Mit KI vorausschauend warten & Ausfallzeiten reduzieren

Software für vorausschauende Wartung mit KI

Vorausschauende Wartung bedeutet, den Zustand Ihrer Maschinen laufend aus Sensor- und Betriebsdaten zu bewerten und Wartungen genau dann einzuplanen, wenn sich ein Defekt anbahnt – statt nach festem Intervall oder erst nach dem Ausfall.

Unsere KI-Software für vorausschauende Wartung erkennt Anomalien im Maschinenverhalten frühzeitig, meldet sie verständlich und verschafft Ihrem Team Zeit zu handeln, bevor die Anlage stillsteht.
Ingenieur überwacht Predictive Maintenance Software Dashboard
Icon für Kosteneinsparungen
Kosteneinsparungen
Wartungskosten senken & Maschinenlebensdauer verlängern
Icon für Entlastung und Sicherheit
Entlastung & Sicherheit
Echtzeiteinblicke in alle Daten Ihrer Maschinen – ohne Wartungspersonal
Icon für Integration
Einfache Integration
Nahtlose Integration via digitaler Schnittstellen in
bestehende IT-Systeme
Icon für Skalierbarkeit
Skalierbarkeit
Algorithmus auf andere
Maschinen & Anlagen erweiterbar

Herausforderungen der Industrie bei der Wartung

Die Wartung von Maschinen ist eine große Herausforderung für Unternehmen – besonders wenn unerkannte Störungen plötzlich zu Produktionsfehlern und Lieferverzögerungen führen. Reaktive Wartung, bei der erst nach einem Ausfall repariert oder ausgetauscht wird, führt zu ungeplanten Stillständen, langen Ausfallzeiten und Engpässen beim Wartungspersonal. Auch präventive Wartung nach festem Intervall schafft keine Abhilfe: Oft werden Komponenten ausgetauscht, die noch einwandfrei laufen, wodurch vermeidbare Kosten entstehen. Selbst die klassische Zustandsüberwachung stößt an ihre Grenzen – Abweichungen werden erst gemeldet, wenn ein Grenzwert bereits überschritten ist.
Vorausschauende Wartung setzt früher an: Erste Anzeichen eines drohenden Ausfalls werden anhand des Zusammenspiels vieler Messwerte und des Produktionskontexts erkannt. Sobald Messwerte vom Normalzustand abweichen, sendet unsere KI Benachrichtigungen.
Vergleich von reaktiven, vorbeugenden und vorausschauenden Wartungen
Zeitpunkt
Datenbasis
Schwächen
Reaktiv
Nach Ausfall
Störungsdaten
Ungeplante Stillstände,
hohe Kosten
Vorbeugend
Nach festen Intervallen
Erfahrungswerte,
Herstellerangaben
Wartung oft zu früh oder zu spät, hohe Kosten, hoher Personaleinsatz
Zustandsbasiert
Bei Überschreitung definierter Grenzwerte
Sensor- und
Zustandsdaten
Feste Grenzwerte können komplexe Zustände nicht abbilden
Vor dem prognostizierten Ausfall,
zum optimalen Zeitpunkt
Laufende Maschinen-
& Prozessdaten + KI
Erfordert anfangs
Datenanbindung & Integration

Herausforderungen der Industrie bei der Wartung

Die Wartung von Maschinen ist eine große Herausforderung für Unternehmen – besonders, wenn unerkannte Störungen plötzlich zu Produktionsfehlern und Lieferverzögerungen führen. Reaktive Wartung durch Reparaturen oder den Austausch von Komponenten führt zu ungeplantem Maschinenstillstand, langen Ausfallzeiten und Engpässen beim Wartungspersonal. Auch präventive Wartung nach festem Intervall schafft keine Abhilfe: Sie tauscht Komponenten aus, die noch einwandfrei laufen, und verursacht so vermeidbare Kosten. Selbst die zustandsbasierte Wartung stößt an ihre Grenze – sie meldet eine Abweichung erst, wenn ein Grenzwert bereits überschritten ist. Vorausschauende Instandhaltung setzt früher an: Sie erkennt die Entwicklung, die zum Anlagenausfall führt, während die Messwerte noch im Normalbereich liegen.
Vergleich von reaktiven, vorbeugenden und vorausschauenden Wartungen

Typische Herausforderungen der Industrie

Die Wartung von Maschinen ist eine große Herausforderung für Unternehmen – besonders wenn unerkannte Störungen plötzlich zu Produktionsfehlern und Lieferverzögerungen führen. Reaktive Wartung, bei der erst nach einem Ausfall repariert oder ausgetauscht wird, führt zu ungeplanten Stillständen, langen Ausfallzeiten und Engpässen beim Wartungspersonal. Auch präventive Wartung nach festem Intervall schafft keine Abhilfe: Oft werden Komponenten ausgetauscht, die noch einwandfrei laufen, wodurch vermeidbare Kosten entstehen. Selbst die klassische Zustandsüberwachung stößt an ihre Grenzen – Abweichungen werden erst gemeldet, wenn ein Grenzwert bereits überschritten ist.
Vorausschauende Wartung setzt früher an: Erste Anzeichen eines drohenden Ausfalls werden anhand des Zusammenspiels vieler Messwerte und des Produktionskontexts erkannt. Sobald Messwerte vom Normalzustand abweichen, sendet unsere KI Benachrichtigungen.
Vergleich von reaktiven, vorbeugenden und vorausschauenden Wartungen

Vorteile von vorausschauender Wartung in der Instandhaltung

Unsere Software für vorausschauende Wartung funktioniert wie ein digitaler Echtzeitcheck für Ihre Maschinen. Mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz und Datenanalyse erkennt die Instandhaltungssoftware frühzeitig Anzeichen möglicher Störungen & Ausfälle. So lassen sich Wartungsbedarf gezielt planen, Stillstandszeiten minimieren und Wartungskosten nachhaltig senken. Laut aktuellen Marktanalysen von McKinsey & Company (Stand 2024–2026) ergeben sich durch vorausschauende Instandhaltung weitreichende Vorteile:
Wartungskosten um 20 - 40 % senken
Reduzierung der Ausfallzeiten um bis zu 50 %
Anlagenverfügbarkeit um bis zu 20 % erhöhen
Steigerung der Arbeitsproduktivität um bis zu 25 %

In 5 Schritten zur vorausschauenden Wartung

Von der Identifizierung des Anwendungsfalles über die Implementierung unserer Software für vorausschauende Wartung bis zur kontinuierlichen Optimierung des Wartungsplans – wir begleiten Sie bei jedem Schritt Ihres Predictive Maintenance Projekts.
‍
Erklärung der fünf Schritte zu Predictive Maintenance

In 5 Schritten zu Predictive Maintenance

Von der Identifizierung des Anwendungsfalles über die Implementierung bis zur kontinuierlichen Optimierung des Wartungsplans – wir begleiten Sie bei jedem Schritt Ihres Predictive Maintenance Projekts.
‍
Erklärung der fünf Schritte zu Predictive Maintenance

Erfolgsfaktoren für ein Predictive Maintenance Projekt mit aiomatic

Unsere  Software für vorausschauende Wartung unterstützt Sie dabei, Ihre Maschinenleistung und Wartungszyklen zu optimieren. Für einen maximalen Projektmehrwert empfehlen wir diese Grundlagen:
Ihre Maschinen erzeugen jeweils 5 - 200 Datenkanäle, die wir für Sie überwachen sollen
Sie können uns Ihre Maschinendaten über digitale Schnittstellen wie OPC UA zur Verfügung stellen
Sie haben inhouse einen Prozess-/Maschinenexperten sowie Wartungspersonal und Entwicklungsingenieure

Wie funktioniert unsere Lösung für vorausschauende Wartung mit KI?

Einfache Anbindung Ihrer Maschinen (z.B. über OPC UA) Ggf. Sensornachrüstung
Die KI lernt durch die gesammelten Daten den Normalzustand
Live-Überwachung: Frühzeitige Erkennung von Anomalien
Visualisierung der Daten im Dashboard: Automatische Benachrichtigungen bei auffälligem Maschinenverhalten
Optional: Detaillierte Analyse von zertifizierten KSB-Schwingungsexperten
Bild vom aiomatic dashboard

So profitieren Sie am meisten von unserer  Predictive Maintenance Software

Datenstruktur Icon
Hoher Digitalisierungsstand Ihrer Maschinen sowie eine sichere und skalierbare Dateninfrastruktur
Sensordaten Icon
Zuverlässige Sensordaten, die Rückschlüsse auf den Zustand der Anlagen zulassen
Icon einer Lupe
Maschinendaten werden periodisch oder eventbasiert mindestens einmal die Stunde digital erfasst

Erfolgreiche Kundenbeispiele aus der Industrie

Herstellung von Fahrrädern
Fließbänder in der Fahrradherstellung
Vermahlungsmaschine für Tierfutter
Vermahlungsmaschinen für Tierfutter
Förderbänder im Hafenbetrieb
Förderbänder im
Hafenbetrieb
Kolbengasverdichter
Kolbengasverdichter in der Energieversorgung
Anlagen in der Lebensmittelproduktion
Misch-, Röst- und Kühlanlagen in der Lebensmittelproduktion
Tiefdruckmaschine
Tiefdruckmaschine für Verpackungsdruck
Abfüllanlage in der Getränkeindustrie
Abfüllanlage in der Getränkeindustrie
Pumpen im Heikraftwerk
Pumpen im
Heizkraftwerk

Wie profitieren Unternehmen von Predictive Maintenance?

Unser Use Case Portfolio zeigt Ihnen anhand konkreter Kundenbeispiele, wie Predictive Maintenance die Industrie erfolgreicher, effizienter und zukunftssicher macht.
Das hat leider nicht geklappt. Bitte überprüfen Sie, ob alle Pflichtfelder ausgefüllt wurden.
PDF Vorschau zu Maschinentypen und Fehlerarten
Support

Häufig gestellte Fragen

Hier finden Sie Antworten auf die häufigsten Fragen rund um Predictive Maintenance und unsere Softwarelösung.

Welche Daten analysiert unsere Software, um bei der vorausschauenden Wartung zu unterstützen?

Predictive Maintenance nutzt Sensordaten wie beispielsweise Temperatur, Vibration, und Druck, um den Zustand von Maschinen in Echtzeit zu überwachen und Anomalien frühzeitig zu erkennen.

Wie unterscheiden sich Condition Monitoring & Predictive Maintenance?

Condition Monitoring und Predictive Maintenance spielen eine zentrale Rolle bei der Verbesserung der Anlagenzuverlässigkeit. Während den aktuellen Zustand von Maschinen überwacht, geht Predictive Maintenance einen Schritt weiter: Mit KI-gestützte Analysen prognostiziert sie Fehler, bevor Ausfälle auftreten. Unsere Software für vorausschauende Wartung reduziert so ungeplante Stillstände, verlängert die Lebensdauer von Anlagen und senkt Wartungskosten. Gemeinsam ermöglichen die beiden Methoden eine effizientere Planung und sichern den reibungslosen Betrieb.

KI Predictive Maintenance: Wo kommt bei unserer Software die KI zum Einsatz?

Bei unserer Software kommt Künstliche Intelligenz an mehreren Stellen zum Einsatz:

1. Maschinenverständnis:
Die KI hilft dabei, die Struktur und Funktionsweise von Anlagen zu verstehen und sinnvoll zu analysieren.

2. Berechnung des Auffälligkeitsindex:
Statt nur feste Schwellenwerte zu nutzen, berücksichtigt die KI adaptive Schwellenwerte. Das bedeutet, dass sie Veränderungen in den Anlagen im Laufe der Zeit erkennt, daraus lernt und die Bewertungen entsprechend anpasst.

Wie kann eine Software für vorausschauende Wartung dabei helfen, Kosten zu senken?

Predictive Maintenance Software reduziert Kosten, indem sie Ausfälle vorhersagt, ungeplante Stillstände vermeidet und die Lebensdauer von Maschinen durch gezielte Wartung verlängert. Außerdem werden Wartungszyklen optimiert und die Verfügbarkeit von Maschinen erhöht, was zu einer besseren Produktionsleistung führt.

Welche Herausforderungen gibt es bei der Implementierung von vorausschauender Instandhaltung?

Herausforderungen umfassen die Integration verschiedener Datenquellen, die Auswahl und ggf. Nachrüstung geeigneter Sensoren, die Notwendigkeit von qualifiziertem Personal für die Datenanalyse und den anfänglichen Investitionsaufwand. Das Expertenteam von aiomatic unterstützt Sie bei allen Schritten.

Wie starte ich mit der Implementierung von Predictive Maintenance in meinem Unternehmen?

Die Implementierung eines Predictive Maintenance Projekts beginnt mit einer Ist-Analyse: Identifizieren Sie relevante Maschinen und verfügbare Sensordaten. Anschließend wählen Sie eine passende Softwarelösung und führen einen Proof of Concept (PoC) durch, um die Machbarkeit und den Nutzen zu prüfen. Danach erfolgt die Integration der Lösung in Ihre Prozesse, begleitet von Schulungen für Ihr Team.
Danke! Wir haben Ihre Nachricht erhalten und melden uns schnellstmöglich bei Ihnen zurück!
Das hat leider nicht geklappt! Bitte überprüfen Sie, ob alle Pflichtfelder ausgefüllt wurden!