Question 1

Welche Arten von Daten werden bei Predictive Maintenance verwendet?

Accepted Answer

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

Question 2

Wie kann eine Predictive Maintenance Software dabei helfen, Kosten zu senken?

Accepted Answer

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 dieVerfügbarkeit von Maschinen erhöht, was zu einer besseren Produktionsleistung führt.

Question 3

Welche Herausforderungen gibt es bei der Implementierung von Predictive Maintenance?

Accepted Answer

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

Question 4

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

Accepted Answer

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.

Question 5

Für welche Maschinen eignet sich die Instandhaltungssoftware von aiomatic?

Accepted Answer

Die Software von aiomatic eignet sich für alle Maschinen, die mechanische Motoren haben bzw. bei denen Drehungen auftreten und deren Überwachung mittels Sensoren große Datenmengen produziert. aiomatic arbeitet beispielsweise mit Maschinen aus dem Bereich der Automobilbranche, der Schifffahrt und dem Bereich Fertigung.

Question 6

An welche Zielgruppen richtet sich die Instandhaltungssoftware?

Accepted Answer

Die Software von aiomatic eignet sich für alle Unternehmen, die ein Interesse daran haben, ungeplante Maschinenstillstände zu verhindern. Besonders interessant ist die Software für Unternehmen, bei denen Ausfälle zu großen Kosten- und Produktivitätseinbußen führen. Die primäre Zielgruppe sind Maschinenhersteller und Produktionsbetriebe, die Maschinen verwenden, deren komplexe Systeme große Datenmengen produzieren und deren Regelbetrieb über längere Zeiträume stetig ist. ‍

Question 7

Welche Sensoren sollten bereits vorhanden sein?

Accepted Answer

Es sollten Sensoren vorhanden sein, die große Datenmengen produzieren und Informationen über jene Probleme geben können, die bei der Maschine auftreten. Bei mechanischen Systemen sind das meistens Vibrationssensoren. Je mehr Kontextinformationen zur Verfügung stehen, desto besser kann die Software arbeiten. Deshalb gilt prinzipiell: je mehr Sensoren und Daten, desto besser. Sollten nicht ausreichend Sensoren an Ihrer Maschine vorhanden sein, beraten wir Sie gerne bei der Nachrüstung.

Question 8

Benötigt die Instandhaltungssoftware von aiomatic historische Daten?

Accepted Answer

Für den Start müssen keine historischen Daten vorhanden sein. Unsere Software erlernt den Normalzustand Ihrer Maschinen ab Tag 1 der Datenverbindung.

Question 9

Mit welchen Schnittstellen ist die Instandhaltungssoftware kompatibel?

Accepted Answer

Unsere Cloud-Lösung punktet mit unkomplizierter Integration: Sie lässt sich nahtlos, ohne zusätzliche Hardware, mit bestehenden digitalen Schnittstellen (z.B. OPC UA oder MQTT) verbinden und ermöglicht standortübergreifenden Zugriff auf Echtzeit-Daten. Ohne aufwändige IT-Projekte oder Hardware-Investitionen starten Sie direkt durch – sicher, skalierbar und zukunftsfähig.

Question 10

Wann ist die Software von aiomatic die richtige Wahl für meine Wartungsstrategie?

Accepted Answer

Die KI-Software von aiomatic passt zu Ihrem Projekt und Ihrer Wartungsstrategie, wenn Sie eine Lösung suchen, die kontinuierlich Maschinendaten analysiert und Anomalien in Echtzeit erkennt. Unsere Software konzentriert sich auf die Analyse und Erkennung von Abweichungen, jedoch ohne Optimierung von Produktionsparametern, automatisierte Ersatzteilbestellungen oder die Erstellung von Wartungsplänen.

Question 11

Wie viel Datenexpertise ist auf Unternehmensseite notwendig?

Accepted Answer

Mit unserer Lösung erhalten Sie eine unkomplizierte, einsatzbereite KI-Software zur Maschinendatenanalyse. Für den Projekterfolg sind jedoch weiterhin Ihre Prozess- und Maschinenexperten, Wartungspersonal und Entwicklungsingenieure unverzichtbar.

Question 12

Müssen die Daten meiner Maschinen bereits digital erfasst werden?

Accepted Answer

Die Maschinen sollten über einen mittleren bis hohen Digitalisierungsgrad verfügen, sodass Zustandsdaten bereits digital erfasst werden. Am besten erfolgt dies in regelmäßigen, festen Intervallen. Bei eventbasierter Datenerfassung ist ebenfalls ein klar definierter Rhythmus erforderlich (z. B. stündlich).

Question 13

Wann sollte ich eine Machbarkeitsstudie (PoC) durchführen?

Accepted Answer

Wenn Sie sich noch unsicher sind, ob unsere Lösung optimal zu Ihren Anforderungen passt und Ihre Datengrundlage ausreichend ist, bieten wir Ihnen unseren Proof of Concept (PoC) an. So können Sie unsere Software in Ihrer spezifischen Umgebung testen und die Datenbasis evaluieren, bevor Sie sich für eine umfassende Live-Überwachung durch unsere SaaS-Lösung entscheiden.

Question 14

Wie läuft eine Machbarkeitsstudie (PoC) ab?

Accepted Answer

In Monat 1 richten wir die Dateninfrastruktur ein und stellen alle Verbindungen her. Monat 2 widmet sich der Visualisierung und Datenerfassung, während wir in Monat 3 die KI-Modelle entwickeln und trainieren. Ab Monat 4 geht das System in den Live-Betrieb über, mit kontinuierlichen Optimierungen für beste Ergebnisse.

Question 15

Welche Ergebnisse kann ich von einem PoC erwarten?

Accepted Answer

Im ersten PoC liegt der Fokus auf der Schaffung einer soliden Datengrundlage. Effizienzsteigerungen und Kostenreduktionen folgen in späteren Phasen, sobald die Modelle weiter optimiert werden. Wir empfehlen die Definition spezifischer, realistischer Ziele für den PoC.

Question 16

Wie viel Zeit sollte ich für einen Workshop mit aiomatic einplanen?

Accepted Answer

Planen Sie einen Tag ein - unser Team besucht Sie gerne persönlich an Ihrem Standort. Wir analysieren Ihre Datengrundlage, entwickeln eine Strategie und erstellen einen Projektplan für die Implementierung.

Question 17

Wer sollte bei dem Predictive Maintenance Workshop dabei sein?

Accepted Answer

Fachkräfte aus Instandhaltung, IT und Produktion sowie Entscheidungsträger:innen – idealerweise alle, die an der Umsetzung und Nutzung beteiligt sind.

Question 18

Verpflichte ich mich mit dem Workshop für den Kauf der Software?

Accepted Answer

Nein, der Workshop ist selbstverständlich unverbindlich. Er dient dazu, Ihre Anforderungen zu analysieren und ein passendes Konzept zu entwickeln.

Question 19

Wie geht es nach dem Workshop weiter?

Accepted Answer

Wenn Sie sich nach dem Workshop für eine Zusammenarbeit entscheiden, starten wir mit einem Proof of Concept (PoC), um die Lösung in Ihrer Umgebung zu testen und den Mehrwert der Predictive Maintenance Software zu validieren.

Proof of Concept (PoC)

Ziele des Proof of Concepts

Validieren der Dateninfrastruktur bzw. Aufbau einer soliden Datenbasis

Erlernen des normalen Betriebszustands von Maschinen

Entwicklung und Training der Modelle, um Anomalien analysieren zu können

Monatlicher Zeitplan

Proof of Concept

Prüfen der Datengrundlage
& Aufbau der Datenverbindung

Aufsetzen der Dashboardstruktur + Datensammlung

Entwicklung & Training der Modelle

Live-Überwachung & Optimierung der Modelle

Erfolgreiche Referenzprojekte

Was passiert nach dem PoC?

Die passende Lösung für Ihre Maschinenüberwachung

Proof of Concept

Workshop

Historische Datenanalyse

Support

Häufig gestellte Fragen

Proof of Concept (PoC)

Ziele des Proof of Concepts

Validieren der Dateninfrastruktur bzw. Aufbau einer soliden Datenbasis

Erlernen des normalen Betriebszustands von Maschinen

Entwicklung und Training der Modelle, um Anomalien analysieren zu können

Monatlicher Zeitplan

Proof of Concept

Prüfen der Datengrundlage & Aufbau der Datenverbindung

Aufsetzen der Dashboardstruktur + Datensammlung

Entwicklung & Training ​der Modelle​

Live-Überwachung & Optimierung der Modelle

Erfolgreiche Referenzprojekte

Was passiert nach dem PoC?

Die passende Lösung für Ihre Maschinenüberwachung

Proof of Concept

Workshop

Historische Datenanalyse

Support

Häufig gestellte Fragen

Prüfen der Datengrundlage
& Aufbau der Datenverbindung

Entwicklung & Training der Modelle