Vorausschauend warten & Ausfallzeiten reduzieren

Software für vorausschauende Wartung

Die manuelle Überwachung Ihres Maschinenparks ist komplex, fehleranfällig und führt zu teuren Ausfallzeiten? Unsere Software für vorausschauende Wartung hilft Unternehmen dabei, Maschinenfehler frühzeitig zu erkennen und Wartung proaktiv zu planen.
Digitales Monitoring aller Maschinenzustände
Maschinenfehler frühzeitig erkennen & beheben
Ausfälle vermeiden & Wartungskosten sparen
Use Cases entdecken
Schnelle Produkttour starten
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 durch Reparaturen oder den Austausch von Komponenten führt zu langen Ausfallzeiten und Engpässen beim Wartungspersonal. Auch präventive Wartung, die regelmäßig durchgeführt wird, schafft hier keine Abhilfe: Sie verschwendet oft Ressourcen und verursacht unnötige Kosten.
Vergleich von reaktiven, vorbeugenden und vorausschauenden Wartungen

Typische Herausforderungen der Industrie

Die Wartung von Maschinen ist eine große Herausforderung für Unternehmen – besonders, wenn unerkannte Fehler plötzlich zu Produktionsstörungen und Lieferverzögerungen führen. Reaktive Wartung durch Reparaturen oder den Austausch von Komponenten führt zu langen Ausfallzeiten und Engpässen beim Wartungspersonal. Auch präventive Wartung, die regelmäßig durchgeführt wird, schafft hier keine Abhilfe: Sie verschwendet oft Ressourcen und verursacht unnötige Kosten.
Vergleich von reaktiven, vorbeugenden und vorausschauenden Wartungen

Vorteile von vorausschauender Instandhaltung

Unsere Software für vorausschauende Wartung funktioniert wie ein digitaler Gesundheitscheck für Ihre Maschinen. Mit Hilfe von KI und Datenanalyse erkennt die Instandhaltungssoftware frühzeitig Anzeichen möglicher Störungen & Ausfälle. So lassen sich Wartungsbedarf gezielt planen, Stillstandszeiten minimieren und Wartungskosten nachhaltig senken. Laut einer Studie von ITG und der Deutschen Messe AG (2022) ergeben sich durch vorausschauende Instandhaltung weitreichende Vorteile:
Wartungskosten um 25 - 30 % senken
Reduzierung von Stillstandzeiten um 30 - 35 %
Reduzierung der Ausfallzeiten um 70 - 75 %
Produktionsmengen steigen um 20–25 %
ROI ist bis zu 10-mal höher als bei vorbeugender Wartung

Funktionen, die Ihre Wartungsplanung transformiert

Echtzeit-Analyse und Vergleich von Sensordaten
Verständliche Bewertung des Maschinenzustands
Früherkennung von Fehlern und Störungen
Warnmeldungen bei Abweichungen der Daten
Alle Features unserer Software
Dashboard von aiomatic, welches Gesundheit von Maschinen analysiert und anzeigt
Lena mit Zitat zu sehen
"Nur 23 % der Unternehmen fühlen sich im Bereich Digitalisierung gut aufgestellt – ein klares Zeichen für den dringenden Nachholbedarf! Technologien wie Predictive Maintenance sind keine „nice-to-haves“, sondern entscheidende Faktoren für die Zukunftsfähigkeit unserer Wirtschaft."

Lena Weirauch, CEO & Mitgründerin von aiomatic
Foto: Henning von Holdt

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.
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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.
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Wie funktioniert unsere Lösung für vorausschauende Wartung?

Schaubild, welches die Funktionsweise von einer Predictive Maintenance Software erklärt
Schaubild, welches die Funktionsweise von einer Predictive Maintenance Software erklärt

Voraussetzungen für den Einsatz unserer Instandhaltungssoftware

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

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-/Maschinenexperte sowie
Wartungspersonal und Entwicklungsingenieure verfügbar

Beispiele aus der Industrie: Unsere Instandhaltungssoftware im Einsatz

Große Maschinenanlage im Energiebereich
Gasspeicher & Verdichter
Überwachung der gesamten Anlage, insbesondere die schnell drehenden, empfindlichen Turbinen.
Ausschnitt einer Maschine zur Verarbeitung von Tierfutter
Vermahlungsmaschinen für Tierfutter
Überwachung der Lagertemperaturen und Leistungen der Antriebe für eine zuverlässige & effiziente Produktion.
Abbildung einer komplexen Beschichtungsanlage
Inline Beschichtungsanlage
Überwachung der Pumpen, die für den Wasserkreislauf in der Beschichtungsanlage benötigt werden.
Download Use Case Portfolio
Energieversorung und Effizienz sichern
Die Anforderungen an Energielieferanten steigen – klassische Wartung stößt an ihre Grenzen. In unserem Whitepaper erklären wir, wie KI Prozesse optimiert und die Maschinenüberwachung im Energiesektor neu definiert.
Warum klassiche Zustandsüberwachung an ihre Grenzen stößt
Wie KI-Überwachung komplexe Komponenten effektiv vor Ausfällen schützt
Was beim Einstieg in KI-basierte Überwachung zu beachten ist
Bereit für die Zukunft der Energieversorgung? 
Jetzt Effizienzpotenziale entdecken.
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Überwachung von Energieanalagen
"aiomatic ist zukunftsweisend. Beispielsweise sagte die Anwendung von KI auf Echtzeitdaten bereits einen drohenden Lagerschaden für eine unserer Anlagen voraus. Dadurch waren wir in der Lage, frühzeitig zu handeln und einen ungeplanten Stillstand von mehr als 8 Stunden zu vermeiden.“
Dirk Schlamann
Lead Instandhaltung
"Dank der frühzeitigen Warnung durch aiomatic haben wir einen Getriebeschaden rechtzeitig erkannt. So konnten wir den Betrieb über das Wochenende mit reduzierter Leistung aufrechterhalten und die notwendige Reparatur gezielt vorbereiten, statt von einem plötzlich drohenden Ausfall überrascht zu werden."
Ben Thurnwald
Geschäftsführer
"Die Zukunft in der Instandhaltung gestaltet sich schwierig, wenn die Ressource Fachkraft betrachtet wird. Mit der KI-basierten Lösung von aiomatic sieht diese aber wieder viel besser aus. Das Team kann sich nun anderen Tätigkeiten widmen, während die Überwachung und frühzeitige Warnmeldung durch ai-omatic erfolgt."
Andreas Weber
Technischer Instandhaltungsleiter
"Die Lösung von aiomatic bietet einen schnellen und zuverlässigen Weg zum Null-Fehler-Ziel im Bereich der vorausschauenden Wartung im Vergleich zu traditionellen Methoden."
Christian Bittel
Inhouse-Consultant
"Das Set-up mit aiomatic war überraschend unkompliziert. Die nahtlose Integration in bestehende Workflows und die intuitive Bedienung des Dashboards machen die Lösung zu einem echten Erfolg, der schnell Mehrwert für unser Team liefert."
Ben Thurnwald
Geschäftsführer

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 Condition Monitoring den aktuellen Zustand von Maschinen überwacht, geht Predictive Maintenance einen Schritt weiter: Mit KI-gestützter 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.

Kontaktieren Sie uns gerne bei weiteren Fragen!

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Foto von Mitarbeiter bei aiomatic

Unsicher, wie Sie starten sollen?

Unser Maschinenbauingenieur Joel unterstützt Sie bei den ersten Schritten –
einfach, verständlich und auf Ihren Bedarf zugeschnitten.
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