Predictive Maintenance: Mit KI Wartung vorausdenken statt Ausfälle verwalten
Wie datenbasierte Instandhaltung Serviceprozesse optimiert, Kosten senkt und die Anlagenverfügbarkeit nachhaltig erhöht.
Ungeplante Stillstände durch vorausschauende Wartung eliminieren
Goal
Reduktion ungeplanter Stillstände, planbare Reparaturkosten und eine optimierte Ersatzteil- und Personaleinsatzplanung durch den Einsatz datenbasierter, vorausschauender Wartungsprozesse. Gleichzeitig sollen Service- und Supportanfragen präziser, schneller und proaktiver gesteuert werden, um SLAs zuverlässig einzuhalten und die Kundenzufriedenheit zu steigern.
Solution
Mit unserer modularen Digital Platform realisieren wir eine Predictive-Maintenance-Lösung, die Sensordaten, Wartungshistorien und Serviceinformationen zentral zusammenführt, analysiert und in konkrete Handlungsempfehlungen übersetzt.
Durch KI-gestützte Anomalieerkennung und Modelle zur Restlebensdauer (RUL) kritischer Komponenten werden potenzielle Störungsrisiken frühzeitig erkannt. Service-Teams erhalten priorisierte Alerts, Ersatzteile werden automatisiert disponiert und Techniker-Einsätze optimal geplant. So wandelt sich Wartung von einem reaktiven Kostenfaktor zu einem planbaren, effizienten und skalierbaren Prozess.
Ausgangslage
Hohe Verfügbarkeit, hoher Druck
Ein mittelständischer Hersteller und Betreiber von Verpackungasmaschinen in der Lebensmittelproduktion kämpft mit häufigen ungeplanten Stillständen. Besonders Zuführ- und Siegelmodule fallen unerwartet aus. Die Folgen: hohe Ersatzteilkosten, lange Techniker-Einsatzzeiten und ein permanenter Druck zur Einhaltung anspruchsvoller SLAs.
Ziel ist es, potenzielle Ausfälle frühzeitig vorherzusagen, Reparaturen planbarer zu machen und sowohl Ersatzteilbevorratung als auch Techniker-Einsätze zu optimieren – ohne zusätzliche Belastung der Service-Teams.
Lösungskonzept
Daten als Grundlage für vorausschauende Wartung
An kritischen Komponenten werden Sensordaten wie Vibration, Temperatur und Stromaufnahme kontinuierlich erfasst. Diese Daten fließen gemeinsam mit historischen Wartungsinformationen und Service-Tickets in einen zentralen Data Lake.
Darauf aufbauend werden KI-Modelle zur zustandsbasierten Anomalieerkennung und zur Berechnung der Restlebensdauer eingesetzt – speziell für Lager, Motoren und Heizelemente.
Integration in bestehende Prozesse
Erkannte Risiken werden direkt in bestehende Systeme integriert:
- Automatische Alerts im Field-Service-Portal
- Reservierung benötigter Ersatzteile im ERP
- Optimierte Routen- und Einsatzplanung für Techniker
Dashboards liefern einen klaren Health-Score pro Maschine sowie eine priorisierte Maßnahmenliste für Service und Instandhaltung.
Nachhaltiger Mehrwert
Für Service, Logistik und Management
- Reduzierte Ausfallzeiten: Frühzeitige Erkennung bevorstehender Störungen maximiert die Anlagenverfügbarkeit.
- Verbesserte Service- & Supportanfragen: Proaktive, datengetriebene Hinweise ermöglichen präzisere Fehlerdiagnosen und schnellere Reaktionszeiten.
- Optimierte Ersatzteillogistik: Bedarfsorientierte Bestandsplanung vermeidet Über- und Unterbestände und reduziert gebundenes Kapital.
- Planbare Reparaturkosten: Transparente Kostenprognosen durch vorausschauende Fehlererkennung schaffen Budgetsicherheit.
- Skalierbare Wartungsprozesse: Automatisierte Alerts erlauben ein größeres Anlagenportfolio bei gleichem Personaleinsatz.
- Compliance & Reporting: Lückenlose Wartungshistorie für Audits, Versicherungen und regulatorische Anforderungen.
Voraussichtliche Ergebnisse nach 12 Monaten
- −40 % Ausfallzeiten
- −55 % Notfall-Serviceeinsätze
- −20 % Ersatzteilbestand (geringere Kapitalbindung)
- −30 % durchschnittliche Reparaturdauer
- +25 Prozentpunkte SLA-Erfüllung
- −18 % Wartungskosten insgesamt
Pilotphase & Digital Platform
Schneller Mehrwert – prodot Digital Platform
In einem 90-tägigen Proof of Concept werden zehn Maschinen einer Produktionslinie angebunden. Ziel: erste Anomalien zuverlässig erkennen, Service-Prozesse integrieren und relevante KPIs transparent darstellen.
Erfolgskriterien:
- Mindestens eine korrekt identifizierte bevorstehende Störung
- Weniger als drei Fehlalarme pro Woche
Mit unserem modularen Baukasten für Digital Platforms bieten wir standardisierte und bewährte Module für spezifische Anforderungen von Branchen und Fachabteilungen, die mit geringem Aufwand kombiniert und an individuelle Bedürfnisse angepasst werden können. Sie profitieren vom Entwicklungs-Know-how und den Erfahrungen, die wir in unsere Standardmodule einfließen lassen.
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