Use Cases und Business Value unserer Software

Unsere Software ist die ideale Lösung, um komplexe Maschinen mit hohem Digitalisierungsstand transparent zu überwachen – branchenübergreifend und vielseitig einsetzbar. Sie integriert sich nahtlos in Ihre bestehende IT-Infrastruktur und lässt sich problemlos skalieren. Entdecken Sie hier erfolgreiche Kundenprojekte.
Branchen für Predictive Maintenance

Faktoren für den erfolgreichen Einsatz unserer Software

Icon Mehrwert
Klarer Use Case mit
relevantem Mehrwert
Wir unterstützen Sie gerne
bei der Auswahl des passenden
Use Cases.
Icon für Sensordaten
Zugang zu Maschinendaten
(Retrofit möglich)
Relevante Daten sind digital verfügbar oder können mit unserer Unterstützung durch passende Sensorik erfasst werden.
Icon Maschinenverfügbarkeit
Regelmäßige und sichere Datenbereitstellung
Maschinendaten werden über geeignete Schnittstellen oder Datenverbindungen in die aiomatic Software integriert.

Business Value durch eine erkannte Anomalie

Logo Hansaport
Icon Produktionsausfall
Produktionsausfall
16 Std. Stillstand verhindert
850 € / Std. Ausfallkosten
Weiterbetrieb bei 50 % Leistung
Einsparungen
von 6.800 €
Icon Reparaturkosten
Reparaturkosten
4 Std. kürzere Reparaturzeit
4 Instandhalter für die Reparatur
je 75 € / Std.
Einsparungen
von 1.200 €
Icon Kosten
Materialkosten
Totalschaden: 14.300 €
50 % Entdeckungs-wahrscheinlichkeit ohne KI
Einsparungen
von 7.150 €
Gesamteinsparungen in Höhe von 15.150 €
Ben Thurnwald
"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
HANSAPORT Hafenbetriebsgesellschaft mbH

Weitere Erfolgsgeschichten
unserer Kunden

Überwachung von Getriebemotoren bei Canyon Bicycles
Herausforderung & Ziel
Canyon sucht eine innovative Lösung zur Überwachung kritischer Getriebemotoren, um Ausfälle durch unerkannte Fehler zu vermeiden und das Instandhaltungsteam durch automatisierte Prozesse zu entlasten.
Unsere Lösung
Dank eines Edge-Geräts mit LTE-Verbindung, unabhängig von der Canyon-IT, überwacht und analysiert unsere Software rund um die Uhr hochfrequente Schwingungs- und Betriebsdaten, um Abweichungen frühzeitig zu erkennen.
Benefits für Canyon​
Canyon spart Kosten durch den gezielten Einsatz von Ersatzteilen, vermeidet Ausfälle dank Fehlerprognosen, entlastet Personalressourcen und steigert die Effizienz der Produktionslinien.
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 aiomatic erfolgt.
Andreas Weber, Technischer Instandhaltungsleiter
Canyon Bicycles GmbH
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
Nitto
Überwachung von Tiefdruckmaschinen bei Nitto
Herausforderung & Ziel
Die Druckmaschine bei Nitto vereint komplexe Prozesse wie Abwickeln, Drucken, Prägen und Aufwickeln in einer Einheit. Ein Ausfall einzelner Komponenten kann die gesamte Produktion stilllegen. Ziel ist es, solche Ausfälle durch frühzeitige Fehlererkennung zu verhindern.
Unsere Lösung
Unsere Software integriert die Daten der SPS der Tiefdruckmaschine, die neben Betriebsdaten auch Temperatur- und Vibrationswerte erfasst. Die Analyse von 190 Datenkanälen zeigt, dass die Bahngeschwindigkeit einen entscheidenden Einfluss hat. Mit diesem Wissen erkennt unser Wartungsassistent zuverlässig Abweichungen, selbst bei schwankenden Betriebsparametern.
Benefits für Nitto​
Unsere Software überwacht kontinuierlich den Zustand der Maschine und erkennt frühzeitig Probleme. So wurden durch unsere Software bereits ein Lagerdefekt und ein Leck im Silikonschlauch identifiziert und rechtzeitig behoben.

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

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
Nahaufnahme Lena Weirauch
"KI ist zweifellos ein entscheidender Faktor, um die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern –
insbesondere in der industriellen Instandhaltung, wo sie Prozesse optimieren und Ausfallzeiten minimieren kann."
Lena Weirauch
CEO & Mitgründerin von aiomatic

Häufig gestellte Fragen

Hier finden Sie Antworten auf die häufigsten Fragen zu den Voraussetzungen für den Einsatz unserer Software sowie bisherigen Use Cases.

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

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.

Welche Sensorik sollte bei meiner Maschine vorhanden sein?

Ihre Maschine sollte bereits über Sensoren verfügen, die zentrale Prozessgrößen wie Temperatur, Druck oder Durchfluss messen. Bei Motoren sind zudem Daten zu Leistung, Drehzahl und Schwingungen hilfreich. Falls die benötigte Sensorik noch nicht vorhanden ist, unterstützen wir Sie gerne, zum Beispiel gemeinsam mit unserem Partner KSB. Mit unserer Retrofit-Lösung schaffen wir die passende Datengrundlage für Predictive Maintenance: von der Nachrüstung relevanter Sensorik bis zur intelligenten Auswertung der Maschinendaten.

Wie viel Datenexpertise ist auf Unternehmensseite notwendig?

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.

Müssen die Daten meiner Maschinen bereits digital erfasst werden?

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).