennwerten mit automatischer Erkennung von Abweichungen vom Normalbetrieb.
Machine-Learning-Modelle & Anomalieerkennung
Entwicklung und Training von KI-Modellen, die anlagenspezifische Ausfallmuster lernen: überwachtes und unüberwachtes Lernen, Ensemble-Modelle und Deep-Learning-Ansätze wie LSTM für zeitbasierte Sensordaten.
Prognostik & RUL-Berechnung
Berechnung der verbleibenden Nutzungsdauer (Remaining Useful Life) einzelner Komponenten, als Grundlage für planbare Wartungsintervalle und eine vorausschauende Ersatzteillogistik.
Dashboard & Reporting
Benutzerfreundliche Web- und Mobile-Oberflächen, die Wartungsteams und Produktionsverantwortlichen den Maschinenzustand visualisieren, inklusive KPI-Tracking, Alarmhistorie und Wartungsempfehlungen.
Systemintegration & Rollout
Nahtlose Einbindung in SAP PM, IBM Maximo, CMMS oder proprietäre ERP-Systeme – plus Change Management und Schulung, damit Ihr Team die Lösung vom ersten Tag an nutzt.
Jetzt Kontakt aufnehmen
Fragen & Antworten
-
Was ist Predictive Maintenance?
Predictive Maintenance ersetzt den reaktiven Ansatz „reparieren, wenn kaputt" durch datengestützte Vorhersagen: KI-Modelle analysieren kontinuierlich Maschinendaten und erkennen Anomalien, bevor sie zu Ausfällen werden. Das Ergebnis sind weniger ungeplante Stillstände, niedrigere Wartungskosten und eine längere Lebensdauer Ihrer Anlagen.
-
Welche Daten brauche ich für Predictive Maintenance?
Grundlage sind Sensordaten wie Temperatur, Vibration, Druck oder Stromaufnahme, ergänzt durch Wartungshistorie und Betriebsdaten aus ERP oder CMMS. Haben Sie noch keine strukturierten Daten, starten wir mit der Sensoranbindung und dem Aufbau einer Datenbasis – Predictive Maintenance ist ein schrittweiser Prozess, kein Big-Bang-Projekt.
-
Wie lange dauert es, bis ein Predictive-Maintenance-System produktiv läuft?
Ein erstes produktives Condition-Monitoring-System mit Anomalieerkennung ist in acht bis zwölf Wochen realisierbar. Vollständige Predictive-Maintenance-Modelle mit Restlebensdauerberechnung benötigen mehr historische Daten und Trainingszeit – realistisch sind drei bis sechs Monate bis zur ersten verlässlichen Vorhersage.
-
Funktioniert Predictive Maintenance auch mit unseren bestehenden Maschinen und Systemen?Ja. Wir binden Maschinen herstellerunabhängig über OPC-UA, MQTT, REST-API oder direkte Sensorintegration an, unabhängig vom Baujahr oder Hersteller. KI-Ergebnisse werden direkt in Ihre bestehenden Systeme zurückgespielt: SAP PM, CMMS, ERP oder Ihr Wartungsmanagementsystem, ohne manuelle Zwischenschritte.
-
Wie zuverlässig sind die Vorhersagen einer Predictive Maintenance Lösung?
Die Genauigkeit hängt von Datenqualität und -menge ab. Typische Modelle erreichen nach ausreichender Trainingsphase Trefferquoten von über 85 %. Falsch-positive Alarme werden durch einstellbare Schwellenwerte und menschliche Validierungsschritte abgefangen. Kein Modell ersetzt das Urteil Ihrer Instandhaltungsexperten, sondern es unterstützt sie vielmehr.
prodot
Wer wir sind
Digital Passion. Driving Innovation. Wir begeistern Menschen mit passenden Lösungen für ihr Geschäft. Als Pionier und Wegbereiter in die digitale Zukunft setzen wir uns dafür ein, unsere Kunden noch erfolgreicher zu machen.
Leidenschaftlich, interdisziplinär und agil. Das sind unsere Zutaten für die erfolgreiche Zusammenarbeit mit den Teams unserer Kunden. So integrieren wir gemeinsam Innovationen in die bestehende IT-Infrastruktur. Mit kurzem Time-to-Market, nahtlos und effizient helfen wir unseren Kunden dabei, ihre Geschäftsziele digitaler, sicherer und smarter zu erreichen.